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动力电池SOH在线实时估计算法研究

石松  
【摘要】:随着油价的上升、PM2.5不断地爆表给传统汽车生产企业带来不小的压力,也迫使这些企业朝着更具发展前景的新能源汽车方向转型。这些新能源汽车大多以电池组供能为主,结合电池管理系统来满足人们的日常行驶需求。在汽车领域,新能源汽车目前还处于刚起步阶段,人们将大部分研究重心放在对电池剩余电量(SOC)的精确研究上,而对电池的健康状况涉及的较少。目前,电池自燃、爆炸等现象频频出现,电池的健康成为了人们关注的对象,促使着人们将重心开始朝向电池健康状况(SOH)偏移。电池的健康状况已经成为电池管理中重要的一个环节,如何准确的预测SOH对新能源汽车的发展具有重要的意义。本文就是以此为背景对电池的健康状态进行研究,具体工作如下:首先对锂电池寿命衰减分析并参照现有的相关文献,发现电池中欧姆内阻阻值的大小可以作为SOH的评判准则。然后对现有的三类模型进行对比分析,最终选择了二阶RC电池等效电路为模型。最后,选取一节电池并测取该节的数据,通过递推最小二乘法进行参数辨识,将辨识的值代入求解来确定该电池相对应的模型。通过对电池等效电路分析得出该模型是一个非线性系统,因此提出了适合处理非线性、非高斯系统的粒子滤波算法。本文通过序贯重要性采样(SIS)在高维函数采样的思想,将时间函数替代高维函数引出粒子滤波这一算法。然而粒子滤波在处理问题时会随着迭代次数的增加而出现粒子消失的退化现象,会严重影响到预测的精度。为此本文在原有粒子滤波的基础上又引入了重采样的概念。其思想是当有效粒子数低于设定的阈值时,将所有粒子进行等权值重新分配。将分配的粒子继续代入循环中,直到运行到规定的迭代次数后结束。根据等效电路模型建立动态方程与观测方程,并列出具体的操作步骤。根据所列的操作步骤进行编程并通过MATLAB对其仿真。通过对仿真图形的观察,发现重采样粒子滤波对预测电池内阻具有较高的精确度。为了更加精确的估算电池内阻,本文提出了将遗传算法中进化思想来代替重采样过程。该算法不仅解决了粒子退化的问题而且运用基因重组、基因突变的方式来丰富了粒子的种类。其思想是当有效粒子数低于设定的阈值时,将所有粒子采用遗传算法的方式进行处理。将处理过的粒子继续代入循环中,直到运行到规定的迭代次数后停止。最后,建立动态方程与观测方程,列出关于遗传粒子滤波具体的操作步骤。根据所列的操作步骤进行编程并通过MATLAB对其仿真。将上述两种算法仿真出来的图形进行观察比较,发现采用遗传粒子滤波预测的曲线更为平缓且抖动更小。因此表明遗传粒子滤波对估算内阻时具有更优越的性能。


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