【摘 要】
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随着新能源汽车的发展,对电池的管理系统提出了更高的要求,电池荷电状态(State of Charge)的估算是电池管理系统中最重要的一个环节,对电池剩余容量的预测、输出功率的计算、剩余年限及电池健康状况的判断具有重要的意义。传统的SOC估算方法容易受到噪声的影响,误差较大,而卡尔曼滤波对电池SOC的估算是一个闭环过程,抗干扰能力较强,估算结果可靠,所以选择卡尔曼滤波对SOC进行估算。本文选择了力神
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随着新能源汽车的发展,对电池的管理系统提出了更高的要求,电池荷电状态(State of Charge)的估算是电池管理系统中最重要的一个环节,对电池剩余容量的预测、输出功率的计算、剩余年限及电池健康状况的判断具有重要的意义。传统的SOC估算方法容易受到噪声的影响,误差较大,而卡尔曼滤波对电池SOC的估算是一个闭环过程,抗干扰能力较强,估算结果可靠,所以选择卡尔曼滤波对SOC进行估算。本文选择了力神公司生产的18650磷酸铁锂电池作为研究对象,首先根据电池的选型分析了它的各个性能指标,其中重点介绍了SOC-OCV拟合曲线和拟合函数,它们的拟合关系对后续卡尔曼滤波的SOC初始值设置具有参考意义。然后针对磷酸铁锂电池的特点建立模型,由于建立电化学模型非常困难,内部参数需要近二十个,参数的辨识也十分困难,所以本文选择的是二阶RC等效电气模型,使用HPPC测试法对实际电池进行脉冲测试,得到模型各参数的辨识结果,再使用Simulink搭建二阶RC仿真模型,输入对应的辨识参数,将结果与电池实际测量值对比后可知,模型对实际电池的运行状况有较好的模拟。使用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)对SOC进行估算时,在恒流放电下EKF算法取得了较好的跟随效果,但在工况下EKF算法对SOC的跟随误差大,于是根据具体情况对测量噪声协方差_kR赋予相应的系数,对工况噪声进行补偿,以达到良好的跟随效果,但是噪声补偿EKF算法适用范围有一定的局限性,在使用时需要假定噪声的统计特性已知,都是均值为零的白噪声,然而在实际应用中,噪声通常是未知的,所以在卡尔曼滤波的基础上增加了自适应算法,自适应卡尔曼滤波可以在线调节系统过程噪声协方差_kQ和测量噪声协方差_kR的大小,减小未知噪声对SOC估算的影响,所以抗干扰能力强。通过与噪声补偿EKF算法比较可知,自适应卡尔曼滤波算法在噪声发生突变时对SOC的跟随效果良好。图[44]参[45]表[8]
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