基于simulink的磷酸铁锂动力电池模型仿真研究

电动汽车的电池管理系统设计及电池剩余电量预测依赖于电池等效电路模型,文章基于电动汽车磷酸铁锂动力电池,建立了二阶RC等效电路的simulink模型,并对其进行了美国联邦城市驾驶工况仿真测试。结果表明在一定误差范围内,模型能够较好的模拟电池的充放电特性,可将模型应用于进一步的电池SOC估算方法中。     

车用电池模型研究

由于社会和环境的需求,电动汽车市场规模不断扩大,对车用电池的研究也在不断加深。其中,电池模型的研究起着十分关键的作用,它关系到电池系统对SOC、SOH、工作参数曲线等信息的描述准确与否,进而关系到相关控制策略的执行,影响整车的参数和性能。文章介绍了三类电池模型——简化电化学模型、等效电路模型和神经网络模型。简化电化学模型采用数学方法描述电池内部的反应过程,等效电路模型使用电路网络模拟电池动态模型,神经网络模型是利用人工智能的方法模拟电池的运行。神经网络非线性、多输入多输出、泛化能力强的特点,尤为有利于描述电池这一高度非线性系统,是研究和应用的重点。     

电动汽车用电池性能模型研究综述

将电池模型归纳为电化学模型、热模型、耦合模型和性能模型4种类型．并讨论了电动汽车用电池性能模型的研究和应用情况,通过对简化的电化学模型、等效电路模型、神经网络模型、部分放电模型和特定因素模型的分析．总结出电动汽车电池性能模型建模过程的主要环节．指出了性能模型研究的思路。     

电动汽车电池非线性等效电路模型的研究

服务于电动汽车系统仿真,提出一种非线性等效电路电池模型,模型考虑SOC、温度对电池特性的非线性影响。设计了系统的模型参数辨识实验及数据处理方法,使用S imu link建立了以电流为输入和以功率为输入的镍氢电池组模型。通过1 372 s的FUDS实验验证,两个模型最大电压误差分别为电池组额定电压的1.02%和1.39%,精度满足电动汽车系统仿真要求。     

纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析

鉴于纯电动汽车用磷酸铁锂电池在不同荷电状态下的电池特性差异较大,传统参数辨识方法得到的电池模型参数拟合精度较低.本文采用电化学阻抗谱来分析等效电路模型参数,以研究电池的电压特性和动态功率特性,通过综合分析实际充放电条件的主要特征来提取电池典型的参数辨识工况,并利用粒子群优化算法分析模型参数.在不同温度和使用区间的验证表明该方法的精度较高,为磷酸铁锂电池的进一步研究提供依据.     

电动汽车电池功率输入等效电路模型的比较研究

为了选取合适的等效电路电池模型应用于电动汽车系统仿真,提出GNL模型,并与R int、Theven in、PNGV、RC模型进行性能比较。以320单体串联的80A.h镍氢电池组为研究对象,基于同一组复合脉冲试验数据,辨识各模型的参数,进而建立各模型基于Matlab/Simulink的功率输入仿真模型。使用20 kW恒功率放电和FUDS工况试验数据验证,并比较各模型性能。仿真与试验的比较表明,功率输入等效电路电池模型的电压误差为主要误差,电流误差为次要误差,5种模型中PNGV和GNL模型更适用于电动汽车仿真,而GNL模型具有更好的精度。     

电动汽车用NiMH电池建模及基于状态空间的SOC预测方法

电动汽车的电池管理系统需要精确、可靠的电池荷电状态(SOC)预测器。针对氢镍(NiMH)电池，提出了一种集总参数等效电路模型，介绍了通过实验获得电池参数的方法。该模型考虑了温度对电池参数的影响，能反映电池充放电的动态过程。文中用状态空间描述了R—C电池模型，在此基础上建立了一种新的基于状态空间的SOC递推算法，并对电池的充放电过程进行了仿真计算。分析表明，提出的SOC估计方法同样可用于其它类型的动力电池。     

基于AIC 准则判断锂电池最优模型

采用锂离子电池的等效电路模型，利用Matlab 的simulink 模块搭建电池离线仿真模型，选用含有遗忘因子的递 推最小二乘法进行在线参数辨识，基于赤池信息量准则（Akaike’s Information Criterion，AIC）建立锂离子电池模型结 构复杂度和预测精度综合性能函数，对电池不同RC 阶次模型进行研究。通过离线和在线参数的建模方法对不同RC 阶 次的等效电路模型进行AIC 分析，结果表明，一阶RC 等效电路模型最适合锂离子动力电池精确建模。     

基于电化学阻抗谱的磷酸铁锂动力电池电路模型研究

基于电化学阻抗谱特性,对Randles等效电路模型引入复参数电感元件、复参数电容元件和常相位元件,建立磷酸铁锂电池的等效电路修正模型,通过对实测阻抗谱的拟合以及模拟退火算法,辨识修正模型中的参数。拟合结果表明,修正模型相比Randles等效电路模型精度提高近4%,能够更好地模拟电池伏安动态特性,为电池模型在电池管理系统上的进一步应用提供理论基础。     

