【摘 要】
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由于目前化石能源对环境的影响日益加剧,电动汽车因为其噪声和污染都比较小,成为未来汽车工业发展方向。目前纯电动汽车的动力来源主要依靠锂电池,需要将多节锂电池串联成电池组才可以满足电动汽车的功率需求。而电池组单体电池之间存在不一致性,当汽车行驶在复杂的工况时又加剧了电池间的不一致性,对电池组的性能有极大影响。为了削弱不一致性的影响,电池SOC（State Of Charge.SOC）的精确估算以及有效
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由于目前化石能源对环境的影响日益加剧,电动汽车因为其噪声和污染都比较小,成为未来汽车工业发展方向。目前纯电动汽车的动力来源主要依靠锂电池,需要将多节锂电池串联成电池组才可以满足电动汽车的功率需求。而电池组单体电池之间存在不一致性,当汽车行驶在复杂的工况时又加剧了电池间的不一致性,对电池组的性能有极大影响。为了削弱不一致性的影响,电池SOC（State Of Charge.SOC）的精确估算以及有效的均衡策略对锂电池管理系统（Battery Management System.BMS）至关重要。本文的研究主要内容有以下几点:1)介绍常见的几种模拟电池内部化学特性的数学模型特点,搭建Thevenin二阶RC等效电路模型作为电池SOC估算的模型,利用脉冲实验数据对模型参数进行辨识,并建立相应的数学方程表征电池内部充放电过程。2)阐述估算SOC的常用算法,并根据AEKF算法原理建立了状态空间方程,从多次充放电实验分析可知,电池SOC在不同温度下电池的充放电容量不一样,所以会引起电池SOC估算误差,依据观测输出状态方程,极化电压也会对观测量造成影响,从而导致SOC估算有误差,所以本文引入温度修正系数ηT改进AEKF算法,并在Matlab/Simulink中进行仿真验证,结果证明改进后的算法使得估算误差波动范围缩小,进一步的提高了动力电池SOC的估算精度。3)分析目前主要研究的均衡方式和均衡拓扑结构,并比较常用的均衡方式和均衡拓扑结构的优缺点,依据反激式变换器电路原理和电感式均衡电路原理,本文提出了神经元算法和PID算法结合来优化电路中开关极管的占空比信号,使均衡电路缩短均衡时间。在Matlab/Simulink中对算法和均衡拓扑结构进行融合验证,而且该算法可以提高电路拓扑结构的均衡效率,对进一步完善锂电池能量管理系统有一定的指导意义。
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