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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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主题

8 篇 soc估计算法
2 篇 锂离子电池
2 篇 电池管理系统
2 篇 新能源汽车
1 篇 非耗散均衡
1 篇 荷电状态
1 篇 锂电池管理系统
1 篇 等效电路模型
1 篇 rs485与can通信
1 篇 双rc模型
1 篇 磷酸铁锂电池组
1 篇 扩展卡尔曼滤波
1 篇 电池建模
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1 篇 锂电池
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1 篇 容量衰减
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机构

2 篇 合肥工业大学
1 篇 桂林电子科技大学
1 篇 国汽智能网联汽车...
1 篇 上海交通大学
1 篇 哈尔滨工业大学
1 篇 广东工业大学
1 篇 中国汽车工程学会
1 篇 东北大学

作者

1 篇 曹天佳
1 篇 朱春
1 篇 韩军
1 篇 张宇翔
1 篇 谭霁宬
1 篇 公维洁
1 篇 简单
1 篇 霍克
1 篇 李欢欢
1 篇 董波
1 篇 刘鹏飞
1 篇 廖子轩

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8 篇 中文

检索条件"主题词=SOC估计算法"

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基于双RC模型的动力锂电池soc估计算法设计

基于双RC模型的动力锂电池SOC估计算法设计

引用

作者：简单广东工业大学

学位级别：硕士

近年来,新能源汽车行业受到国家大力扶持，而电池管理系统是新能源汽车中的一个重要组成部分。它对于电池安全、电池热管理和充放电策略以及运行监控等方面都起到重要作用。但是现有的电池剩余电量估计技术存在检测精度不高，稳定性差... 详细信息

近年来,新能源汽车行业受到国家大力扶持，而电池管理系统是新能源汽车中的一个重要组成部分。它对于电池安全、电池热管理和充放电策略以及运行监控等方面都起到重要作用。但是现有的电池剩余电量估计技术存在检测精度不高，稳定性差的问题。为了保障电池管理系统正常运行，就需要精准而稳定的电池剩余电量估计(soc)技术。本文基于现有锂电池行业发展基础，对算法研究现状进行理论对比分析，然后在MATLAB环境下建立出基于双RC网络的电池等效电路仿真模型。本文对锂电池soc算法进行深入研究，设计仿真和BMS实验对算法设计进行测试。实验证明，本文实现的AEKF算法可以有效提高电池利用率并延长电池使用寿命，保障新能源汽车安全、稳定和高效率运行，为新能源汽车提供可靠的技术支撑。　　本文设计并实现了一种基于改进二阶RC等效电路电池模型的电池soc算法。首先介绍了电池充放电的原理，详细阐述了动力电池在充放电过程中的工作原理。然后详细阐述了动力电池剩余电量估计的关键技术，包括电池仿真模型选取、建模、模型参数标识和电量估计算法应用和改进等。对比各种现有的电池仿真模型后，选取二阶RC等效电路模型。在Matlab/Simulink环境下，对等效电路模型在不同温度条件下进行充放电模拟实验。得出了电池模型参数与soc和温度的对应关系，实现了动力锂电池的精准建模。针对原有的EKF算法中，由于测量误差协方差和系统噪声协方差的处理不够精准，导致的估计误差过大问题。本文在传统的扩展卡尔曼滤波soc算法中，加入自适应环节的AEKF算法，并且详细阐述了算法的递推过程。　　实验结果表明，在相对复杂的充放电情况下，对比传统电池剩余电量估计算法，本文soc算法可以在10s内将估计误差稳定在4%以下，并且根据外界状态变化能够自适应的调整算法递推过程中的测量误差协方差和系统噪声协方差，从而实现对外界噪声影响的适应能力，提高了算法的收敛速度。该算法误差在4%以内，能够满足在复杂场景下快速估计出电池剩余电量的实际要求。

