基于卡爾曼濾波的動力電池組SOC精確估計.pdf

1、隨著石油能源的短缺和大氣污染的加劇，開發(fā)節(jié)能環(huán)保型電動汽車已經(jīng)成為現(xiàn)今汽車工業(yè)領(lǐng)域發(fā)展的主要趨勢。作為電動汽車的動力來源和能量載體，電池自身制造工藝以及成組應(yīng)用技術(shù)已成為推動電動汽車商業(yè)化的關(guān)鍵因數(shù)。因此，為了保證動力電池能夠安全有效的工作，電動汽車必須配置特定的電池管理系統(tǒng)對動力電池組的狀態(tài)進(jìn)行控制和管理。電池剩余電量SOC 估計一直是電池管理系統(tǒng)的核心，是反映電池運作狀態(tài)的主要參數(shù)，為整車控制策略提供判斷依據(jù)。本文以磷酸鐵鋰聚合物動

2、力電池為研究對象，采用卡爾曼濾波修正算法對動力電池組進(jìn)行SOC 估計。
　　 本文首先介紹了電動汽車的發(fā)展現(xiàn)狀和車用動力電池的性能要求，以磷酸鐵鋰電池的電化學(xué)特性為出發(fā)點，分析了電池SOC的各種內(nèi)外影響因素及在線估算難點。從SOC的定義出發(fā)，通過比較幾種常用SOC 估計方法，并結(jié)合車用動力電池的應(yīng)用環(huán)境，本文提出了卡爾曼濾波修正算法。該算法充分發(fā)揮了開路電壓法、安時計量法和擴(kuò)展卡爾曼濾波法的優(yōu)點，從而使得SOC的估算精度和實時性

3、有了很大的提高。根據(jù)放電實驗數(shù)據(jù)，系統(tǒng)建立了與算法相關(guān)的充放電倍率SOC 模型、溫度SOC 模型、開路電壓SOC 模型和擴(kuò)展卡爾曼濾波復(fù)合模型。
　　 然后在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)分別從軟硬件角度建立了動力電池組SOC 估計系統(tǒng)。該系統(tǒng)是由數(shù)據(jù)采樣、算法執(zhí)行、通訊管理、保護(hù)控制、信息存儲及數(shù)據(jù)顯示等模塊組成，完成了電池電壓、充放電電流、溫度的在線檢測、卡爾曼濾波修正算法執(zhí)行、單片機(jī)SPI 及串口通訊、LCD在線顯示、電池狀態(tài)診斷及保護(hù)等