基于UKF算法的電動汽車動力電池SOC估算.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，能源危機和環(huán)境污染問題日趨嚴重，電動汽車的研發(fā)越來越受關(guān)注。電池能量管理系統(tǒng)作為電動汽車極為重要的組成部分，它的主要功能是對電池的荷電狀態(tài)（state of charge,SOC）做出合理估計。準確的判斷出電池SOC，對于加長電動汽車的行駛距離和增大對電池的管理有著重要的意義。本文以錳酸鋰電池作為主要的研究對象，著重說明了鋰離子電池SOC估算方法，其具體步驟如下：
　　首先介紹了電動汽車的發(fā)展背景和電池的發(fā)展概括，

2、闡明了電池能量管理系統(tǒng)在電動汽車中占據(jù)著極為重要的地位，然后分析錳酸鋰電池的工作原理，對錳酸鋰電池的電壓特性、內(nèi)阻特性、效率特性和循環(huán)特性對電池的影響作了詳細的說明；之后對SOC定義進行了修正，同時介紹了幾種影響電池SOC的重要因素；并分析幾種電路模型，考慮了溫度、充放電倍率、循環(huán)壽命和自放電等因素，同時建立錳酸鋰電池的等效電路模型PNGV模型；最后通過HPPC循環(huán)實驗，在MATLAB中建立仿真模型，對該模型的精度得以肯定。
　　

3、本文SOC估算利用的無色卡爾曼濾波(Unsvented Kalman Filtering,UKF）算法是以標準卡爾曼濾波法為基礎(chǔ)，在其預(yù)測階段進行改進，并對UKF算法中UT變換來研究錳酸鋰電池SOC估算算法。并提出一種可以自適應(yīng)的調(diào)整Sigma點之間比重的比例因子，采用比例最小偏差采樣，進而提高了UKF的計算精度。
　　基于建立的電池等效電路模型，在MATLAB中進行仿真，通過仿真試驗表明：UKF估計誤差小于6％，有較高的使用價值