关键词：动力锂电池 soc估计算法双RC模型新能源汽车

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锂离子电池soc估计算法研究与实现

锂离子电池SOC估计算法研究与实现

引用

作者：谭霁宬桂林电子科技大学

学位级别：硕士

当前世界正面临能源危机与环境污染两大全球性挑战，新能源替代传统化石能源的革命已经成为全球共识。传统燃油汽车是化石能源的主要消耗者之一，为了减少对化石燃料的依赖，发展电动汽车已成为汽车和运输业未来发展的方向。目前大部分... 详细信息

当前世界正面临能源危机与环境污染两大全球性挑战，新能源替代传统化石能源的革命已经成为全球共识。传统燃油汽车是化石能源的主要消耗者之一，为了减少对化石燃料的依赖，发展电动汽车已成为汽车和运输业未来发展的方向。目前大部分电动汽车将锂离子电池作为电动源，因此需要可靠有效的电池管理系统进行管理。由于电池荷电状态(soc)估计关系到电池的监控、安全和寿命等问题，已成为电池管理系统的重要功能。由于锂离子电池工作时具有非线性和时变特性，因此准确估算锂离子电池soc仍然是一个挑战。　　本文首先概述了锂离子电池soc估计方法研究背景和现状，并介绍了锂离子电池本身的性能特点和工作原理。接着对电池soc的基本定义以及电池容量的影响因素进行了分析，并讲解了电池等效电路模型及其参数离线辨识的方法原理。选用松下公司的NCR18650B型动力锂离子电池作为研究对象，为其建立了较为准确的二阶RC等效电路模型。　　随后为了得到更高精度的非线性卡尔曼滤波器，以及解决先验噪声统计特性未知或不准确而导致的卡尔曼滤波法估计锂电池soc精度下降的问题，提出了一种基于自适应平方根嵌入式容积卡尔曼滤波(ASECKF)算法的锂电池soc估计方法。该方法采用嵌入式容积准则提高滤波精度，同时结合改进的Sage-Husa算法在线估计噪声统计特性。利用协方差匹配技术设计了滤波发散判据，保证了算法实时性和稳定性。通过MATLAB&Simulink软件仿真验证了ASECKF算法估计锂离子电池soc能获得更高的估计精度，同时也具有较强的抗干扰能力与收敛效果。　　最后搭建了基于数字信号处理器(DSP)的锂离子电池在线soc估计硬件平台，该平台主要特点是可以利用 Matlab&Simlink 软件工具将等效电路模型与算法的目标代码自动生成，并集成到由通过 CCS 编译环境下设计的系统软件程序中，能够实现锂电池充放电测试控制与锂离子电池soc的在线估计。通过实验表明ASECKF算法在工程上容易实现，满足嵌入式设备中soc估计算法设计的要求，且在不同工况下能够实时在线精确估计锂离子电池荷电状态，其估计的soc绝对误差能保持在2.5%以内。

关键词：锂离子电池荷电状态等效电路模型数字信号处理器 soc估计算法

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基于扩展卡尔曼滤波的锂电池soc估计算法

基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计算法

引用

2021中国汽车工程学会年会暨展览会

作者：曹天佳李欢欢韩军霍克公维洁国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司中国汽车工程学会

在能源节约以及环境友好的背景下,汽车的电动化成为目前主要的发展方向之一,目前整个市场对电动汽车有着巨大的需求。动力电池作为电动汽车动力系统中重要的组成部分,在为新能源汽车提供动力的同时也是汽车续航里程的重要基础。由于电... 详细信息

