基于EXCEL的车用动力电池模型参数辨识研究

高效的车用动力电池作为汽车的新型能源而言十分重要.建立合理的电池模型对于研究车用动力电池性能而言非常有意义.选取PNGV电池模型运用等效电路的思想来模拟电池的动态特性,并对电池模型参数的获取,介绍了Excel线性回归分析原理,在此基础上提出了基于最小二乘法,运用Excel电子表格中的相关统计函数来实现多元线性回归的方法来辨识电池模型参数,并说明了其方法的合理性.     

混合动力镍氢动力电池参数辨识

为实现电池SOC(State of Charge)的精确估计与提高电池模型的精确性,采用等效电路模型PNGV电池试验手册中的标准电池模型,基于辅助变量法和最小二乘法相融合的方法提出了混合动力镍氢动力电池在线参数辨识方法,并利用MATLB/SIMULINK建立电池模型.仿真分析结果显示,所建立的电池模型电压最大误差为4....     

用改进的安时计量法估计电动汽车动力电池SOC

为了解决安时计量法不能估计初始荷电状态(SOC0)、难于准确测量库仑效率和电池可用容量变化的问题,提出折算库仑效率的定义,建立开路电压法、K a lm an滤波法和安时计量法的组合方法估计电池SOC。具体算法中,根据温度和老化对电池可用容量的影响试验建立电池容量的影响因素模型,基于单变量电池模型实现K a lm an滤波。使用11 085 s的镍氢电池组FUDS试验数据验证方法精度,经与放电试验真实值比较得到的误差为2.3%,优于安时计量法的19.7%,满足电动汽车对SOC估计误差8%的使用要求。     

Identification of dynamic model parameters for lithium-ion batteries used in hybrid electric vehicles

An electrical equivalent circuit model for lithium-ion batteries used for hybrid electric vehicles (HEV) is presented. The model has two RC networks characterizing battery activation and concentration polarization process. The parameters of the model are identified using combined experimental and extended Kalman filter (EKF) recursive methods. The open-circuit voltage and ohmic resistance of the battery are directly measured and calculated from experimental measurements, respectively. The rest of the coupled dynamic parameters, i.e. the RC network parameters, are estimated using the EKF method. Experimental and simulation results are presented to demonstrate the efficacy of the proposed circuit model and parameter identification techniques for simulating battery dynamics.     

车用锂离子电池荷电状态参数辨识的建模仿真

为得到较为准确的电池荷电状态（SOC）参数,以厦门理工学院纯电动赛车用锂离子电池作为研究案例,采用二阶RC等效电路模型对锂离子电池进行HPPC充放电试验;然后,将实验数据导入Matlab的参数估计模块后,对电池荷电状态性能参数进行辨识。在Matlab的Simscape模块中建立锂离子电池的仿真模型,将仿真结果与实验结果进行比较,利用拟合工具箱对比不同阶次下RC等效电路模型的拟合精度。结果表明,锂离子电池的电压在放电脉冲开始及结束阶段时偏差较大,静置阶段则趋于平稳,二阶RC等效电路模型能够较为简便地反应锂离子电池的工作特性,且具有较好的拟合精度。锂离子电池仿真模型与实验测试的误差在2%以内,验证了所建立的仿真模型的可行性。     

典型温度下磷酸铁锂电池PNGV模型研究

温度是影响电池性能的重要因素之一。本文对典型温度下磷酸铁锂电池PNGV模型进行研究。通过大量的试验得出了磷酸铁锂电池充放电特性曲线,在此基础上建立了PNGV模型。应用混合脉冲功率性能测试试验(HPPC)对典型温度下模型参数进行了辨识,分析了典型温度下模型参数的变化规律。最后应用基于北京公交的纯电动客车用动力电池动态测试工况(BBDST)对模型进行了验证。验证结果表明PNGV模型在一定程度上能够反映磷酸铁锂电池的特性。同时,该模型在磷酸铁锂电池上的应用也存在一定的累积误差。     

自适应卡尔曼滤波法磷酸铁锂动力电池剩余容量估计

卡尔曼滤波法在估计动力电池的剩余容量(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,笔者采用自适应卡尔曼滤波法来动态地估计电动汽车用磷酸铁锂动力电池的SOC。首先对电池模型进行了研究,建立了适用于SOC估计的电池模型,然后设计了相应的电池充放电实验检测到模型的参数,并进行了验证,最后将自适应卡尔曼滤波法应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC。仿真结果表明：自适应卡尔曼滤波法能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差,估计精度高于卡尔曼滤波法,且自适应卡尔曼滤波法对初值误差具有修正作用。实车循环行驶实验表明算法适用于磷酸铁锂动力电池的SOC估计。     

