HEV電池組SOC模型參數(shù)辨識及其智能預估研究.pdf

1、隨著混合動力汽車的大力發(fā)展及應用，作為混合動力汽車動力源之一的動力電池及其管理系統(tǒng)對整車的性能起到了關鍵作用。一個好的電池管理系統(tǒng)，不但可以實時監(jiān)測電池電壓、充放電電流和溫度等可診斷電池狀況的特性參數(shù)，而且還可以實現(xiàn)電池的荷電狀態(tài)(State Of Charge，SOC)和最大允許充放電電流預測，提升電池的性能和壽命。但目前電池管理系統(tǒng)的研究與開發(fā)面臨著SOC預測精度不高和電池的均衡性較差等難題。目前，如何有效開展電池管理系統(tǒng)研發(fā)工作，

2、有效解決SOC預測精度不高和電池的均衡性較差等難題是擺在混合動力領域專家以及工程技術人員面前亟待解決的首要任務。為此，論文以湖南大學“985工程”項目和江蘇省重點實驗室開放基金項目為依托，對混合動力汽車(Hybrid ElectricVehicle，HEV)電池組SOC模型參數(shù)辨識及其智能預估進行了研究，選題既具有理論意義，又具有實用價值。
　　 論文作者采用Simulink仿真軟件、支持向量機技術、遺傳算法以及仿真實驗等相結合

3、的方法，開展了混合動力汽車電池組SOC模型參數(shù)辨識及其智能預估研究，論文主要研究工作和創(chuàng)新之處為：
　　 (1)針對混合動力汽車動力電池的優(yōu)缺點，綜合評估了鎳氫電池安全性與充放電性能，并對其工作原理與充放電特性進行了研究分析，為鎳氫動力電池模型參數(shù)辨識奠定了較好的理論基礎。
　　 (2)針對PNGV標準電池模型，采用輔助變量法和最小二乘法相融合的方法應用于混合動力鎳氫動力電池在線參數(shù)辨識，仿真分析結果顯示，混合動力鎳氫動