基于滑模观测器的锂离子电池荷电状态与健康状态估计算法研究.pdf

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1、硕士学位论文基于滑模观测器的锂离子电池荷电状态与健康状态估计算法研究DESIGNOFLI-IONBATTERYSTATEOFCHARGEANDHEALTHESTIMATINGALGORITHMBASEDONSLIDING-MODEOBSERVER杜嘉诚哈尔滨工业大学2018年6月中图分类号：U469.72学校代码：10213UDC：621.3密级：公开工学硕士学位论文基于滑模观测器的锂离子电池荷电状态与健康状态估计算法研究硕士研究生：杜嘉诚学号:16S006086导师：冯勇教授申请学位：工学硕士学科：电气工程所在单位：电气学院答辩日期

2、：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:：U469.72UDC：621.3DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringDESIGNOFLI-IONBATTERYSTATEOFCHARGEANDHEALTHESTIMATINGALGORITHMBASEDONSLIDING-MODEOBSERVERCandidate：JiachengDuSupervisor：Prof.YongFengAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngi

3、neeringSpecialty：ElectricalEngineeringAffiliation：Dept.ElectricalEngineeringDateofDefense：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要现如今，传统化石能源汽车在逐渐被电动汽车所取代。动力电池作为汽车储能部件，占电动汽车生产研发的近半成本，是制约电动汽车发展的瓶颈。动力电池的荷电状态（StateofCharge,SoC）与健康状

4、态（StateofHealth,SoH）是电池管理系统的基础，其精确估计值直接关系到汽车运行的效率以及安全性。但由于电池反应的非线性特性及众多环境因素的干扰，精确估计电池状态的难度非常大。本论文以目前主流的锂离子动力电池作为对象，对电池的SoC与SoH的估计算法进行了探究。首先，论文阐述了锂电池的工作原理，给出了电池荷电状态与健康状态的定义。并且以马里兰大学CALCE(CenterforAdvancedLifeCycleEngineering)电池研究中心的电池测试项目，对动力电池的测试方案与结果进行了阐述，并根据实验数据分析了电池的

5、温度特性与迟滞特性等重要特性。接下来，经过对比现有电池模型，选择了一阶戴维南等效电路模型。利用递推最小二乘法进行电池参数辨识，包括开路电压与SoC的关系函数，电池的内阻，极化电阻以及电池的极化电容等。并且通过不同工况，对模型进行了对比实验验证，证明了模型的有效性。在模型基础上，论文以滑模观测器为基础，设计了全阶终端滑模观测器来估计电池SoC。该方法为在线估计算法，继承了滑模观测器鲁棒性好的特性，避免了现今SoC估计算法或者只能离线估计，以及去除了在线估计对模型精度要求高的弊端。同时突破了线性滑模渐进收敛的限制，克服了抖振的问题，并且无

6、需使用滤波器，从而极大减轻了了系统运算及内存负担。通过两种标准汽车工况实验对比两种算法进行了测试，结果显示，该算法实现了电池SoC的高精度估计，对比线性滑模状态跟踪更好，精度更高，现今针对电池SoH的在线估计算法研究较少。该论文针对汽车常见应用情况，确定了电池的内阻与容量作为电池SoH的标识。利用电池状态参数变化较缓慢的特性，构建了交替更新的电池双滑模观测器系统。通过两种标准汽车工况实验对比两种算法进行了测试，结果显示，该算法能够以较高的精度进行SoH的实时观测，具有较好的应用价值。关键词：锂离子电池；荷电状态；健康状态；滑模观测器；

7、终端滑模-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractNowadays,duetotheshortageofpetroleumresourcesandtheincreasinglyseriousenvironmentalproblems,traditionalfossilenergyvehiclesaregraduallyreplacedbyelectricvehicles.Asavehicleenergystoragecomponent,powerbatteryaccountsfornearlyhalfofthecostofe

8、lectricvehicleproductionanddevelopment,whichisthebottleneckrestrictingthedevelopmentofelectricvehicles.TheStat