随着动力电池技术的不断发展,其能量密度大幅提升,伴随的问题是动力电池单位体积发热量增大,温度快速升高,导致动力电池的可用容量降低和循环寿命缩短。于是,建立有效的电动汽车动力电池热管理系统(Battery Thermal Management System,BTMS),保障动力电池工作在适宜温度范围内,以提升动力电池的性能与电动汽车的安全性。本文在对电动汽车用锂离子电池组电热特性分析的基础上,对电池液冷系统的热模型及其优化策略进行了研究。本文的主要研究工作如下:首先,对锂离子电池热模型和冷却技术的国内外现状进行了阐述,建立了锂离子电池集中热模型,集中热模型考虑了锂离子电池内阻随温度的变化、传热系数随冷却液流速的变化。在AMESim(Advanced Modeling Environment for Performing Simulation of Engineering Systems,AMESim)平台上,建立了动力电池液冷系统模型,研究了电池组中各单体电池的热传递关系,进而根据能量守恒定律,建立了锂离子电池组集中热模型。同时,基于混合脉冲功率特性(Hybrid Pulse Power Characteristic,HPPC)实验,得到了锂离子电池组热模型中的电池内阻等参数,并验证了锂离子电池组集中热模型的准确性。面向控制需求,建立了包含动力电池组,电子水泵和板式换热器的动力电池组液冷系统模型。然后,针对液冷系统模型非线性和参数时变的特点,及滑模控制策略中存在的抖振问题,本文采用积分滑模面,提出了动力电池组液冷系统模糊滑模优化策略,通过模糊逻辑方法调节滑模控制的趋近律,使动力电池组液冷系统具有较强的鲁棒性,同时保证了动力电池组液冷系统的稳定性。最后,基于MATLAB平台,搭建了模糊滑模控制器。在AMESim平台上,搭建了锂离子电池组液冷系统模型,并进行了MATLAB-AMESim联合仿真。分别在恒流、NEDC(New Europe Driving Cycle,NEDC)和US06(United States06,US06)工况下,验证了本文所提出的电池组液冷系统模糊滑模优化策略的有效性,并与PID(Proportional Integral Differential,PID)方法进行了对比验证。仿真结果表明,电池组液冷系统模糊滑模优化策略保证了电池组的温度在最佳目标温度范围内,增强了冷却过程的快速性和稳定性,降低了电池组温度的不一致性,减小了液冷系统的能耗。
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