【摘 要】
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近年来,由于空气污染的不断加重、全球气温的不断升高、化石资源的日益枯竭,人们开始重视传统燃油车带来的环境污染问题。鉴于此,各国政府开始集中精力研发电动汽车,以期能够从根源上解决环境恶化和资源枯竭的问题。作为电动汽车的动力来源,电池电量的高低、容量的大小、老化速度的快慢等因素决定着电动汽车的安全及续航里程。本文以电动汽车动力锂电池作为研究对象,对电池建模、参数估计、电池荷电状态的估计以及电池主动均衡
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近年来,由于空气污染的不断加重、全球气温的不断升高、化石资源的日益枯竭,人们开始重视传统燃油车带来的环境污染问题。鉴于此,各国政府开始集中精力研发电动汽车,以期能够从根源上解决环境恶化和资源枯竭的问题。作为电动汽车的动力来源,电池电量的高低、容量的大小、老化速度的快慢等因素决定着电动汽车的安全及续航里程。本文以电动汽车动力锂电池作为研究对象,对电池建模、参数估计、电池荷电状态的估计以及电池主动均衡的方法进行了研究和仿真验证,主要研究内容如下:（1）针对递推最小二乘算法在参数辨识过程中存在辨识不稳定的问题,建立了二阶RC电路作为电动汽车动力锂电池的等效模型,采用快速横向递推最小二乘法对电池等效电路模型中的电阻和电容进行辨识,在UDDS工况和DST工况下对模型及参数辨识结果进行验证。（2）针对传统无迹卡尔曼滤波算法在强非线性条件下估计SOC时精度低的问题,采用脉冲功率特性实验数据拟合SOC与开路电压的关系曲线,提出了双层无迹卡尔曼滤波算法（DLUKF）来估计锂电池SOC,在UDDS工况和DST工况对DLUKF算法的估计结果进行验证。（3）建立了二级双向非能耗型电路作为锂电池的均衡电路,以荷电状态SOC作为均衡变量,采用自适应模糊控制算法对电池荷电状态SOC进行均衡。在UDDS工况和DST工况下分别使用模糊控制算法和自适应模糊控制算法进行SOC均衡。在MATLAB环境下,建立了系统仿真模型并对所提算法进行仿真验证,结果表明:快速横向递推最小二乘算法进行参数辨识的时间较短、稳定性更好;采用双层无迹卡尔曼滤波算对锂电池SOC的估计结果误差更小,平稳性更好;采用自适应模糊控制算法对电池组进行均衡的速度更快,能量损耗更小。
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