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基于改进PSO优化LSSVM的锂电池SOC估算研究

夏耀威  
【摘要】:随着社会经济的不断发展,汽车已成为人们日常生活的必需品,燃油汽车的过度使用需要消耗大量石油等化石能源,但化石能源储量有限,能源危机日益凸显。电动汽车的动力来源于电池,清洁无污染,但目前电动汽车的发展受到电池荷电状态(SOC)难以准确估算及电池管理系统不完善等条件的限制。因此,深入研究电池SOC的影响因素,寻找合适的SOC估算方法,建立良好的管理系统,对于提高电动汽车的续航能力,降低化石能源的使用量,减少大气污染,保护地球环境具有重要的意义。本文对锂电池SOC估算的相关理论进行了研究,研究了锂电池的工作原理及基本特征,包括锂电池充放电特性和电压特性,并从锂电池SOC定义、影响因素和估算方法三个方面进行了深入分析。分析了最小二乘支持向量机(LSSVM)的敏感系数、惩罚参数和核函数参数对LSSVM回归效果的影响,通过分析比较,确定选用泛化能力较好的径向基(RBF)作为LSSVM回归拟合的核函数。为解决LSSVM的参数选择问题,在基本粒子群算法(PSO)中引入惯性权重和收缩因子对其进行改进,形成改进粒子群算法。采用改进PSO对LSSVM的惩罚参数C和核函数参数σ进行寻优,建立基于改进PSO-LSSVM的锂电池SOC估算模型。采用磷酸铁锂充放电实验数据进行仿真分析,结果表明,改进PSO-LSSVM估算模型的平均相对误差为2.96%,均方根误差为0.018,全局最大相对误差为4.79%,估算效果较好,可见改进PSO优化的LSSVM模型能够明显提高锂电池SOC估算精度。建立了锂电池SOC估算平台,完成了估算平台的硬件电路和软件程序设计。进行了主控芯片,电流、电压、温度采集传感器以及CAN总线通信芯片的选型及相应的电路设计。在处理器STM32F103RCT6的基础上设计了电流、电压、温度采集程序和CAN总线通信程序设计,并对测量系统进行了性能测试,测试结果显示,本文设计的估算系统对电流、电压和温度的采集数据的相对误差均控制在2%以内,采集效果较好。


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