基于Simulink的电动汽车SOC估计及续航里程研究

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时间:2019-03-09

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1、分类号:U27;U4610710-2015122012硕士学位论文基于Simulink的电动汽车SOC估计及续航里程研究陈秋谨导师姓名职称陈丁跃教授申请学位类别工学硕士学科专业名称车辆工程论文提交日期2018年4月16日论文答辩日期2018年6月7日学位授予单位长安大学ResearchonSOCEstimationandRangeofElectricVehicleBasedonSimulinkAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:ChenQiujinSupervisor:Prof.ChenDing

2、yueChang’anUniversity,Xi’an,China摘要新能源电动汽车是我国未来汽车产业发展的战略制高点,而动力电池作为制约电动汽车发展的核心部件,动力电池科学完善的测试评估方法对完善电动汽车的续驶里程研究、推进产业创新发展至关重要。美国、欧盟、日本等政府部门以及世界主要电动汽车研发企业和科研机构等都对此进行了大量研究,取得了一定的成果。影响电动汽车动力电池SOC的估算的因素较多,简单的蓄动力电池模型,存在精度不足、鲁棒性差、易受外界因素影响等问题。而复杂的模型则存在计算耗时、参数繁多、不易于在实车上应用等诸多缺陷。本文针对电动汽车动力

3、电池组SOC的实时估计算法和纯电动汽车的续航能力,从模型辨识和融合算法开发处着手展开了以下几个方面的工作:首先,本文阐述了锂离子动力电池的工作原理,介绍了放电试验法、开路电压法等6种经典的SOC估计方法并分析了各估计方法自身的优缺点。突出了本文选择的基于精确电池模型的安时积分加无迹卡尔曼滤波修正的融合算法在SOC估计方面的优势。然后,针对动力电池模型中的各个参数都是动态变化的特性,本文设计了HPPC脉冲放电实验,并通过指数拟合建立了二阶RC等效电路模型。在Simulink/Simscape中搭建了动力电池仿真模型,结合拟合工具箱分别对单温度模型和多温

4、度模型进行了模型参数辨识,分析了温度及不同SOC对模型参数的影响。最后,为了解决估计精度依赖于SOC初始值的问题,本文提出了基于精确动力电池模型的无迹卡尔曼滤波修正和安时积分法结合的融合算法并对锂离子动力电池的SOC进行状态估计,并在此基础上,通过建立纯电动汽车整车性能仿真平台,在不同循环工况下对整车性能进行仿真,分析了不同工况下的续航里程,通过对比表明本文采用的方法在电动汽车续驶里程的估算上更接近实际水平,本文的研究对续航里程的计算有较高参考意义。关键词:锂离子动力电池,等效电路模型,参数识别,卡尔曼滤波,续航里程iAbstractThenewen

5、ergyelectricvehicleisthestrategiccommandingheightofthefutureautomotivetechnology,andthepowerbatteryisthepowersourceoftheelectricvehicle,whichtakethemostimportantcoreintheelectricvehicletechnology.Theperfecttestevaluationmethodforthepowerbatteryscienceistoimprovethedrivingrangeo

6、ftheelectricvehicle.Itiscrucialtostudyandpromotethedevelopmentofindustrialinnovation.TheUnitedStates,theEuropeanUnion,Japangovernmentagenciesaswellastheworld'smajorelectricvehiclecompaniesandscientificresearchinstitutionshaveinvestedalotofresearchonthis,andachievedcertainresult

7、s.However,therearemanyfactorsthataffecttheestimationoftheSOCoftheelectricvehiclepowerbattery.Thereareproblemsofinsufficientaccuracy,poorrobustness,andbeingsusceptibletoexternalfactorsinthecomplexmodel.Thecomplexmodelhasthedisadvantagesoftime-consumingcalculationandnumerousparam

8、eters,whicharenoteasytouseinactualvehicles.Thispaperfo

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