【摘 要】
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基于锂离子电池的集总参数模型,建立产热内阻随温度、SOC和循环次数变化的数学模型,并提出了一种基于带遗忘因子的递推最小二乘法(recursive least square with forgetting factor,FFRLS)-无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)的锂离子电池内核温度估计方法.在单周期的FUDS工况下进行实验验证,根据采集的电池表面温度值、环境温度和电流值在线辨识热阻容参数和内阻,并验证所辨识参数的准确性;用FFRLS-UKF算法估计内核温度的变
【机 构】
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天津大学 电气自动化与信息工程学院,天津 300072
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基于锂离子电池的集总参数模型,建立产热内阻随温度、SOC和循环次数变化的数学模型,并提出了一种基于带遗忘因子的递推最小二乘法(recursive least square with forgetting factor,FFRLS)-无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)的锂离子电池内核温度估计方法.在单周期的FUDS工况下进行实验验证,根据采集的电池表面温度值、环境温度和电流值在线辨识热阻容参数和内阻,并验证所辨识参数的准确性;用FFRLS-UKF算法估计内核温度的变化,实验结果表明,该方法可以很快消除未知初始值的误差,并跟随到真值附近,最大误差在1℃以内.在此基础上设计了150次FUDS循环充放电的仿真实验,仿真结果表明,在循环工况下,该方法能够较好地追踪内核温度和内阻平均值变化情况,显示了较好的稳定性和鲁棒性.
其他文献
当前基于容量、端电压和内阻等电特性参数的健康状态(state of health,SOH)估算模型在实际使用过程中难以真实反映电池老化状态.老化前后电池产生的热量必然存在差异,而温度也是反映SOH的关键特性参数.采用考虑电池温度的差分热伏安(differential thermal voltammetry,DTV)作为锂离子电池SOH诊断方法.分析和比较了6种电流倍率下电池DTV曲线,选取2 C和4 C倍率研究电池老化过程中的DTV特性,提取DTV峰特征参数分析电池衰退特性.接着分析峰特征参数与SOH的关
锂离子电池因快速充电和长循环寿命特性,在电动汽车、电网侧储能系统中应用广泛.精准的电池荷电状态(SOC)估计有助于保障系统可靠性,延长电池系统寿命,然而在考虑电池充电和放电以及复杂工况条件造成的电池内部复杂的化学和物理变化的条件下,完成精准电池SOC估计十分困难.通过脉冲激励电池的充放电暂态响应特性分析,辨识等效电路模型参数,建立电池不同工况条件下的动态电池模型,并采用扩展卡尔曼滤波方法对纠正参数辨识和OCV-SOC映射中的误差.以Arbin测试平台估算结果作为对标,验证了所提方法的有效性.
电池荷电状态(SOC)估计对电池管理系统进行实时监控、策略控制和保障行车安全具有重要意义.为了能够提高模型辨识精度和SOC估算结果,在一阶RC电路模型的基础上,采用限定记忆递推最小二乘法(LMRLS)辨识模型参数,通过自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASRUKF)算法进行SOC估计,将结果与UKF算法的估算结果进行比较,结果表明ASRUKF算法具有更高的精度.
针对当前亟需解决锂离子电池荷电状态(SOC)估计在动态与稳态工况下无法同时保持高精度的问题,利用气液动力学电池模型(GLD)与递推最小二乘法和扩展卡尔曼滤波算法提出联合SOC估算算法,采用含遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)对模型的参数进行在线辨识,以消除原始算法存在的估算误差波动问题.利用恒流和动态应力测试(DST)工况进行了仿真验证.与单独采用FFRLS的算法以及原始算法进行对比,结果表明,所提算法具有更高的估算精度,最大误差为2.62％,具有估算精确度高和鲁棒性强的优点.
精确的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对提高新能源汽车电池管理系统的性能、电池使用安全性以及整车能量管理策略的准确性具有至关重要的作用.综合考虑电池模型精度和复杂度,建立了锂离子电池二阶RC等效电路模型,运用自适应遗忘因子递推最小二乘法(adaptive forgetting factor-recursive least square,AFF-RLS)在线辨识模型参数.在此基础上,采用平方根容积卡尔曼滤波(square root cubature Kalman filter,SR
为分析锂离子动力电池一阶RC等效电路模型的动力学特性,将荷控忆阻器、电阻及电感作为一阶RC等效电路的负载构成一个四阶混沌系统,运用四阶变步长Runge-Kutta法详细分析了该系统的一些基本动力学行为.结果表明,该混沌系统随一阶RC等效电路欧姆内阻参数的变化具有复杂的动力学行为,随欧姆内阻增大,系统通常经混沌进入倍周期分岔序列,且欧姆内阻越小,系统混沌现象越明显.通过对系统的动力学特性分析,可以在线获取欧姆内阻值,为锂离子动力电池寿命的在线监测提供一种全新的方法.
锂离子电池具有循环寿命长、安全性能好、自放电量小等优点,被广泛应用于电动汽车及储能等领域.然而,由于电池组间的散热和温度不一致,热失控事故时有发生.通过制备密胺吸附型复合相变材料并将其应用在电池模组中进行热管理,结合SolidWorks和Comsol软件,分析了不同厚度、不同导热系数下相变材料对单体电池和电池模组温度分布规律的影响;并建立了密胺吸附型相变材料的电池散热模型,采用实验与模拟相结合的方法优化其散热性能.研究结果表明,当锂电池以5 C放电时,相变材料层的厚度应大于2.5 mm,电池模组的温度可控
为了研究不同相变材料对大容量锂电池的冷却效用,同时研究不同电池表面相变材料裹覆面积和不同级别放电倍率条件下电池模块的冷却速度,以相变温度各不相同的三种固态相变材料为研究对象,对锂电池进行包裹并对电池放电后的冷却过程进行定位.最后,采取相变材料与微通道铝扁管协同作用的方法来加快电池的冷却进程,实验结果表明通过该方法能够获取更好的冷却效果,具有较高的推广应用价值.
将单进出水口的平行流道水冷板与微通道水冷板分岔结构相结合,建立不同单进出水口分岔流道水冷板.采用计算流体力学的方法,研究支路流道宽度对两种分岔流道水冷板冷却性能的影响规律;并进一步分析流道宽度、路径对两侧分岔流道水冷板(以下简称侧分水冷板)冷却性能的影响规律.研究表明:在适当流道宽度下,侧分水冷板具有更优的散热效果.调整流道宽度对侧分水冷板的冷却性能提升不明显.增加流道路径能较好地增强水冷板的散热能力;次支路与支路流道之间的夹角越小,散热效果越好.
聚合物硫电极能够对多硫化物“穿梭效应”起到化学限域作用,明显改善锂硫电池硫电极的循环稳定性,但较差的导电性限制了其使用.通过扫描电镜分析不同涂覆厚度下的电极表面形貌;通过循环伏安(CV)和交流阻抗法(EIS)分析不同厚度聚合物硫电极的化学反应动力学和电池电化学性能;对比聚合物硫电极在不同涂覆厚度下,形成的不同硫负载量的锂硫电池硫电极的循环稳定性和倍率特性.实验结果表明涂覆厚度较小的富硫共聚物电极负载活性物质少,故电极内部电子能够快速转移到集流体并对外电路做功,在大电流充放电过程中,避免了电极的极化;相反,