在能源节约以及环境友好的背景下,汽车的电动化成为目前主要的发展方向之一,目前整个市场对电动汽车有着巨大的需求。动力电池作为电动汽车动力系统中重要的组成部分,在为新能源汽车提供动力的同时也是汽车续航里程的重要基础。由于电动汽车续航里程对驾驶员来说至关重要,因此采用合理的方法对其剩余续航里程及soc进行估计有着重要的工程应用价值。然而动力电池对外提供能量主要依靠其内部复杂的化学反应,同时其实际续航里程受到使用时长、充放电次数以及温度等因素的影响,无法简单地对其实际续航里程进行评估。本文为了对电动汽车的续航里程进行预测,采取基于扩展卡尔曼滤波的锂电池充电状态(State of Charge,soc)估计算法并利用Matlab/Simulink模块对其实际效果进行仿真探究。探究结果表明,基于扩展卡尔曼滤波的soc估计方法可以较好地实现对锂电池剩余电量的预测。

关键词：新能源汽车锂电池 soc估计算法扩展卡尔曼滤波 Simulink

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LiFePO4动力电池组放电末端soc估计研究

LiFePO4动力电池组放电末端SOC估计研究

引用

作者：董波合肥工业大学

学位级别：硕士

高能量比、良好的安全性能以及较长的循环寿命使得纯电动汽车越来越青睐使用磷酸铁锂电池作为其动力电池组,磷酸铁锂电池组的荷电状态(State-of-Charge, soc)估计精度是搭建动力电池系统(Battery-Management-System, BMS)必要的基础性... 详细信息

高能量比、良好的安全性能以及较长的循环寿命使得纯电动汽车越来越青睐使用磷酸铁锂电池作为其动力电池组,磷酸铁锂电池组的荷电状态(State-of-Charge, soc)估计精度是搭建动力电池系统(Battery-Management-System, BMS)必要的基础性工作之一,不论从提高纯电动汽车的安全性方面还是经济方面均有着重要意义。本论文主要研究了磷酸铁锂电池组容量和与内阻特性、容量衰减和内阻增加模型以及电池组放电末端soc估计方法。电池在一个充放电循环内可分为放电平台和放电末端两个阶段。电池的容量和内阻特性随着环境和实际工况的呈现高度非线性。影响电池容量和内阻特性的主要因素有环境温度、循环次数、充放电倍率和充放电深度(Depth-of-Discharge, DOD)。温度越高容量越大,循环次数增加时容量发生衰减,而充放电倍率和放电深度对容量的影响比较小。温度升高电池内阻减小,循环次数增多内阻增大,内阻在放电末端发生较大的增长。电池组的特性由电池组中性能最差的单体决定,将电池组的研究转化为对加速衰减条件下的单体研究。设计包含关键影响因素的实验,建立基于Arrhenius规律的容量衰减和内阻增加模型,验证容量估计均方差最大为0.6,内阻估计均方差为0.048。在容量衰减和内阻增加模型基础上建立soc估计非线性状态空间模型,使用无迹卡尔曼滤波算法(Unscented-Kalman-Filter, UKF)估计3个不同温度下电池组soc,其最大的估计误差为0.0787%。因此本文研究的soc算法能够在一定程度上满足磷酸铁锂电池组放电末端的soc估计。

关键词：磷酸铁锂电池组容量衰减内阻增加 soc估计算法

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锂电池组管理系统的研究

锂电池组管理系统的研究

引用

作者：朱春合肥工业大学

学位级别：硕士

随着新能源技术的广泛应用，锂电池管理系统的研究与产业化成为行业发展的热点问题。锂电池管理系统主要实现的功能是对锂电池的充放电过程进行管理、监控和保护，达到避免单体电池出现损坏，提高整个电池组的工作性能。本文以锂电池为... 详细信息

随着新能源技术的广泛应用，锂电池管理系统的研究与产业化成为行业发展的热点问题。锂电池管理系统主要实现的功能是对锂电池的充放电过程进行管理、监控和保护，达到避免单体电池出现损坏，提高整个电池组的工作性能。本文以锂电池为研究对象，从理论上充分分析了锂电池的电池充、放电的特性与研究电池剩余容量的估计算法，并针对扩展卡尔曼滤波估计算法进行了软件仿真。硬件上，搭建了以microchip dsPIC30F系列6014单片机为主控制器的锂电池组管理系统的实验平台。通过传感器实时采集电池的电压、电流、温度工作参数，采用RS485与CAN通信方式连接系统的各部分模块，实现系统数据能够实时地传送至上位机。软件上，一方面研究系统的采集模块、充电、放电、均衡控制的软件流程设计，实现电池组的合理化管理。另一方面，研究整个系统的通信方案，并且编写整个系统中单片机与上位PC机的应用程序，建立相关的数据库，存储相关数据，实现方便快捷地可视化操作。

