作者：董卫卫
专业：电力电子与电力传动
学位水平：硕士
导师姓名：彭继慎
授予年：2017年
摘本文首先描述了电动汽车动力锂电池的精确荷电状态(Soc, State of charge)估计整车的重要性，然后介绍了国内外荷电状态估计方法的现状，比较了许多荷电状态估计方法的优缺点。然后在给出锂电池的基本内部结构和物理化学工作原理的基础上，分析了电池电荷状态的影响因素；根据电池本身的特点，从工程中常用的四种电池等效电路模型中选择 Thevenin作为本文要研究的锂电池等效模型。锂电池建模完成后，电池将在电池测试平台上进行HPPC测试实验，识别等效模型中的参数。使用 MATLAB软件中的拟合工具箱多项拟合参数识别结果和荷电状态。电池开路电压与荷电状态、直流内阻与荷电状态、极化内阻与荷电状态、极化电容与荷电状态之间的函数关系。紧接着在 MATLAB电池模型建立在软件中。电池在电池测试平台上进行 HPPC恒流放电试验、工况试验。比较等效模型输出端电压变化与真实电池输出端电压的一致性，从而验证模型的准确性。 基于安时积分估计算法和Thevenin在安时积分法和扩展卡尔曼滤波算法的基础上，提出了双卡尔曼滤波算法来估计电池的电荷状态。最后通过电池测试平台，在恒流放电工况，自定义放电工况下对电池进行测试。并将安时积分估计算法、扩展卡尔曼滤波估计算法、双卡尔滤波估计算法的荷电状态估计结果与测试真实电池的荷电状态进行状态。从而验证了双卡尔曼滤波算法的估计效果。估计结果比单独使用安时积分法和扩展卡尔曼滤波法具有更快的收敛速度和更高的估计精度。