检索结果-内蒙古大学图书馆

电源技术 2024年第11期48卷 2174-2183页

作者：肖煜乾王天鸶王亚平栗欢欢江苏大学汽车工程研究院江苏镇江212013 江苏大学材料科学与工程学院江苏镇江212013

基于气液动力学模型,提出了一种多算法融合SOC估算方法,以提高电池在不同动态工况下的SOC估算精度与可靠性。相比传统卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法,无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法通过对称采样与非线性点变换的... 详细信息

基于气液动力学模型,提出了一种多算法融合SOC估算方法,以提高电池在不同动态工况下的SOC估算精度与可靠性。相比传统卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法,无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法通过对称采样与非线性点变换的方法,有着先进性和时变性,该工作将UKF观测器应用于气液动力学电池模型并进行SOC估算,并与神经网络(back propagation neural network,BPNN)相结合对估算结果做出修正,从而进一步提高估算精度。最后在不同工况下对方法进行了验证。结果表明,与原始算法相比,多算法融合SOC估算方法的精度和可靠性得到了提高。

关键词：气液动力学模型无迹卡尔曼滤波 BPNN神经网络 SOC估算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于气液动力学模型融合粒子滤波算法的动力电池SOC估计研究

基于气液动力学模型融合粒子滤波算法的动力电池SOC估计研究

引用

作者：曲智伟江苏大学

学位级别：硕士

走新能源汽车发展路线是成为汽车强国、应对气候变化和促进绿色发展的战略举措。一场席卷全球的绿色低碳转型浪潮逐渐形成,“双碳战略”成为全球共识,新一轮科技与汽车革命叠加共振,科技互联网企业巨头竞相入局,新能源汽车成为汽车工业... 详细信息

走新能源汽车发展路线是成为汽车强国、应对气候变化和促进绿色发展的战略举措。一场席卷全球的绿色低碳转型浪潮逐渐形成,“双碳战略”成为全球共识,新一轮科技与汽车革命叠加共振,科技互联网企业巨头竞相入局,新能源汽车成为汽车工业的未来方向。电池管理系统(Battery Management System,BMS)是新能源汽车重要部件,其中荷电状态(State of Charge,SOC)估计是BMS中的核心功能,实现SOC的精准估计,有利于充分发挥电池容量使用效率、防止过度充放电、降低电池老化速度,同时为BMS其他功能提供服务。不同于大多数基于等效电路模型和卡尔曼滤波算法的SOC估计方法,本文以三元锂离子电池为研究对象,基于气液动力学电池模型(Gas-Liquid Dynamics Model,GLD)和粒子滤波算法(Particle Filters,PFs),提出了一种锂离子电池SOC估计新方法,为BMS中电池SOC的精确估计提供参考和指导。主要研究内容如下:(1)基于模型的SOC估计通常包含获取SOC与开路电压(Open circuit voltage,OCV)映射关系、电池模型建立和SOC估计方法设计三个环节。针对以上各环节需求设计了锂离子电池测试实验并进行特性分析,主要包括容量、倍率、温度特性实验、恒流和动态工况测试,重点进行间隔静置法和微电流法OCV测试实验,并对不同温度下的SOC-OCV曲线及其温度依赖性进行讨论分析。(2)详细推导并在Simulink中建立了气液动力学电池模型,基于混合脉冲功率特性实验(Hybrid Pulse Power Characteristic,HPPC)数据,通过遗传算法辨识得到模型参数,设计了基于两种OCV测试曲线的SOC估算器,随后在恒流工况(Constant Current,CC)、动态应力测试工况(Dynamic Stress Test,DST)和城市循环工况(Urban Dynamometer Driving Schedule,UDDS)下进行SOC估算验证,并在全SOC范围内利用统计学指标系统地比较两种OCV测试方法的优劣性,从结果来看应用间隔静置的OCV测试方法得到的SOC-OCV映射关系效果更好。(3)针对气液动力学模型进行SOC估计时误差曲线呈现巨大颤振而影响应用的问题,首先将模型进行推导变形,联合库仑计数方法建立了电池系统的状态与观测方程,然后设计了基于PF和无迹粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)的SOC估计方法,最后在CC、DST、UDDS测试工况下对SOC估计结果进行验证。结果表明,粒子滤波算法完美解决了依靠GLD模型估计SOC的误差突变问题并进一步提升了估计精度,并且应用UPF算法的精度高于PF算法的精度。(4)从温度、初始输入误差、电压噪声等方面对基于GLD-UPF的SOC估计方法的性能进行研究。结果表明,该估计方法具有估计精度高、快速消除初始误差、适用于不同温度环境、在20 m V电压噪声下仍保持高估计精度等特点,为研发先进的BMS提供理论参考和技术支持。