关键词：锂电池管理系统 soc估计算法实时采集 RS485与CAN通信

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动力电池soc估计策略及BMS数据采集系统的设计与实现

动力电池SOC估计策略及BMS数据采集系统的设计与实现

引用

作者：廖子轩哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着新能源车辆技术的日益革新以及市场的全面开拓,国家对新能源汽车产业的支持力度也不断加大,绿色出行将是未来生活的大趋势。动力电池组技术的研发是新能源汽车产业链中的重要一环,对动力电池荷电状态soc的预测并开发电池管理系统BM... 详细信息

随着新能源车辆技术的日益革新以及市场的全面开拓,国家对新能源汽车产业的支持力度也不断加大,绿色出行将是未来生活的大趋势。动力电池组技术的研发是新能源汽车产业链中的重要一环,对动力电池荷电状态soc的预测并开发电池管理系统BMS是电池技术的关键功能,针对这一重要需求,本文研究了动力电池组soc估计策略并设计实现了BMS数据采集系统。本文研究的重点内容主要分为soc估计策略和BMS数据采集系统的设计与实现两部分。为了实现对动力电池组soc的准确估计,本文基于实际采用的锂电池选取了合适的电池模型来进行仿真,然后采用电子负载实验仪进行了混合脉冲功率性能测试来分析动力电池的工作特性,最后基于获取的实际电池数据辨识了电池模型的未知参数。在得到了确定的动力电池模型之后,还完成了对多种soc估计算法的模拟。经过对现有soc估计算法的对比与优化,确定了BMS数据采集系统中实际采用的soc估计算法。为了进行动力电池组数据的采集,本文选取车规级芯片MPC5744P作为主控芯片设计并实现了BMS数据采集系统。该系统能实时采集动力电池组总电流、总电压、温度以及各节电池的单体电压等信息。为了进行直流充电的控制,设计并实现了充电枪检测、绝缘检测、继电器控制以及故障存储等功能,另外可以借助各类通信电路与整车控制器和组合仪表进行数据互传。为了方便查看动力电池组的运行状况,本文基于Qt设计BMS数据监控上位机,能够实时接收并显示采集到的各类电池数据,并可以对下位机进行固件升级以及参数配置等操作,能够很好的保障动力电池组的运行安全。经过软件仿真和实际测试,本文设计的BMS数据采集系统能够进行较为准确的soc估计,并能实时采集各类电池数据,系统运行的稳定性较好,能够满足实际工程应用的需要。

关键词：电池模型 soc估计算法电池管理系统数据采集系统

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锂电池组荷电状态估算及智能均衡管理技术研究

锂电池组荷电状态估算及智能均衡管理技术研究

引用

作者：刘鹏飞东北大学

学位级别：硕士

锂电池新能源特别是动力锂电池作为我国的新兴产业,是我国应对环境污染与能源枯竭等挑战、加快转变能源供给方式的重要举措。与传统电池相比,锂电池具有材料比能高与容量无记忆效应等卓越性能。尽管如此,当前新能源汽车的应用要求还不... 详细信息

