【摘 要】
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随着科学技术的高速发展,导致的环境污染问题越来越严重,为了减少对煤、石油等不可再生能源的依赖,缓解能源危机和环境污染问题,新能源行业顺应时代要求正快速发展。新能源汽车是新能源行业的重要组成部分,而锂电池作为储能设备是纯电动汽车的核心部件。锂电池的剩余容量（State of Charge,SOC）估计对电池管理系统（Batter Management System,BMS）提高电池使用寿命和整车续航
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随着科学技术的高速发展,导致的环境污染问题越来越严重,为了减少对煤、石油等不可再生能源的依赖,缓解能源危机和环境污染问题,新能源行业顺应时代要求正快速发展。新能源汽车是新能源行业的重要组成部分,而锂电池作为储能设备是纯电动汽车的核心部件。锂电池的剩余容量（State of Charge,SOC）估计对电池管理系统（Batter Management System,BMS）提高电池使用寿命和整车续航里程具有重要意义,因此锂电池的剩余容量（State of Charge,SOC）估计已成为当下研究的热点。本文是在电池物理模型的基础上,选取基于模糊控制的卡尔曼（Kalman）滤波方法对电池的SOC进行实时在线估计,并基于美国联邦城市运行工况（Federal Urban Driving,FUDS）和符合脉冲功率特性测试工况（Hybrid Pulse Power Characterization Test,HPPC）两种工况来验证该算法的合理性与准确性。以下为本文主要研究内容:首先,本文主要从电池模型,SOC估计方法,电池管理系统三个方面介绍锂电池的发展现状。其次,搭建了电池实验平台,选取S9KEAZ64AMLH芯片设计硬件实验电路,进行上位机开发,最后对电池进行充放电实验。再次,分析了影响SOC估计精度的主要因素,建立了锂电池内阻模型,阻容模型和一阶模型等物理模型。基于Matlab/Simulink软件搭建了相应的仿真平台,通过对比仿真数据和实验数据,确定电池模型为一阶模型,并选取SOC估计方法为基于模糊控制的Kalman估计方法。最后,通过对锂电池实验数据进行参数辨识得到不同温度和不同SOC情况下锂电池的开路电压、锂电池内阻、极化内阻和极化电容等参数,对锂电池一阶模型进行修正,并基于Matlab/Simulink软件搭建其仿真平台,通过仿真验证模糊系统的Kalman估计方法的合理性与准确性。
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