电动汽车用锂离子电池荷电状态估计算法的研究

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电动汽车用锂离子电池荷电状态估计算法的研究

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毕业论文范文题目：电动汽车用锂离子电池荷电状态估计算法的研究，论文范文关键词：电动汽车用锂离子电池荷电状态估计算法的研究
电动汽车用锂离子电池荷电状态估计算法的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：动力电池的荷电状态(SOC,StateOfCharge)是电池不可直接测量的重要二次量,反映了电池的剩余可用能量,是电动汽车能量优化算法的重要参数,所以SOC估计算法也是电动汽车电池管理系统的关键技术之一。本文以电动汽车中最常用的锂离子动力电池为对象,以电动汽车的应用为背景,对SOC（文章此处忽略..）的估计算法进行了研究,并设计了应用滑模观测器理论的SOC估计方法。本文首先建立了电池的Thevenin等效电路模型,并利用电池恒流放电实验和脉冲放电实验的实验结果结合非线性最小二乘法对模型参数进行了辨识,最终得到电池的非线性的状态空间模型。然后,对建立的电池模型进行了可观性分析,（文章此处忽略..）得到模型可观的结论,并在此基础上,设计了一种能消除抖动的滑模状态观测器。为分析观测器的稳定性,本文对模型中的非线性项进行了分析,根据其导数有界的特性,利用拉格朗日中值定理给出了保证观测器收敛的条件,并由此给出了滑模观测器的参数设计方法。随后,在Matlab/Simulink环境下（此处忽略..）对本文的方法进行了仿真,并与目前研究最多的扩展卡尔曼滤波SOC估计方法进行了比较与分析,结果表明在电池的建模误差相同的情况下本文设计的滑模观测器估计方法具有更高的估计精度。最后,针对电动汽车实际应用中大电流放电时电池可用电量减少的现象,结合Peukert方程,对电池模型进行了修正（文章此处忽略..）,并对SOC估计算法进行了改进,使其在电池大电流脉冲放电时也具有较高的精度。随后,在Matlab/Simulink环境下,对改进后的算法进行了仿真并与原估计算法进行了比较与分析,结果表明,改进后的SOC估计算法成功地解决了原算法的电池可用电量变化的情况下估计误差变大的问题。

以上为本篇毕业论文范文电动汽车用锂离子电池荷电状态估计算法的研究的介绍部分。

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