基于最小二乘法的锂离子电池参数辨识方法研究

目的 针对使用戴维南等效电路模型对锂电池进行参数辨识不够精确的问题,提出一种二阶 RC 等效电路模 型并对锂电池进行参数辨识。 方法 通过脉冲放电实验得到锂电池的相关数据,在 MATLAB 上使用最小二乘算法 对所建立的二阶 RC 等效电路进行参数辨识,并对不同 SOC(State of Charge)下锂电池各个参数的变化情况进行分 析,通过计算锂电池的端电压来判断参数辨识的精确度,最后将辨识结果与戴维南等效电路模型所辨识的结果进 行对比并分析。 结果 随着锂电池 SOC 下降,锂电池的各个参数会有轻微的波动,在锂电池的 SOC 处在较低的水平 时,锂电池的各个参数变化比较剧烈,这是由于锂电池的化学浓差极化所导致的,当将辨识的参数用来求解锂电池 的端电压时,随着时间的推移,发现锂电池的端电压的误差波动比较稳定,且最大误差不超过 0. 05 V,反观使用戴 维南等效电路模型求得锂电池的端电压误差波动比较大,且最大误差超过了 0. 08 V。 结论 在锂电池参数辨识上 二阶 RC 等效电路比戴维南等效电路更加准确,能够更好地描述锂电池的动静态特性,为后续对锂电池的荷电状 态估计提供了有力的基础。     

基于真实数据的电动汽车锂电池故障检测方法

当电池的异常特征不明显时,传统的电动汽车电池系统故障检测方法很难进行早期故障检测。当前大多方法都是基于实验室条件下的测试数据进行研究,利用电动汽车实际运行数据的研究较少。为解决上述问题,提出一种基于真实数据的电动汽车电池系统内短路故障在线检测方法,通过经验模态分解提取分解后的电压残差值作为故障特征,结合香农熵权重法,以每个采样点的香农熵的冗余度作为权重,对串联电池系统中各电芯单体进行评分,结合改进Z-分数,实现对串联电池组的故障检测和定位。利用真实车辆数据进行验证并与阈值法和相关系数法进行比较,验证了该方法的有效性。结果表明,所提出的方法计算成本低、可靠性高,能够在线应用,不需要精确的模型且无需针对不同型号车辆的得分阈值进行试验,降低了试验成本。     

基于GNL模型自适应无迹卡尔曼滤波的电动汽车的荷电状态估计

随着电动汽车的高效发展,逐年递增的退役动力电池回收利用已刻不容缓,对电池进行精确、可靠的荷电状态(state of charge,SOC)估计是实现电池梯次利用的关键技术。传统估计方法均未考虑对老化电池影响较高的自放电因素,本文采用在二阶RC模型基础上考虑了自放电因素的GNL电路等效模型,通过脉冲放电对模型参数进行辨识。对相应的状态空间方程利用矩阵二次型方法进行离散化,并利用自适应无迹卡尔曼滤波算法对SOC进行实时估计及更新。在间歇恒流工况和变电流工况下以老化电池为实验对象对算法进行了对比验证,结果表明双卡尔曼滤波法在初值估计不准确的时候不能及时收敛到SOC真值附近并跟随,基于二阶RC模型的自适应滤波算法估计的误差在工况后期较大,基于GNL模型的自适应滤波算法对老化电池的估计精度较高,误差在0.5%之间。结果表明该方法可使状态估计值具有较小的误差和快速跟随性,满足了SOC 估计的实际需求。     

纯电动汽车电池管理系统的设计及应用

针对目前唯一可以产业化的纯电动汽车使用的主要能源动力电池,设计开发了电池管理系统。系统以单片机为核心,采用分布式网络控制系统结构,可以实时检测动力电池的各种运行参数:电池SOC、总电压、总电流、单体模块电压、电池包内特征温度;可以根据电池状态进行故障诊断和报警,同时具有热管理功能等;系统参数通过PC进行标定,通过CAN总线与整车其他系统进行通信实现信息共享。系统已经在BK 6121EV纯电动公交客车上安装。实验室和实车试验结果表明:系统电池电压测量精度为1%满足要求,系统各个功能运行稳定、可靠。     

基于电池循环寿命的纯电动汽车续驶里程估算

为了提高纯电动汽车的续驶里程估算精度,降低因电动汽车续驶里程估计不准确而出现的"里程焦虑",提出一种基于电池循环寿命的纯电动汽车续驶里程估算方法。首先,以纯电动汽车的整体性能分析为基础,将汽车续驶里程估算中电池循环使用时长问题,通过卡尔曼滤波算法转化为代价函数逼近最小值问题,确定电池循环使用寿命。其次,通过计算电池组剩余能量和已行驶里程,计算出纯电动汽车单位里程能耗;最后,计算出纯电动汽车循环工况续驶里程。实验结果表明,采用该方法对纯电动汽车续驶里程进行估算准确性较高,估算误差最低为2. 5%,提高了对纯电动汽车续驶里程的估算精度。     

锂离子电池参数辨识与SOC估算研究

电池SOC的估算精度是影响电动汽车性能的重要因素之一.针对传统的卡尔曼滤波方法在滤波时,需要已知系统噪声统计特性这一问题,本文在采用RC等效电路模型,运用多元线性回归方法辨识得到电池模型参数后,提出了采用模糊自适应卡尔曼滤波算法来估算电池SOC.城市道路循环工况仿真对比结果表明,该算法相比传统卡尔曼滤波方法具有更高精度,且能够将误差保持在2%以内,较好地提高了SOC估算精度.     