关键词：气液动力学模型 SOC估计 SOC-OCV曲线粒子滤波锂离子电池

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于气液动力学模型的锂离子电池SOC估算研究

基于气液动力学模型的锂离子电池SOC估算研究

引用

作者：陈彪江苏大学

学位级别：硕士

精确的电池管理系统(BMS)具有延长电池使用寿命、降低电池全生命周期使用成本、提高电池安全性等功能。精准的荷电状态(SOC)是衡量电池健康状态(SOH)、功率状态(SOP)、充/放电控制、能量分配以及电量均衡等的重要依据,与电池剩余电量及... 详细信息

精确的电池管理系统(BMS)具有延长电池使用寿命、降低电池全生命周期使用成本、提高电池安全性等功能。精准的荷电状态(SOC)是衡量电池健康状态(SOH)、功率状态(SOP)、充/放电控制、能量分配以及电量均衡等的重要依据,与电池剩余电量及做功能力密切相关。由于在行车过程中无法通过传感器直接测量电池荷电状态,因此,SOC在线估算技术被认为是电池管理系统研究与设计的核心,也是难点之一,建立精确的电池模型是解决该难题的关键。本文基于气液物理原型建立了一种全新的气液动力学电池模型,并依据模型的状态方程推导SOC估算迭代公式,设计SOC估算算法。选择方形三元锂离子电池作为研究对象,搭建电池测试平台并对电池进行混合动力脉冲能力特性(HPPC)、倍率、老化及三种工况(DST、GB/T 31484纯电动乘用车主放电工况、NEDC)测试以获得研究与改进模型的数据。具体研究内容概括如下:(1)建立气液物理原型参数与电池外特性参数之间的对应关系:阐明气液物理原型与电池同为储能系统的建模思想,描述气液物理原型组成结构、工作原理。(2)构建气液动力学模型:分析气液动力学模型三种状态,即工作前的稳态、充入或放出气体时的工作状态和停止工作处于静置过程中的瞬态,分别对应电池断路时的稳态、工作状态和静置瞬态,依据模型各状态下的状态方程,分别推导出充电与放电SOC估算迭代算法,并利用遗传算法识别模型中的参数。(3)验证气液动力学模型:分析电池性能在倍率和老化过程中衰退特性,为模型修正研究提供基础;分别利用DST工况、GB/T 31484纯电动乘用车主放电工况和NEDC工况实验数据验证气液动力学模型估算电池SOC的有效性。(4)研究气液动力学模型的鲁棒性及灵敏性:利用工况测试数据研究模型对初值鲁棒性、分析单参数与全参数灵敏性和老化电池适用性。本文建立的气液动力学模型为电池SOC估算提供了全新的思路,该模型具有在线估算精度较高、能够自身迭代消除初值误差、对参数不敏感、适用于全新电池与老化电池等特点。

关键词：气液动力学模型 SOC在线估算三元锂离子电池参数辨识

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于气液动力学模型的锂离子电池SOC估算算法及管理系统的设计与研究

基于气液动力学模型的锂离子电池SOC估算算法及管理系统的设计与...

