动力锂电池荷电状态估计策略的研究

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1、分类号：密级：天津理工大学研究生学位论文动力锂电池荷电状态估计策略的研究(申请硕士学位)学科专业：控制理论与控制工程研究方向：电动车管理技术作者姓名：于洋指导教师：魏克新教授2011年12月ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’SDegreeResearchonStrategyoftheStateOfChargeEstimationofLithiumBatteryByYuYangSupervisorProf．WeiKexinDec．20n独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研

2、究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得墨盗墨墨太堂．或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：于浮签字日期：砂7z年弓月岁日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解墨盗墨兰盘堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权墨盗墨兰盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编，以供查N,n{昔-N。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子文件(保密的学位论文在解密后适用本授权说

3、明)学位论文作者签名：于浑导师签名：签字日期：2012．年弓月歹日签字日期：≯，碑3月j一日摘要同趋恶化的大气污染和能源问题使得环保型电动汽车在研制和推广方面越来越多地被人们所关注。作为电动汽车实用化和商品化的关键技术之一，电池管理系统的月：发与研制也被认为是发展电动汽车的重要环节之一。其中，电池剩余电量SOC(StateOfCharge)估计一直以来都是电池管理系统研究的核心，是整车控制策略调整的判断依据。磷酸铁锂锂离子电池因其卓越的性能而备受关注，本文使用这种电池对荷电状念SOC的估计策略进行研究。本文首先对电动汽车及相关技术进行了简单概述，其次在考虑磷酸铁锂锂离子电池(LiFeP04)

4、性能的同时，分析了影响电池荷电状态SOC的内外因素。然后针对国内外几种常用的SOC估计方法中存在的估计精度不高，数学模型建模复杂，实时性差等缺点，本文提出两种新的算法，即最小二乘支持向量机法(LS．SVM)和小波神经网络法(WaveletNeuralNetwork)，通过大量实验数据进行预测分析比较，结果证明了两种方法的有效性与可行性。最后本文又将电池健康状态(StateOfHealth，SOH)因素引入LS—SVM模型中，提出了根据SOH修正电池SOC权值的方法，精度得以进一步提高。关键词：电动汽车动力电池荷电状念(SOC)健康状态(SOH)AbstractWiththedepravati

5、onofairqualityandshortageofoilresources，thedevelopmentofenergysavingandenvironmentprotectionelectricvehiclehasalreadybecomethethingwhichpeoplepaymoreattentionto．Asoneofthekeytothepracticalandcommercializationoftheelectricvehicle，thedevelopmentofthebatterymanagementsystem(BMS)isalsoconsideredasoneof

6、thekeytechniquesinelectricvehicle．Thestateofcharge(soc)estimationhasalwaysbeenthecorecomponentinbatterymanagementsystem，whichisthejudgmentbasisofvehiclecontrolstrategy．Becauseofitsexcellentcharacteristic，LiFeP04powerbatteryhasbeenconcemd，thispapertakeadvantageofbatterytoresearchontheestimationstrat

7、egyofSOC．Thispaperbrieflydescribesthedevelopmentofelectricvehicleanditsrelatedtechnologyatfirst．AndsecondlyweanalyzethevariousSOCeffectfactorsbyconsideringperformanceofLiFeP04powerbattery．Then，inordertoimpr