车用锂离子电池SOC和电池容量估算研究

摘要

在节能环保的时代背景下，电动汽车成为汽车行业发展的必然趋势，电池的荷电状态(State of Charge)和电池容量是电动汽车能量管理中重要的两个参数，其估算方法是电池管理系统中的关键技术。本文以电动汽车车用锂离子电池为对象，对其老化状态下的SOC估计和电容衰减的估计进行了研究，并设计了带自适应的多时间尺度双无迹Kalman算法(AMSUKF)来同时估计SOC和电容衰减。
　　首先，本文以SONY18650倍率型锂离子电池为对象，分析了温度、充放电倍率等因素对电池SOC的影响，并使用循环充放电的方法测试电池的老化并分析老化情形下容量衰减和内阻的变化。
　　其次，针对锂离子电池的老化现象，建立了考虑容量衰减的一阶RC等效电路模型，并使用脉冲充放电测试的方法获得实验数据，结合最小二乘递归法辨识出电池模型参数，使用脉冲测试和UDDS工况验证了电池模型，模型具有较好的精确度。
　　最后，对于电池老化状态下的SOC估算问题，设计了自适应多时间尺度双UKF算法，使用两个UKF滤波器，一个用于估计电池状态变量，另一个用于估计电池参数，两个UKF滤波器相互交换参数实现了电池参数的实时更新，并以微UKF估算出的SOC输出作为宏UKF测量输入来估算电池容量衰减，使用两个时间尺度来减少计算量，加入自适应环节来处理测量噪声和系统噪声获得更精确的估计精度。在MATLAB/Simulink对算法进行仿真并实测数据的进行分析对比，结果表明，算法能够获得较高的SOC估计精度，并能较快的追踪到电容衰减变化。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 电动汽车概述

1．2 车用动力电池简述

1．3 电池管理系统

1．4 SOC和电池容量估计算法概述

1．5 研究意义和论文结构

1．5．1 研究意义

1．5．2 论文结构

2 锂离子电池概述和性能测试

2．1 锂离子电池

2．1．1 锂离子电池的工作原理

2．1．2 锂离子电池与其他动力电池的比较

2．1．3 实验电池的选择和电池参数

2．2 电池测试平台和测试步骤

2．2．1 电池测试平台

2．2．2 电池测试步骤

2．3 SOC的各类影响因素

2．3．1 电池SOC定义分析

2．3．2 影响电池SOC的因素

2．3．3 温度

2．3．4 充分电倍率

2．3．5 开路电压与SOC关系

2．4 电池老化的影响

2．4．1 电池内阻

2．4．2 电池容量衰减

2．5 本章小结

3 锂离子电池建模

3．1 电池建模的方法对比

3．2 带电容更新的一阶RC模型

3．3 电池模型辨识

3．4 电池模型验证

3．5 本章小结

4 自适应多时间尺度双UKF算法

4．1 电池的状态空间方程

4．2 Kalman滤波算法估计SOC和容量存在的问题

4．3 自适应多时间尺度双UKF算法

4．3．1 自适应多时间尺度双UKF算法描述

4．3．2 UKF算法

4．3．3 自适应环节

4．3．4 电池容量的估算

4．3．5 算法步骤

4．4 仿真验证

4．4．1 MATLAB中的建模

4．4．2 MATLAB中的仿真验证

4．5 本章小结

5 总结与展望

5．1 全文总结

5．2 工作展望

参考文献

致谢