锂电池新能源特别是动力锂电池作为我国的新兴产业,是我国应对环境污染与能源枯竭等挑战、加快转变能源供给方式的重要举措。与传统电池相比,锂电池具有材料比能高与容量无记忆效应等卓越性能。尽管如此,当前新能源汽车的应用要求还不能完全满足,其中存在的问题包括制造工艺的限制、电池成组应用技术不能做到绝对安全、电池剩余容量与使用寿命难以测量等。因此在实际的应用中,我们需要设计电池管理系统(BMS)对锂电池荷电状态(soc)进行估算、对电池组进行均衡。在保证电池组安全性、不缩短电池寿命的前提下,实现其容量的最大利用率。本论文重点研究电池组BMS中的soc估算、电池组均衡管理两方面内容,具体内容如下:(1)以18650三元镍钴锰酸锂电池为研究对象,研究对电池soc估算有较大影响的电池内阻特性、非线性、电池组不一致性等问题。(2)分析现有锂电池模型,以戴维南(Thevenin)一阶等效电路模型为基础,设计静态、动态实验,利用最小二乘法对不同soc阶段的电池模型参数进行辨识,然后通过Simulink仿真,测量电池模型的精度,为下文soc估算算法提供电池模型。(3)研究电池soc估算方法,在安时积分法基础上构建无迹卡尔曼滤波算法(UKF)与Lebesgue采样(LS)算法,对电池soc进行分段矫正,进行仿真验证。并将安时积分法、UKF传统算法与该论文LS-UKF算法在估计精度、鲁棒性和计算量等方面进行对比分析,以便证明该算法的优越性。(4)研究电池均衡方法,在现有均衡电路基础上,设计二分均衡电路,包括分层策略与多准则限定两部分,其主要原理是利用电感进行能量转移,根据电池及均衡子单元所在位置的不同,制定不同的均衡路径、均衡频率及均衡阈值,通过对它们进行调整,控制均衡子单元实现电池单体、模块均衡。确保在电池组充放电过程中,在防止电池过充、过放的前提下,使电池容量利用率最大化。与传统方法相比,二分均衡电路具有控制方便、均衡效率高、能量损耗小与扩展灵活等特点。

关键词：电池管理系统电池建模 soc估计算法非耗散均衡

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基于NARX神经网络的锂离子电池建模及soc估计的研究

基于NARX神经网络的锂离子电池建模及SOC估计的研究

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作者：张宇翔上海交通大学

学位级别：硕士

锂离子电池由于具有高能量密度、长循环周期等优势,成为电动汽车,风力发电等新能源产业中应用最为广泛的储能器件之一。为了保证电池组的安全可靠运行,提高电池组的利用率以及延长电池组实际可用寿命,需要电池管理系统对电池状态进行实... 详细信息

锂离子电池由于具有高能量密度、长循环周期等优势,成为电动汽车,风力发电等新能源产业中应用最为广泛的储能器件之一。为了保证电池组的安全可靠运行,提高电池组的利用率以及延长电池组实际可用寿命,需要电池管理系统对电池状态进行实时监控。精准的电池模型是电池管理系统的核心,准确实时地估计电池组中各电池单体的荷电状态(soc)是电池管理系统执行高效能量均衡控制策略的基础。本文分析了电池传统等效电路模型在复杂工况下难以很好跟踪电池动态特性的缺点以及普遍存在的参数辨识问题,对严重影响电池动态特性的极化效应展开了实验研究。在此基础上提出了使用非线性自回归外源性(NARX)神经网络取代等效电路模型中的多阶RC网络对非线性变化的极化电压进行精准建模的方法。基于该方法,将传统等效电路模型的参数辨识问题转化为利用大量工况数据离线训练NARX神经网络的问题。通过长时间随机电流激励对训练后的模型的泛化精度进行验证,实验结果显示基于NARX神经网络的等效模型很好地模拟了锂离子电池极化电压的变化,相比传统等效电路模型具有更高的精度。基于提出的电池等效模型,建立了状态方程和观测方程,并结合扩展Kalman滤波算法对电池soc进行估计。在循环动态应力测试工况下,soc最大估计误差为3.5%,表明基于NARX神经网络模型的扩展Kalman滤波算法具有较高的soc估计精度。

关键词：锂离子电池电池等效模型极化效应 NARX神经网络 soc估计算法

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