基于改进强跟踪滤波器的锂电池SOC估计算法的研究

摘要

由于全球人口数目的上升和汽车数量的增加,节约能源和环境保护的问题已经变得尤为重要。电动汽车具有噪声低、节约能源、零排放的优点,其发展受到世界各国的重视,对先进电池的需求和对电池能量管理的要求也日益提高。锂电池由于其高能量密度和无污染的优点被广泛应用于电动汽车的储能装置中,作为发展电动汽车关键技术之一的锂电池管理系统也成为研究的热点,而准确估计电池的荷电状态SOC是锂电池管理系统有效运行的关键和前提。
　　为了应用相关算法进行锂电池荷电状态的估计,需要确认锂电池模型参数的数值。本文通过对现有电池模型进行研究和分析,采用二阶RC电池模型作为本文的研究模型,通过对锂电池进行放电—静置实验,辨识计算得到电池的模型参数。运用MATLAB软件进行仿真运算,从而验证了模型参数的准确性。在此基础上,对现有的SOC算法进行了对比和分析,提出了一种改进的强跟踪滤波器算法用于锂电池的SOC参数估计,结合自适应滤波算法和模糊控制算法实时调整系统测量噪声和渐消因子,从而有效地提高了锂电池SOC估计精度,改善了算法的自适应性能和跟踪性能。
　　最后,基于天津力神公司的锂电池组搭建了实验平台,开发了电压隔离检测电路和开关选择电路,利用现场可编程器件FPGA实现了改进强跟踪滤波器算法对锂电池SOC的估计,并将结果实时显示在液晶屏上,验证了算法的有效性和准确性。

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第一章 绪论

1.1锂电池及其管理系统

1.2 SOC定义以及算法概述

1.3本文主要的研究内容

第二章 锂电池数学模型及参数估计

2.1锂电池数学模型

2.2模型参数估计

2.3电池模型仿真结果分析

第三章 锂电池SOC估计算法

3.1卡尔曼滤波器算法

3.2强跟踪滤波器算法

3.3自适应卡尔曼滤波算法

3.4模糊控制算法

3.5锂电池SOC估计算法

第四章 基于FPGA的锂电池硬件实验平台

4.1硬件系统总体设计

4.2 FPGA系统硬件结构

4.3 LCD12864液晶显示模块

4.4电池参数检测模块

4.5恒流放电控制模块

第五章 SOC以及相关算法的程序设计

5.1软件系统总模块的程序设计

5.2 SOC估计算法程序设计

5.3 LCD12864显示程序设计

5.4多路数据采集模块的FPGA设计

5.5恒流放电控制的算法设计

第六章 实验总结与数据分析

6.1充放电实验步骤与数据采集

6.2锂电池SOC仿真实验结果以及分析

6.3系统硬件平台的实时监测以及显示

第七章 总结与展望

7.1总结

7.2展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

致谢

附录