电动汽车动力电池soh在线实时估计算法研究

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4、ｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＧｕａｎｄｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｇｙｇｙｆｏｒｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（）ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＯｎｌｉｎｅＳＯＨＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＰｏｗｅｒＢａｔｔｅｒｙｉｎＥｌｅｃｔｒｉｃＶｅｈｉｃｌｅＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＴａｎＬｕｘｉｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：ＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｆ．ＷａｎｇＺｈｉｐｉｎｇＭａｙ２０１５ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓ

5、ｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｇｚｈｏｕ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ，５１０００６摘要摘要传统内燃机汽车的广泛普及带来了环境污染排放问题越来越严重，能源安全问“”“”“题和环境保护问题逐渐突出，未来的机动车领域将会向低碳、低噪音、低污”“”染直至零排放电动汽车转型，电动汽车具有绿色环保无污染优点成为了当代汽车发展的主要方向。目前，所有电动汽车用动力电池普遍存在着电池寿命不够长的问题。而电动汽车整车电池的价格相对较高，动力电池的使用寿命对电动汽车的使用成本有很大的影响。电池健康状态ＳＯＨ（Ｓｔａｔｅｏｆ

6、Ｈｅａｌｔｈ）作为描述电池寿命的重要参数，对于延长电池寿命至关重要。目前，电池健康状态ＳＯＨ值与电池内阻，电池容量，电池开路电压等参数之间存在非线性关系，但是电池ＳＯＨ本身没有准确值可以衡量，而电池内阻、电池极化一个方面效应或电池容量等参数仅仅反映了电池健康状态的定义的。虽然可以通过离线方式得到电池健康状态的准确值。，但是实用性不高本文主要研究内容如下：１）分析锂离子电池的工作原理及其优缺点，从内部因素和外部因素角度分别分一ＳＯＨ析锂离子电池寿命衰减原理，进步得到了锂离子电池值与电池几个表征参数之间的关系，经，。分别分析了锂离子电池电化

7、学模型验模型和等效电路模型的原理并通过最小二乘算法实现对锂离子电池内阻值的辨识，并在Ｍａｔｌａｂ环境下对电池内阻在线辨识算法进行了验证。２Ｔ－Ｓ型模）介绍神经网络算法的基本原理，对比分析基于糊神经网络和基于Ｅｌｍａｎ神经网络电池ＳＯＨ在线实时估计算法，并分别建立仿真模型。以电池内阻，电池充电电流，通，电池温度作为模型的输入，电池ＳＯＨ值作为模型的输出过连续充放电试验得到的电池循环数据作为样本数据，对模型进行了训练并验证了两种算法的预测精度，发现上述两种算法预测电池ＳＯＨ值精度都可