电动汽车BMS的SOC估算与均衡控制策略研究

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电动汽车作为新能源汽车发展过程中最具有前景的一种汽车,主要是以动力电池作为动力驱动源,比传统汽车环保性更好,能源消耗更低,并且其动力源可再生。影响电动汽车发展的最重要的因素是动力电池组的电池管理系统(BMS),而本文主要针对电池管理统中的动力锂电池的荷电状态(SOC)估算以及动力锂电池组的不一致性进行深入的研究。主要研究内容如下:首先,本文研究了动力锂电池的基本特性,主要是电气特性和性能参数。在分析了动力锂电池的基本特性基础上,对目前国内外的动力锂电池的等效模型的优缺点进行了详细分析和比较,详细地了解了卡尔曼滤波算法以及扩展卡尔曼滤波算法的适用性,如卡尔曼滤波算法针对线性信号具有非常好的估算作用,而扩展卡尔曼滤波算法则是通过对卡尔曼滤波算法的改进使其能够针对非线性信号能够进行准确的估算应用。针对动力锂电池的不一致性的原因以及不良后果进行了详细分析,并体现出了均衡控制的必要性,详细分析了目前几大类均衡控制方案的优缺点。然后,本文根据对动力锂电池的不同等效模型的优缺点分析,提出了一种改进的PNGV动力锂电池等效模型,并利用零输入、零状态响应分析并结合最小二乘辨识的方法对模型参数进行辨识。为了验证卡尔曼滤波以及扩展卡尔曼滤波的实用性,利用Matlab/Simulink与Advisor进行联合仿真,将提出的等效模型识别的参数植入仿真模型当中,再将卡尔曼滤波以及扩展卡尔曼滤波算法运用到Advisor仿真软件当中进行试验验证。通过仿真实验的结果可知,改进的PNGV模型结合扩展卡尔曼滤波算法的SOC估算的精度很高,误差很小,对非线性的SOC估算效果明显。最后,针对动力锂电池组的均衡控制的必要性并结合目前均衡控制策略的分析,提出一种基于Buck-Boost双层能量转移的均衡控制策略,并针对提出的均衡策略的均衡过程进行了详细的分析。为了实现其均衡真实的效果,针对均衡控制系统的各个模块进行电路模块软硬件的设计,硬件部分主要有电源电路、电压测量电路、电流测量电路、温度测量电路、均衡电路等;软件部分主要是利用Lab VIEW软件进行了上位机的开发以及采用CAN总线对上位机与下位机的通信进行了开发。对本文开发设计的均衡控制系统进行均衡控制实验,实验结果验证了本文所提出的均衡控制策略的有效性及准确性。
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