基于模型参数在线辨识技术的SOC估算方法

针对遗传算法(genetic algorithm,GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题,面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题,提出一种能够快速缩小搜索空间,且有效避免陷入局部最优的在线快速搜索的优化辨识框架,实现电动汽车动力电池等效电路模型参数在线快速辨识,扩展全局搜索优化算法的应用范围.进一步,将此算法应用于电池剩余荷电状态(SOC)估算问题,提出基于改进GA参数辨识技术的无迹粒子滤波SOC估算方法(IGA-UPF).并将此SOC估算方法与基于最小二乘参数辨识技术的无迹粒子滤波的SOC估算算法(LS-UPF)作比较,结果验证了本文提出的在线快速参数辨识框架具有更好的模型参数辨识精度.     

自适应无迹卡尔曼滤波动力电池的SOC估计

无迹卡尔曼滤波法(Unscented-Kalman Filter,UKF)在估计动力电池的剩余容量(State of Charge,SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,为此采用自适应无迹卡尔曼滤波法(Adaptive-UKF,AUKF)动态估计电动汽车动力电池的SOC.建立了适用于SOC估计的电池模型,辨识相应的电池模型的参数并进行验证,将AUKF应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC.试验仿真结果表明:UKF算法的估计误差在-0.04~0.06之间跳动,而AUKF算法的估计误差平稳的保持在0.05以内,实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差.     

多因素影响下的纯电动汽车电耗算法优化

针对纯电动汽车的电耗预测问题,提出一种考虑环境温度、电池状态和车速等多因素影响的电耗计算模型.首先,基于自主研发的数据采集装置,采集不同城市的纯电动汽车长期行驶数据,作为模型构建的基础;其次,考虑纯电动汽车实际行驶过程中的温度、电池和车速等因素,结合《中国汽车行驶工况》(CATC-LT)道路行驶标准,提出纯电动汽车行驶百公里的电耗模型;最后,对实际复杂环境中的百公里电耗进行优化.结果表明,在多因素影响的行驶环境中,均方根误差在0.83~4.92区间,平均均方根误差为2.00,比传统算法的均方根误差减少了77.1%.     

基于电化学机理模型的锂离子电池早期内短路电热特征研究

锂离子电池的内短路故障是诱发其热失控的主要原因之一,早期内短路特征研究能够为电池管理系统的故障诊断和安全预警提供支撑,对提高电动汽车的安全性具有重要意义。构建了锂离子电池内短路电化学机理模型,实现了不同内短路阻值下的锂枝晶内短路故障模拟。结果表明,由锂枝晶导致的电池内短路产热98%以上来源于正负极产生的焦耳热,早期内短路过程中正负极集流体表面的温升小于1.5 K,不显著的外部热特征无法用于早期内短路故障诊断。与正常电池相比,内短路故障将使得电池充电速度变慢,放电速度变快,端电压异常下降,上述电特征可以为构建早期内短路故障诊断方法提供依据。     

阶次自适应AR等效电路模型的锂电池SOC滑模观测

基于等效电路模型的一类车载动力电池剩余荷电状态(state of charge，SOC)的估算方法，其估算精度高度依赖于模型精度，模型精度又正比于模型复杂度，以至于难以较好地应用于嵌入式控制单元.提出复杂度相对较低、能够自适应确定最优模型阶次的全新等效电路模型——基于阶次自适应AR模型的车载动力电池等效电路灰箱模型.基于此灰箱模型，给出锂离子电池SOC的滑模观测器设计推导及能观性、收敛性证明.结果表明，本文提出的基于阶次自适应AR等效电路灰箱模型的滑模观测器SOC估算方法(adaptive autoregressive-sliding mode observer，AAR-SMO)具有低模型复杂度、高精度、强鲁棒性及快速收敛等性能.     

电动汽车铅酸电池的进展

动力电池是电动汽车的关键技术之一。1881年特鲁夫(Gustave Trouve)制造出世界上第一辆电动三轮车时,使用的是铅酸电池。目前,仍有不少混合动力汽车和纯电动汽车采用新一代铅酸电池。     

车载飞轮电池转子动力学建模与分析

针对车载飞轮电池安装基础运动的特点,本文利用子结构分析的方法,建立了飞轮电池的转子-安装基础动力学模型,提出了安装基础动力学与转子动力学模型的融合方法,并分析了飞轮转子在路面输入引起基础振动变化情况下的动力学特性,从而为车载飞轮电池转子动力学设计提供了理论和计算基础。