基于ANFIS模型的铅酸蓄电池剩余电量估计

摘要

随着石油能源的日益枯竭和环境污染问题的日益突出，电动汽车将成为未来的主要交通工具得到了人们的普遍的认可。因而，电动汽车的研制和发展得到了各国政府的大力支持和鼓励以及各大汽车公司和科研机构的重视。我国政府也已看到发展研制电动汽车的重大意义，在“八五”、“九五”和“十五”规划中已经把研制开发电动汽车列入重大科技发展项目中。 作为电动汽车发展的相关技术之一，电动汽车电池的剩余电量估计系统的研制也逐步的深入并进入实用化阶段。电池剩余电量估计系统的研究及使用，是有效地延长电池使用寿命的一个重要手段。电池剩余电量估计系统不仅能够防止电池过放电或过充，而且对于电动汽车行使过程中起到了汽车汽油表的重要作用。本文针对目前在国内广泛使用的铅酸电池，分析和比较了国际上在剩余电量估计算法及系统研制上所取得的成果，提出并研制了一种泛化能力强、具有较高精度高的剩余电量估计模型，详细地介绍了该系统的原理和方法以及其相关技术平台的具体实现。 首先研制了蓄电池关键参数自动采集系统，并在此平台基础上，做了相关电池实验，得到的电池数据用于剩余电量估计模型的训练和测试，该自动采集系统采用CAN总线通讯技术，底层处理器为带CAN接口的PIC18F258单片机，上位机作为主机控制系统的工作时序。 最后在电池实验的基础上针对剩余电量估计的ANFIS模型做了仿真，并给出了相关结论。

目录

文摘

英文文摘

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前言

第一章铅酸蓄电池特性

1.1铅酸蓄电池工作原理

1.2铅酸蓄电池特性

1.2.1蓄电池的电特性

1.2.2铅酸电池内阻

1.3铅酸电池模型研究

1.3.1铅酸电池的恒流放电

1.3.2铅酸电池模型的研究

第二章蓄电池内阻自动测试系统的研究

2.1蓄电池内阻自动测试系统开发意义

2.2交流阻抗模块原理及功能

2.2.1功能介绍

2.2.2工作原理

2.3单片机监测模块设计

2.3.1主要硬件构成

2.3.2硬件设计

2.3.3CAN总线通讯协议

2.3.4测量模块软件设计

2.4上位机数据处理模块设计

第三章电池相关实验

3.1常温下电池5A恒流放电实验（CCD）

3.2电池恒负载放电（CLD）

第四章模糊神经建模和模糊聚类技术

4.1模糊社经建模

4.1.1模糊系统的T－S模型

4.1.2学习算法

4.2模糊聚类技术

4.2.1模糊C均值聚类描述

4.2.2模糊减法聚类

4.3基于减法聚类初始T－S模糊模型的构造

4.4小结

第五章电池荷电状态SOC预测估计

5.1SOC预测方法综述

5.1.1开路电压法

5.1.2负载电压法

5.1.3内阻法

5.1.4安时积分法

5.1.5模糊逻辑方法

5.1.6神经网络法

5.2基于自适应模糊神经网络的SOC估计

5.2.1训练数据和检验数据处理

5.2.2输入变量选择和模型的建立

5.2.3模型的测试

5.3本系统建立的模糊模型研究小结

第六章工作总结及展望

6.1工作总结

6.2工作展望

参考文献

附录

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