动力蓄电池管理系统SOC算法研究

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1、北京交通大学硕士学位论文动力蓄电池管理系统SOC算法研究姓名：劳力申请学位级别：硕士专业：电力电子与电力传动指导教师：姜久春20071201中文摘要摘要：SOC是电动车辆运行过程中非常重要的参数。对于纯电动车辆，SOC数据是防止电池过充和过放的主要依据；对于混合动力车辆，电池组SOC数据是整车控制策略的主要依据。本文对现有各种SOC估算算法进行研究，分析了目前应用的各种电池组SOC估算方法的优缺点以及不同的电池应用场合对SOC实时在线估算的要求。本文根据电池组在不同充放电试验条件下的大量数据进行分析，结合电池理论及电池组的外特性建立电池模型，并通过大量试验逐步

2、完善，最终形成一种适用于在线实时测量电池剩余电量(SOC)的电池模型。进一步将模型数字化，建立电池系统的状态方程和观测方程，利用卡尔曼滤波器实现SOC的最小均方差估算，通过试验测试该算法在不同充放电试验条件下SOC的估算精度，经过不断完善，得到～种对初始设定值要求不严格的SOC的估算算法。设计电池管理系统的硬件电路，并在软件中实现了该算法的嵌入式应用。应用该算法的电池管理系统安装在混合动力汽车上，经过实际运行，证明了该算法的可靠性和准确性。关键词：电池模型；剩余电量；卡尔曼滤波器；电池管理系统分类号：U469．72ABSTRACTABSTRACT：SOC(St

3、ateOfCharge)isoneofthemostimportantparametersforEVs{ElcctricVehicles)andHEVs(HybridElectricVehicles)．SOCisthebasisforEVstopreventover-chargingand／orover-discharging,whileforHEVs，itisimportantincontrolalgorithm．ThispaperreviewednowexistingSOCestimatingalgorithmsandcomparedtheiradvant

4、agesanddisadvantages，aswellasthedifferentrequirementofSOCestimationindifferentoperationenvironment．Afterdoingalotofcharginganddischargingexpeddnents,wegotplentydataofbattery．Byanalyzingthesedata,combiningwithbatterytheories，wedevelopedanewbatterymodel．andmakeitfittherealbaRerymorepr

5、eciselythroughdifferentbatteryexperiment．Inordertoachievetheminimalcovarianceestimation,wedevelopedthestate—spacemodelofthebatterypack,andadoptedKalmanFiltertomaketheestimationofSOCmoreprecisely．Thenweusedifferentexperimentstomakethisalgorithmworksbetter．Finally'thisalgorithmofestim

6、atingSOCevolvedtoanalgorithmthatdoesnotrequiretheinitialvaluetobeprecise．Inordertomakethealgorithmembedded,wedesignedthehardwareandsoftwareofthebatterymanagementsystem，whichcanestimateSOConlineandinrealtime．TheBMShasbeeninstalledInHEV,andtestedformorethan1year．Andthetestshowsthatthe

7、algorithmforSOCestimationisproperandstable．KEYWORDS：BatteryModel；StateOfCharge；KalmanFilter；BatteryManagementSystemCIASSN0：U469．72学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学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、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明

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