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基于模糊理论的电动汽车动力电池分选及性能评估研究

张睿  
【摘要】:随着电动汽车的日益普及和动力电池在汽车动力系统中的广泛应用,作为汽车能量来源的动力电池的寿命长短与性能表现直接影响电动汽车的综合性能。单体电池间的不一致性不但会降低电池组的使用性能,甚至会引发安全问题。针对单体电池间的不一致性,提出基于模糊理论的动力电池分选与性能评估方法,并对其进行深入研究。本文首先对电动汽车及动力电池的发展情况进行介绍,对电池分选与一致性的研究成果进行了概括,对动力电池特性及不一致性进行了分析。然后给出常用几种聚类方法,通过分析以距离函数作为单体电池间差异表征方式,设计了充放电实验以获取原始聚类样本,并设计了基于聚类算法分选步骤。通过对算法结果分析,基于聚类算法的分选方法虽能得到确定样本分类结果,但存在分类结果失真等问题。其次,对模糊聚类方法进行概述,对常用的模糊聚类算法FCM进行研究,并分析了放电电压平台,随后设计了利用放电电压平台的模糊聚类电池分选方法。在这个方法中,首先对样本进行充放电实验获得原始样本数据,随后在电压平台上提取3个特征点,对进行标准化处理将其作为聚类对象。然后设计程序,对各分类下的算法结果进行比对分析,借助有效性指标选取合适的分类数目。最后以电池健康度作为评判标准,将分选结果并联成组,进行循环寿命测试实验,实验结果证明了该方法的有效性。最后,针对单体电池性能过低影响电池组性能衰减和成组一致性的问题,结合模糊综合评判方法,提出单体电池的性能评估方法。具体地,首先给出模糊综合评判一般步骤,确定了评判对象、电池性能影响因素,并通过Delphi法和变异系数法确定电性能、安全性等不同指标应赋予的权重,最后根据各指标特点选取不同的隶属函数构建评判矩阵,并得到综合评判集。本文亦设计了电池静置、直流内阻HPPC混合脉冲功率特性等实验获取评判数据样本,并给出了详细的算法过程,最后对评判结果进行有效性分析。


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