融合经验老化模型和机理模型的电动汽车锂离子电池寿命预测方法研究

为提升实际应用中锂离子动力电池寿命预测精度，本文中提出一种融合经验老化模型和电池机理模型的电池寿命预测方法。该方法以基于经验老化模型SOH预测值作为卡尔曼算法的先验估计，以基于机理模型估计电池未来容量衰减量进而预测得到的SOH作为卡尔曼算法的后验修正，从而实现对锂离子电池寿命的准确预测。基于电芯试验数据的动力电池寿命预测算法验证结果表明，锂离子动力电池剩余寿命预测误差≤5.83%、基于实车数据的锂离子动力电池的剩余寿命预测误差≤8.12%，取得了良好的预测效果，丰富了锂离子动力电池寿命预测的方法。     

锂离子电池性能衰退机理与故障预警策略研究

针对新能源汽车用锂离子动力电池在车载复杂工况下，由于老化过程造成整车性能下降以及产生安全隐患的问题开展研究。分析锂离子电池老化机理，研究老化路径对衰减过程的影响；对当前常用的电池模型方法进行了总结，并着重介绍了动力电池电化学- 热- 机耦合仿真模型；分析了实际应用下锂离子电池伴随老化过程可能出现的风险，归纳了主要容量衰退分析方法。研究表明，基于动力电池云端控制的故障预警方案将是动力电池整车应用未来的发展方向。     

锰酸锂动力电池寿命测试方法

以北京奥运会用锰酸锂电池为对象,通过电池的实际运行环境和电池容量衰退多种影响因素的分析,从充放电倍率应力、温度应力和放电深度应力3方面进行与实际运行环境等效的应力条件下的电池寿命测试。利用拟合的衰退数据得到了锂离子动力电池的寿命模型参数,利用线性累积法简化了电池容量衰退模型,提出了一种面向不同实际应用场合的电池寿命测试方法。与模拟混合四季温度的电池寿命数据对比验证了该简化模型的有效性,它有效缩短了电池寿命测试周期。     

基于主动均衡策略的电动汽车用锂电池管理系统设计研究

为提高电动汽车用锂离子动力电池单体间的一致性及其能量利用率,需对电池单体或在模组间进行电量均衡。在研究动力电池组主动均衡策略的基础上,对均衡系统进行仿真建模,得到了动力电池电量、均衡时间与反激式直流转换器通断间的关系,并根据仿真分析结果搭建试验平台进行验证。验证结果表明,设计开发的动力电池均衡管理系统可实时检测电池单体的情况,并实现可编程式电池能量主动均衡,具有良好的均衡效果。     

基于风冷模式的18650动力电池系统安全性设计研究

针对某纯电动乘用车的使用要求,设计了基于风冷内循环结构的18650动力电池系统,研究和分析了18650动力电池的结构安全性、热管理安全性和阻燃与绝缘安全性。以该18650动力电池的试验数据为基础,结合理论计算公式,建立了18650动力电池的生热仿真计算模型,对电池风冷内循环系统的流场进行了分析计算,根据仿真计算结果优化了电池箱内部流场设计。通过实车试验和低温加热均衡试验,验证了基于风冷模式的18650动力电池系统的安全性。     

电动汽车动力电池管理系统控制方法研究

合理的电池管理系统控制方法能够有效地将动力电池控制在最优工作区间,对于保障动力电池的电性能、一致性、安全性和使用寿命具有重要作用。根据某款纯电动汽车的具体要求,研究制定了动力电池管理系统的控制方法。软件仿真、CFD仿真和动力电池循环寿命的仿真结果表明,所提出的电池管理系统控制方法能够保证动力电池充放电性能,提高动力电池的寿命和安全稳定性,总体可行。     

一种考虑迟滞的动力电池模型及其参数识别

建立精确的电池模型是实现电池管理策略仿真及验证的前提,是实现对动力电池进行全面、高效、精细化的管理的关键。然而在动力电池充放电过程中出现的电压迟滞现象,严重影响了动力电池的建模精度。文章建立了一种考虑锂离子电池充放电电压迟滞的电池模型,并对其进行了参数识别,可供从事相关锂离子电池状态分析的研究人员作为参考。     

