基于dsp的磷酸铁锂电池soc预测方法的实现

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1、硕士学位论文基于DSP的磷酸铁锂电池SOC预测方法的实现PREDICTIONONSOCOFLiFePO4BATTERYDSP-BASED邓佳哈尔滨工业大学2012年7月国内图书分类号：TP391学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工学硕士学位论文基于DSP的磷酸铁锂电池SOC预测方法的实现硕士研究生：邓佳导师：孙金玮教授申请学位：工学硕士学科：仪器科学与技术所在单位：电气工程及自动化学院答辩日期：2012年7月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391U.D.C:621.3DissertationfortheMasterDe

2、greeinEngineeringPREDICTIONONSOCOFLiFePO4BATTERYDSP-BASEDCandidate：JiaDengSupervisor：Prof.JinweiSunAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：InstrumentScienceandTechnologyAffiliation：Dept.ofAutomaticTestandControlDateofDefence：July,2012Degree-Conferring-Institution：HarbinInst

3、ituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要2020年左右的中国将超越现有排名第一的美国成为世界上最大的汽车生产和消费国，与此同时，我国也面临着节能减排的重大挑战。环境污染的压力迫使人们开始摒弃传统的交通工具，因而研制出节能且环保的电动汽车成为了必然趋势。在电动汽车车用电池方面，随着传统锂离子电池在安全性方面的缺点，磷酸铁锂电池的诞生满足了人们对安全性高的动力电池的需求。同时磷酸铁锂电池在环保、循环寿命、材料来源等方面也有着非常显著的优势，由于其化学结构稳定，在过充电情况下也不会产生游离氧，它是目前最好最安全的大电流输出动力电池。由于电动汽车行驶的

4、工况复杂，若对电池性能数据的掌握不够充分，对车用磷酸铁锂电池模型建模不够合理，则会导致电池在使用过程中出现种种均衡问题从而影响其使用寿命。因此，本文在进行一系列电池性能测试掌握其性能特点的基础上，建立了一阶RC和二阶RC两种电池等效电路模型，分别对二者进行了介绍并对电池模型参数进行了辨识。为了适用于复杂环境下电池SOC（荷电状态）的估计，通过对比多种估算方法，发现扩展卡尔曼卡尔曼滤波方法更适用于大电流大功率复杂工况下的环境。其不仅可对当前状态做出最优估计，而且可以给出最优估计状态的方差。因此，本文在建立一阶和二阶RC模型的基础上，采用扩展卡尔曼滤波算法对SOC进行估算。本

5、文研究的目的在于基于DSP估算电池SOC硬件系统的实现，因此，硬件设计是文章介绍的主要部分。硬件系统可以概括为三大部分：采集模块、处理模块及显示模块。采集模块利用单片机作为采集控制中心，便于模块化及后续应用扩展。应用MAX17830作为电压和温度采集接口设备，应用ACS712霍尔电流传感器作为电流采集设备。处理模块应用TI公司的DSPTMS320VC5509A作为主控芯片的开发板，其出色的处理速度及丰富的接口模块为系统实现带来了方便。显示部分利用RS-232串口输出至上位机送显示。基于硬件系统的设计，软件设计必不可少。本文介绍了基于SOC估算系统的软件设计，包括了一系列模

6、型参数拟合流程、SOC估计算法流程、接口通信模块的程序设计以及上位机通信程序设计。文章最后对系统进行了整体试验，将扩展卡尔曼滤波算法和安时法的估算结果进行了比较，通过系统实验，验证了算法的有效性，并给出了误差分析。I哈尔滨工业大学工学硕士学位论文关键词：SOC估计；扩展卡尔曼滤波；磷酸铁锂电池；DSPI哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractChinawillgobeyondtheUnitedStateswhichistheexistingfirstcountryinautoproductionandconsumptiontobecometheworld'slarg

7、estoneabout2020.Atthesametime,ourcountryisconfrontedwiththegreatchallengeofenergysavingandemissionreduction.Thepressureofenvironmentalpollutioncompelspeopletoabandonthetraditionaltraffictools,therefore,developedenergy-savingandenvironmentalprotectionhavebecomeaninev