電動(dòng)汽車(chē)用鋰離子動(dòng)力電池建模與狀態(tài)估計(jì)研究.pdf

1、眾所周知，大規(guī)模發(fā)展電動(dòng)汽車(chē)建立綠色交通系統(tǒng)是解決能源和環(huán)境危機(jī)的重要途徑，也是21世紀(jì)汽車(chē)工業(yè)改造與發(fā)展的重要方向。在國(guó)家政策的強(qiáng)力支持和科研部門(mén)、相關(guān)企業(yè)的高度關(guān)注下，電動(dòng)汽車(chē)迎來(lái)了前所未有的重大發(fā)展機(jī)遇。電動(dòng)汽車(chē)的安全運(yùn)行、續(xù)駛里程、能量管理等都與動(dòng)力電池的性能及合理使用緊密相連。其中，鋰離子電池因其在性能、容量、使用壽命等方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，成為目前應(yīng)用最為廣泛的電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池。然而，動(dòng)力電池的高效利用和循環(huán)壽命等方面依然存在

2、許多關(guān)鍵問(wèn)題尚未解決，使得電動(dòng)汽車(chē)用鋰離子動(dòng)力電池高效管理意義凸顯而備受關(guān)注，成為相關(guān)領(lǐng)域科學(xué)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，同時(shí)也是技術(shù)開(kāi)發(fā)的難點(diǎn)，已成為制約電動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)化和實(shí)用化的首要瓶頸，亟需研究新理論新方法加以完善。
　　本文針對(duì)電動(dòng)汽車(chē)鋰離子動(dòng)力電池的精確建模和狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題，分別建立了鋰離子動(dòng)力電池二階RC模型和基于分?jǐn)?shù)階理論的分?jǐn)?shù)階電池模型，實(shí)現(xiàn)了電池的精確建模;并分別基于分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波理論、自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波理論以及模型參數(shù)自適

3、應(yīng)理論提出了幾種電池荷電狀態(tài)(State of Charge，SOC)和健康狀態(tài)(State of Health，SOH)的估計(jì)方法。主要工作包括以下幾個(gè)方面:
　　一、鋰離子動(dòng)力電池的特性研究
　　該部分圍繞動(dòng)力電池測(cè)試平臺(tái)的搭建和動(dòng)力電池特性分析展開(kāi)研究?；趭W地利AVL公司生產(chǎn)的電池測(cè)試平臺(tái)對(duì)鋰離子動(dòng)力電池進(jìn)行試驗(yàn)研究并收集試驗(yàn)數(shù)據(jù)。進(jìn)而分析了鋰離子動(dòng)力電池的電壓特性、容量特性、溫度特性和內(nèi)阻特性，為鋰離子動(dòng)力電池的精

4、確建模和狀態(tài)估計(jì)奠定了基礎(chǔ)。
　　二、鋰離子動(dòng)力電池建模與參數(shù)辨識(shí)方法研究
　　針對(duì)鋰離子動(dòng)力電池建模與參數(shù)辨識(shí)問(wèn)題，建立二階RC等效電路模型和基于分?jǐn)?shù)階理論的鋰離子動(dòng)力電池模型，分析了不同階數(shù)RC等效電路模型的特點(diǎn)，研究參數(shù)辨識(shí)及遺傳算法辨識(shí)電池模型分?jǐn)?shù)階階數(shù)等問(wèn)題;最后通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了所建模型的精度與有效性。解決了鋰離子動(dòng)力電池模型復(fù)雜度與精度的權(quán)衡問(wèn)題，并充分揭示電池模型的分?jǐn)?shù)階本質(zhì)特征，為鋰離子動(dòng)力電池狀態(tài)估計(jì)奠定了基

5、礎(chǔ)。
　　三、基于分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波的鋰離子動(dòng)力電池SOC估計(jì)
　　首先基于Grunwald-Letnikov(G-L)分?jǐn)?shù)階微分定義推導(dǎo)出了一種離散的分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的狀態(tài)空間表達(dá)式，基于兩個(gè)引理導(dǎo)出分?jǐn)?shù)階離散卡爾曼濾波迭代公式。進(jìn)而，在鋰離子動(dòng)力電池分?jǐn)?shù)階模型的基礎(chǔ)上，利用分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波方法實(shí)現(xiàn)了電池SOC的估計(jì)。最后，通過(guò)不同工況試驗(yàn)驗(yàn)證分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波方法的性能，并與傳統(tǒng)的擴(kuò)展卡爾曼濾波方法進(jìn)行對(duì)比，試驗(yàn)結(jié)果表明分?jǐn)?shù)階卡爾

6、曼濾波方法比傳統(tǒng)的擴(kuò)展卡爾曼濾波方法收斂速度更快、精度更高。
　　四、基于自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波方法的鋰離子動(dòng)力電池SOC估計(jì)
　　針對(duì)鋰離子動(dòng)力電池在復(fù)雜多變環(huán)境下難以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確可靠估計(jì)SOC的問(wèn)題，提出了自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤無(wú)跡卡爾曼濾波和自適應(yīng)平方根無(wú)跡卡爾曼濾波兩種估計(jì)電池SOC的方法。傳統(tǒng)的SOC估計(jì)方法普遍存在估計(jì)誤差大，易受模型精度和噪聲干擾等問(wèn)題。自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤無(wú)跡卡爾曼濾波方法通過(guò)在狀態(tài)協(xié)方差矩陣中引入漸消因子，用以實(shí)時(shí)

7、調(diào)整誤差協(xié)方差，以削弱電池等效電路模型失調(diào)對(duì)SOC估計(jì)的影響;自適應(yīng)平方根無(wú)跡卡爾曼濾波方法可以直接計(jì)算鋰離子動(dòng)力電池系統(tǒng)的過(guò)程噪聲方差矩陣和測(cè)量噪聲方差矩陣，同時(shí)確保狀態(tài)方差矩陣和噪聲方差矩陣的非負(fù)定性和對(duì)稱(chēng)性，能夠?qū)崿F(xiàn)噪聲的自適應(yīng)，進(jìn)而提高了算法估計(jì)SOC的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和自適應(yīng)性。最后通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了兩種算法的有效性，實(shí)現(xiàn)了鋰離子動(dòng)力電池在復(fù)雜多變環(huán)境和不同工況下SOC的精確估計(jì)。
　　五、基于模型參數(shù)自適應(yīng)的鋰離子動(dòng)力電池S

8、OH估計(jì)
　　針對(duì)鋰離子動(dòng)力電池SOH估計(jì)及其測(cè)量噪聲統(tǒng)計(jì)特性未知和電池模型參數(shù)時(shí)變的問(wèn)題，提出了基于模型參數(shù)自適應(yīng)的鋰離子動(dòng)力電池SOH估計(jì)方法。首先基于二階RC等效電路模型建立電池內(nèi)阻狀態(tài)空間描述，提出了一種模型參數(shù)自適應(yīng)方法實(shí)時(shí)估計(jì)電池歐姆內(nèi)阻，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)電池SOH的估計(jì)，并利用噪聲自適應(yīng)匹配技術(shù)解決了噪聲干擾的問(wèn)題，最后通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了估計(jì)SOH算法的有效性。
　　本文研究了基于分?jǐn)?shù)階理論的鋰離子動(dòng)力電池建模方法，解決了