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。     

基于模型的新能源汽车动力电池SOC估算方法的仿真研究

本文对目前动力电池SOC现状进行了简要介绍,然后提出了一种基于模型的新能源汽车动力电池SOC估算方法。该方法使用基于化学反应动力学的电池模型来预测动力电池的电荷和放电行为,并利用滤波器和卡尔曼滤波器来估算电池的SOC。仿真实验结果表明,该方法具有比较高的估算精度和稳定性,最后对动力电池SOC以后的发展进行展望。     

车用锂离子动力电池循环寿命衰减预测方法

随着新能源汽车市场占有率不断上升,如何精准预测其装配的锂离子动力电池在实际使用过程中的循环寿命衰减情况成为了重点关注问题。为此,将动力电池特性参数引入灰色预测模型,建立了一种车用锂离子动力电池循环寿命衰减预测方法;利用动力电池循环的小样本信息训练所建立的电池容量保持率迭代算法,对电池在多温度及工况下的容量衰减情况进行预测,并对影响预测方法精度的部分因素进行分析。结果表明：车用锂离子动力电池循环寿命衰减预测方法可以在满足一定精度的前提下,对动力电池循环过程中的容量衰减情况进行有效预测,并具备多温度及循环工况下的适应性。     

电动车用动力电池寿命预测及验证分析

电池的使用寿命评估较为复杂,需要大型高低温箱、高功率充放电测试等设备,通过设定温度与循环工况,对动力电池总成进行模拟整车实际工况的试验验证,耗时长,费用高。文章基于市场iEV4纯电动车运行电池数据,得出第1年度容量衰减率=固有衰减率;第2...n年度容量衰减率=电池单体循环衰减率。利用模组4个月的温度循环数据,获得动力电池总成4年的整车实际使用工况下的容量衰减,结果表明单体循环寿命可准确预测动力电池总成的使用寿命。测试时间短,测试费用低,准确性高,具有较强的参考价值。     

基于行驶工况的磷酸铁锂电池寿命模型研究

针对电动汽车在行驶过程中电池的放电电流不断变化,采用恒流充放电条件下建立的电池寿命模型来估计电池的寿命将带来较大误差的问题,本文中在对某一现有磷酸铁锂电池恒流充放电容量衰减模型进行实验验证的基础上,推导了电动汽车行驶工况条件下,磷酸铁锂电池的循环工况寿命预测模型,并采用NEDC循环工况对该模型进行了实验验证。结果表明,采用该模型能较准确地对电动汽车行驶过程中的寿命进行估计。     

汽车电池均衡管理技术分析与探究

通常纯电动汽车的动力电池是由若干单体电池组合而成,每一个单体电池荷电状态会存在一定程度的差异,而此差异会直接决定动力电池的使用性能,因此需要对动力电池进行均衡管理。其中锂离子动力电池的主要研究集中在电池单体技术、热管理技术以及能量管理技术等方面,因此BMS（电池管理系统）对动力电池均衡系统尤为重要。本文通过对电池均衡管理系统进行基本的介绍,并建立电池等效模型,为后续电池均衡模型的仿真提供理论参考,进而为电池均衡管理提供重要的研究价值。     

新能源汽车动力电池的虚拟仿真教学实验项目设计

在讲解《新能源汽车动力电池技术》课程中的电池模型、电池容量、荷电状态（SOC）等基本概念后，发现学生理解不够深入，难以利用所学知识解决复杂工程问题。为帮助学生深入理解动力电池的基本概念，并能用于解决复杂工程问题，设计了动力电池的虚拟仿真教学实验项目。该实验项目包含动力电池的简单模型、进阶模型和扩展模型。研究发现，在虚拟仿真教学实验项目的教学过程中，学生能认真听讲，并积极参与讨论，对所讲内容有了深入理解。     