基于改进无迹卡尔曼滤波的电池SOC估计

针对电池SOC初值误差较大时,无迹卡尔曼滤波收敛较慢的问题,本文提出了改进的无迹卡尔曼滤波算法。介绍了3种常用的电池等效电路模型,通过对电池的EIS分析,确立了磷酸铁锂电池的Thevenin模型并辨识了模型参数。分析出无迹卡尔曼滤波在初值误差较大时收敛较慢的问题,在此基础上提出了改进的无迹卡尔曼滤波算法。通过实验可以看出,改进算法不仅克服了无迹卡尔曼滤波收敛速度慢的问题,而且提高了估计精度;使用改进算法对老化过程中的电池进行SOC估计,最大估计误差在4%以内,可以满足电动汽车的使用要求。     

分布驱动式电动汽车电池系统分布形态对能耗特性影响的研究

针对分布式四轮驱动纯电动汽车,分析具有不同分布形态的电池系统能耗特性。选取Rint等效电路模型建立电池系统内阻损耗模型,通过理论计算分析分布式电池系统与集中式电池系统的能耗特性。然后基于AMESim/Simulink软件建立了电动汽车能耗特性仿真平台,并以驱动能量消耗最少为控制目标,对前后轴驱动电机转矩进行最优分配控制,在NEDC循环工况下对电池系统内阻损耗进行仿真。理论和仿真分析结果均表明:在分布式驱动情况下,采用集中式电池系统时的能耗特性优于分布式电池系统,且分布式电池系统会产生SOC不一致的问题,从而导致车载充电系统设计的复杂化。     

基于模糊-EKF模型的锂离子电池SOC联合估算

以试验数据为基础,建立电动汽车锂离子电池的2-RC等效电路模型,并利用模糊控制联合扩展卡尔曼滤波、安时积分和开路电压等算法建立电池SOC的联合估算模型.实例估算结果表明:该联合估算法最大误差3.12％,精确度高,且能克服单一算法的缺陷.     

并联式混合动力电动汽车电池参数优选

通过研究双轴并联混合动力电动汽车控制策略,分析电池参数和整车油耗的关系,确定电池电压、容量和最大充放电功率的变化范围。基于CRUISE的仿真平台,以整车循环工况油耗最省为目的,优选电池的各个参数。并将选定的电池参数代入模型中,进行动力性分析计算。计算结果表明,在满足整车动力性的要求下,通过对电池参数的优化,可提高混合动力电动汽车的燃油经济性和动力电池组的性价比。     

基于模型融合与自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估计

为提高电动汽车动力电池SOC的估计精度,本文中对锂离子电池模型与参数辨识算法、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法和基于电池模型融合的SOC估计算法进行研究。建立了具有明确物理意义的电池电路模型,采用基于遗传算法(GA)的模型参数辨识算法,设计了基于AUKF的电池SOC估计方法,并基于贝叶斯信息准则,提出了电池模型融合方法,实现了基于模型融合与AUKF的电池SOC估计。仿真结果验证了该方法具有较高的精度。     

蓄电池等效电路充放电模型参数辨识实验方法研究

文章通过基于具有持续相关性的辨识M序列基础上对充放电模型参数辨识实验研究,对选用的Thevenin模型采取改进并进行建模仿真,使其能够更加准确的描述出蓄电池系统的工作特性,适合用于电动汽车动力蓄电池等效电路模型的相关仿真研究。     

电动汽车用动力电池模型研究进展

电动汽车用动力电池的动态性能在线监测是全球范围内的技术难题,如何建立准确的电池模型实现电池性能参数的在线监测成为电动汽车研究的核心。文中介绍了电池模型建立的影响因素;综述了已开发的不同类型电池模型,结合衡量电池模型的主要因素,对不同模型的特点进行了分析与比较,并提出了电池模型的研究方向。     

Kalman算法在纯电动汽车SOC估算中的应用误差分析

针对纯电动汽车电池组的工作状态和输出特性,分析了模型参数的变化对Kalman算法估算精度的影响.指出了纯电动汽车应用Kalman滤波算法估算SOC应考虑的因素,并结合电池模型参数的变化提出了Kal-man方程修正方案.最后通过电池的城市工况模拟试验,验证了分析的正确和可行性.     

基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

采用自适应卡尔曼滤波方法,基于锂离子动力电池的等效电路模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。仿真结果表明,采用自适应卡尔曼滤波方法估计的SOC误差小于2.4%,有效降低了电动汽车行驶时电池管理系统所受到的未知干扰噪声影响,SOC估计精度高于扩展卡尔曼方法,且具有较好的鲁棒性。     

基于ADVISOR的电动汽车传动系统参数设计与性能仿真

对电动汽车电动机、传动系的传动比和电池组容量等参数设计的原则和方法进行了研究,以某种型号电动汽车为研究对象,对其动力传动系的参数进行合理的选择和设计.建立了整车动力传动系统的仿真模型,应用电动汽车仿真软件ADVISOR对整车动力性进行了仿真计算.仿真结果表明,以铅酸电池为能源的电动汽车的加速性、爬坡能力、最大车速、续驶...     

混合动力电动汽车中电池特性的研究

根据混合动力电动汽车要求蓄电池具有更高的比功率和充放电效率，提出了混合动力电动汽车用铅酸电池的充放电模型，并通过试验总结出主要模型参数的最佳工作区。所得结论为混合动力驱动系统参数的选择提供了依据。