基于电化学阻抗谱的三元锂离子电池状态估计研究

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1、分类号：U469.72单位代码：10183研究生学号：2015422068密级：公开吉林大学硕士学位论文（学术学位）基于电化学阻抗谱的三元锂离子电池状态估计研究StudyonStateEstimationofTernaryLithiumIonBatteryBasedonElectrochemicalImpedanceSpectroscopy作者姓名：张连德专业名称：车辆工程研究方向：汽车动态仿真与控制指导教师：庄晔副教授培养单位：汽车工程学院2018年6月————————————————————————————————基于电化学阻抗谱的

2、三元锂离子电池状态估计研究————————————————————————————————StudyonStateEstimationofTernaryLithiumIonBatteryBasedonElectrochemicalImpedanceSpectroscopy—————————————————————————————————————作者姓名：张连德专业名称：车辆工程指导教师：庄晔副教授学位类别：工学硕士答辩日期：2018年6月3日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本

3、论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、发行、出租、改编等有、修改碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕士学位论文原创性声明：所呈交学位论文，独本人郑重声明，是本人在指导教师的指导下立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研。宄做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：曰期＂：年沴月５曰摘要

4、基于电化学阻抗谱的三元锂离子电池状态估计研究近年来，全球汽车保有量增长迅速，但同时也对全球气候变化以及环境带来极大威胁。为此，世界各国政府纷纷开始研究燃油车禁售时间表，并大力开展电动汽车技术研究。不过电动汽车的普及仍受到电池技术的制约。目前，三元锂离子电池（NCA）由于具有比能量最高、成本低廉和循环性能好等优点，正逐渐成为汽车动力电池市场主流。然而，由于NCA电池发展较晚，目前对于其电池状态的估计研究还比较少。电池状态一般指电池健康状态（SOH）和电池荷电状态（SOC）。该两者的准确估计，对于三元锂离子电池的推广具有重要意义。在目前常用

5、的电池状态估计方法中，通常不考虑电极反应动力学信息。然而锂离子电池在充放电时，发生在内部电极界面的电化学反应与SOH和SOC息息相关。所以，利用电极反应信息来估计电池状态是可行的。而电化学阻抗谱（EIS）法通过对电池阻抗的无损测量，就可以得到能揭示电极反应动力学信息的EIS曲线。通过研究EIS与电池状态之间的变化关系，就能够对SOH和SOC进行比较准确地估计。因此，EIS法可以作为电池状态估计的有效方法。本文基于EIS技术，对三元锂离子电池状态估计进行了研究，主要研究内容和结论如下：（1）进行电池循环老化试验，测得不同循环次数和不同SO

6、C下的EIS，由此建立了基于电池内部机理信息的等效电路模型。通过分析模型参数和低频阻抗与SOH之间的变化关系，发现电荷转移内阻Rt与低频阻抗幅值都具有随SOH变小而增大的规律。考虑到实际应用，最后选择采用电池低频阻抗幅值来估计SOH，并建立了基于低频阻抗幅值的SOH估计方法。经验证，估计值与真值均方根误差（RMSE）为3.16%，说明该SOH估计方法有效。（2）利用电池不同SOC下的EIS数据对等效电路模型进行参数辨识。通过分析模型参数和低频阻抗与SOC之间的变化关系，发现随电池SOC变化，模型参数和低频阻抗幅值均未呈现出规律性变化。这

7、说明对本文所测三元锂离子电池而言，单独运用EIS很难对SOC进行估计。I（3）为了估计电池SOC，采取将由EIS建立的等效电路模型与扩展卡尔曼滤波（EKF）相结合的方法。首先，对电池模型进行合理简化，利用脉冲试验对其进行参数辨识。经验证，模型电压与真值的RMSE为0.062V，说明电池模型有效。然后利用基于该模型的EKF算法对电池SOC进行估计，发现在SOC初值准确时，估计值与真值的RMSE为2.7%，验证了该方法的估计效果；在SOC初值偏差较大时（50%），该方法能够修正初值偏差，快速逼近真值。最后将该SOC估计值与利用传统Theve

8、nin模型算法的估计值进行比较，结果表明本文算法估计误差更小，估计效果优于后者。关键词：电化学阻抗谱，三元锂离子电池，SOH，SOC。IIABSTRACTStudyonStateEstimationofTe