基于MARS的車用鋰離子電池荷電狀態(tài)估計的研究.pdf

1、化石能源的短缺與越來越嚴重的環(huán)境問題使得人們不得不從事新能源交通工具的探索開發(fā)，由此電動汽車技術已得到了迅猛的發(fā)展。在電動汽車技術中，動力電池的剩余電量是影響電動汽車的續(xù)駛里程和行駛性能的主要因素，也是電池管理系統(tǒng)的重點和難點之一，因此準確的估計電池的剩余電量，可以提高電池的能量效率，延長電池的使用壽命，從而保證電動汽車更好的行駛。
　　電池的荷電狀態(tài)用SOC來表示，即State of Charge。對電動汽車動力電池剩余電量的準

2、確估算是電動汽車技術的關鍵技術。本文分析了鋰電池的工作原理、充放電特性、影響電池SOC的因素，研究了國內外先進的算法，提出了一種新的估算方法，多元自適應回歸樣條（MARS，Multivariate Adaptive Regression Splines），建立了磷酸鐵鋰電池荷電狀態(tài)估計模型。
　　首先，介紹了電池荷電狀態(tài)估計的目的及意義，從電動汽車的發(fā)展、電池管理系統(tǒng)的功能和SOC的研究現(xiàn)狀方面說明了準確估算SOC的重要性，以及M

3、ARS方法的可行性。
　　其次，從鋰離子電池的特性入手，闡述了鋰離子電池的發(fā)展史及原理，介紹了電池常用的性能參數(shù)，詳細分析了包括溫度、充放電倍率、電池壽命等影響SOC的因素，并在室溫下進行了恒流-恒壓-恒流充放電實驗，分析了鋰離子電池充放電特性。
　　再次，本文歸納了幾種現(xiàn)有的電池荷電狀態(tài)的估計方法，同時在對Friedman的多元自適應回歸樣條的理論學習的基礎上，重點理解了MARS模型結構以及由基函數(shù)和基函數(shù)系數(shù)所表示的特點