当前,能源危机和环境污染促使以电动汽车(EV, Electric Vehicle)为主的低排放节能汽车得到了重视和发展。在电动汽车的前期开发中,计算机模拟仿真具有重要作用。蓄电池作为混合动力电动汽车的能量源的核心部件之一,其作用是巨大的。不过,虽然蓄电池在结构上较为简单、并看似技术含量较低,但是由于其工作过程是一个多输入多输出的非线性变化过程,且蓄电池是电、化学、热力学的综合系统,动态特性异常复杂,因此蓄电池建模仿真是电动汽车建模仿真的重要环节和困难部分。作者在参与科研项目的实践中,通过深入研究,将神经网络(nnet)理论应用到蓄电池的建模中,收到了很好的效果。 作者在文中简要介绍了电动汽车蓄电池的建模仿真的现状,对几种常用的电池模型的特点进行了论述。本文认为由于神经网络的众多优点,将其应用在高度非线性的电动汽车蓄电池的建模仿真中,能更好的适应电池的非线性工作曲线,故本文选择了“神经网络模型”建模方式。建模对象是天津大有公司生产的铅酸蓄电池。神经网络模型的特点是在形成模型前必须用训练样本对其进行训练,作者基于EVTS对铅酸蓄电池进行了大量冲放电池试验,并在此基础上对铅酸蓄电池的性能进行了研究,同时所得的试验数据被用于模型的建立与测试。最后建立了蓄电池神经网络仿真整体模型。并在我院自主开发的仿真软件HEVSIM中将该神经网络模型接入到整车模型中,实现了整车的仿真,并取得了较好的结果。 基于上述工作,作者建立了一套完善的电动汽车蓄电池建模与仿真的体系,为整车及控制策略的仿真提供可靠的依据。所建模型适合于所有液体电化学电池。