引用

作者：孙化阳江苏大学

学位级别：硕士

电池管理系统(BMS)是电动汽车的核心系统之一,高效稳定的电池管理系统可以有效保证动力电池系统的性能、安全和寿命,而电池模型和SOC估算的精确度会直接影响电池管理系统的性能,因此,对电池模型和SOC估算进行研究具有重要的理论意义和... 详细信息

电池管理系统(BMS)是电动汽车的核心系统之一,高效稳定的电池管理系统可以有效保证动力电池系统的性能、安全和寿命,而电池模型和SOC估算的精确度会直接影响电池管理系统的性能,因此,对电池模型和SOC估算进行研究具有重要的理论意义和实用价值。动力电池是一个高度非线性的时变系统,其在使用过程中会随着温度、循环次数等发生状态改变,因此锂离子动力电池的建模和管理具有极大的挑战性。本文针对锂离子电池建模及管理开展了研究工作,具体内容包括:(1)建立了气液动力学电池模型并对其进行改进。采用气液系统对电池进行模拟并通过气液动力学方程建模,然后通过建立电池热模型以获得当前电池内部的温度分布,进而获得电池内部的等效平均温度,并将其输入至原始模型实现对原始模型的改进。最后采用遗传算法对最终的模型进行了参数辨识,完成了动力电池的精确建模。(2)采用带遗忘因子的递推最小二乘算法(Forgetting Factor Recursive Least Square Algorithm,FFRLS)对模型参数进行在线估算和实时修正,以保证模型参数的实时准确性。基于卡尔曼滤波理论,结合气液动力学模型,建立了模型状态方程和观测方程,分别设计了基于扩展卡尔曼(Extended Kalman Filter,EKF)和容积卡尔曼(Cubature Kalman Filter,CKF)的SOC估计算法。最后提出了基于FFRLS和卡尔曼滤波(Kalman Filters,KFs)的联合估计算法,以保证SOC估算的精确度和鲁棒性。(3)搭建测试台架对动力电池进行了基础容量标定和多工况测试,对电池模型和SOC估计算法的估算精度、鲁棒性等方面进行了分析研究。结果表明,应用FFRLS-CKF滤波器的SOC估算算法的综合性能最为优异,最大估算误差为2.34%,具有最好的估算效果和算法稳定性。4)设计了一款主从一体式的电池管理系统。根据开发流程,先后完成了BMS的硬件设计、基础软件设计、主要控制逻辑设计,并基于UDS协议完成了控制器引导程序的设计与编写。依据法规要求对电池管理系统的基本功能进行了验证,结果表明,所设计的电池管理系统符合国标要求,具有良好的工业应用价值。然后对所提算法在电池管理系统中的表现进行了测试分析,结果表明,FFRLS-CKF算法在BMS中的估算误差虽然有所扩大,但仍然能保持在4%以内,且其计算成本相对较低,因此具有较好的先进性和工业应用价值。

关键词：气液动力学模型 SOC估算递推最小二乘算法卡尔曼滤波电池管理系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于气液动力学热耦合模型的动力电池SOC估算

引用

机械工程学报 2023年第22期59卷 163-175页

作者：陈彪江浩斌栗欢欢赵钱王天鸶淮阴工学院交通工程学院淮安223003 江苏大学汽车工程研究院镇江212013 江苏大学汽车与交通工程学院镇江212013

电池解析模型通常在准确估算电池在线荷电状态(State of charge,SOC)方面起到关键作用。分析气液动力学与电学的物理相似性原理,研究气体分子与锂离子之间扩散/平衡的内在联系、气液系统与锂离子电池之间的观测量滞后状态量的等效机制,... 详细信息

电池解析模型通常在准确估算电池在线荷电状态(State of charge,SOC)方面起到关键作用。分析气液动力学与电学的物理相似性原理,研究气体分子与锂离子之间扩散/平衡的内在联系、气液系统与锂离子电池之间的观测量滞后状态量的等效机制,改进气液动力学与电学之间的参数映射关系,建立直接耦合温度特性的气液动力学电池模型。依据电池工作中的温度场分布特性与能量守恒原理,构建气液动力学-热耦合模型,基于该模型与扩展卡尔曼滤波算法设计高效的锂离子电池在线SOC估算方法。以内置温度传感器的锂离子动力电池为研究对象,在多种恒流与动态测试工况下电池内部最高温度估计误差小于1.2K,在线SOC估计误差低于1.8%。提出的在线SOC估算方法具有良好的估计精度,以及较强抵抗初值输入误差的能力。

关键词：锂离子电池气液动力学模型气液动力学-热耦合模型荷电状态

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：