基于耗散能理论的老化沥青混合料疲劳方程

为了分析不同老化程度对沥青混合料疲劳性能的影响,首先对沥青混合料的老化试验方法进行改进,通过对沥青混合料进行短期与长期老化试验,得到不同老化程度的沥青混合料,利用不同老化程度下的沥青混合料疲劳试验结果,基于耗散能原理对其进行回归分析,得到其用耗散能表示的疲劳方程。研究表明:不同老化程度下的沥青混合料疲劳寿命与累积耗散能在双对数坐标中表现出较好的线性关系,可以认为基于耗散能的沥青混合料疲劳方程同时考虑了试验温度、加载频率和老化程度等的影响,该疲劳方程统一了不同老化程度下的疲劳方程,为简化老化沥青混合料疲劳规律的分析提供了依据。     

基于实测上路数据的电池寿命衰减的理论研究

文章基于汽车在购买后的实际使用数据,研究了汽车动力电池的衰减模型,对电池衰减状态给出理论假设模型,并应用实际数据验证了该假设模型。模型填补了汽车动力电池数据分析领域的空白,在应用中取得了良好效果。     

基于迭代动态规划的动力电池组热管理优化策略

动力电池在电动汽车行驶过程中不断产热,持续高温会降低电池的使用寿命,危害汽车的运行安全。因此,采取高效、节能的冷却优化策略,提高动力电池工作效率十分必要。本文基于电池的生热特性和牛顿冷却定律建立电池组集中质量热模型,并与AMESim中建立的电池液冷系统模型进行对比,验证其准确性。针对电池热管理系统的高度非线性与时变性,提出一种在多维搜索空间迭代逼近最优值的迭代动态规划（IDP）策略。通过MatLab-AMESim联合仿真对比,证明了此方法以最小的能耗对电池组温度进行快速冷却,且冷却液流速稳定,验证了IDP优化策略的高效性与节能性。     

锂离子电池机械滥用失效机理及仿真模型研究进展

本文中聚焦机械滥用下的动力电池安全研究，总结和分析了锂离子电池在压痕、针刺和压缩等机械滥用条件下的失效机理，并详细阐述了目前针对电池机械滥用仿真的多种分析模型。最后对未来关于锂离子电池机械滥用失效机理、仿真模型和安全设计方面的研究做出展望。     

车载动力电池液体冷却非线性优化方法研究

电动汽车动力电池散热需求会受到外部环境温度、风速和负载电流变化等因素的影响,如果不及时散热,动力电池的温度会迅速攀升,进而影响电动汽车的驾驶性和安全性。基于此提出一种锂离子电池非线性冷却优化方法。首先,通过对锂离子电池生热、散热机理分析,建立考虑传热系数随冷却液流速变化的锂离子电池集中热模型,通过电池特性测试试验确定电池内阻和熵热系数等热物性参数,并与AMESim模型对比,验证模型的有效性。然后,基于电池冷却系统非线性和易受负载电流变化影响的特征,提出一种考虑电池冷却系统的稳态特性以及参考变量前馈功能和闭环反馈消除静态误差机制的非线性冷却优化方法,并对其稳定性和鲁棒性进行研究。仿真结果表明:在NEDC-HWFET-US06组合工况下,非线性冷却优化方法调节下的电池温度与目标温度的最大偏差较PID方法减小了0.8 K,并且冷却过程的能耗降低了6.3%,具有更好的调节效果。     

锂电池组液冷结构设计及散热影响因素分析

针对锂动力电池在放电过程中的散热问题,建立基于某三元锂电池模组的生热模型,仿真分析并试验探究了电池模组在不同放电倍率下的发热情况。在验证模组生热模型正确的前提下,结合模组发热具体情况,设计U型液冷管道并建立电池模组的液冷模型,比较了不同参数的冷却液介质和不同温度的冷却液对锂电池组冷却性能的影响。研究表明:设计的U型管道能够满足电池组冷却散热需求,导热系数大且温度较低的冷却介质散热效果更好。