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文檔簡介
1、全球汽車工業(yè)正面臨能源短缺和環(huán)境污染等問題的巨大挑戰(zhàn),發(fā)展電動汽車已經(jīng)成為推動傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的重要措施。電池作為電動汽車的能量來源,對其剩余電量(State of Charge,SOC)進行準確估計是電動汽車發(fā)展的核心技術(shù)之一,它不僅可以從理論上避免對電池的過充和過放,更可以為駕駛者的安全帶來保障。本文主要的工作內(nèi)容如下:
1、通過對當前各類常用電池的性能進行分析比對,本文最終確定用鋰離子電池來實現(xiàn)SOC估算方法的研究,
2、同時分析各種估算方法的研究現(xiàn)狀,選擇應用卡爾曼濾波算法來估算電池SOC。
2、本文是基于二階Thevenin等效電路模型來完成對鋰離子電池SOC的估算,通過對Simulink中的電池模塊進行放電試驗,并以最小二乘法為基本準則,對模型中的參數(shù)進行辨識,從而完成對模型的建立及精度驗證。
3、結(jié)合所搭建的二階Thevenin等效電路模型及其參數(shù)辨識結(jié)果,分別應用擴展卡爾曼濾波算法和無跡卡爾曼濾波算法對電池SOC估算,同時針
3、對狀態(tài)噪聲和觀測噪聲可變的問題,本文引入自適應協(xié)方差匹配的方法對誤差進行調(diào)節(jié)。在Matlab中進行仿真試驗,由仿真結(jié)果可知,在相同的條件下對鋰離子電池的SOC進行估算,無跡卡爾曼濾波算法有更高的估算精度,且加入自適應協(xié)方差匹配算法后對電池SOC的估算誤差更小。
4、在高級車輛仿真軟件ADVISOR(Advanced VehIcle SimulatOR)的仿真環(huán)境中,選擇電動汽車模式分別輸入整車參數(shù)和仿真參數(shù),并進行參數(shù)配置和建
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