利用双卡尔曼滤波算法估计电动汽车用锂离子动力电池的内部状态

以电动汽车的研发为背景,建立用于电动汽车中作为辅助动力源的锂离子动力蓄电池的等效物理模型及其离散形式的状态空间方程,然后分别介绍如何基于卡尔曼滤波算法在线估计电池内部的荷电状态和寿命状态。在此基础上,介绍利用双卡尔曼滤波算法同时在线估计荷电状态和寿命状态的算法原理,并设计出相关的电池测试试验,利用在此试验过程中所采集的包括电流、电压等数据对电池的内部状态进行估计。对试验结果的分析表明,利用双卡尔曼滤波算法在线估计电池内部状态是有效的,并且估计精度也相对较高,可以较好地反映电池内部的真实状态。     

基于神经网络模型的动力电池SOC估计研究

针对电动汽车动力电池荷电状态(SOC)的估计问题,对动力电池的荷电状态估计方法进行了研究。对电池荷电状态的影响因素进行了归纳,提出了基于反向传播神经网络(BP神经网络)的动力电池荷电状态估计方法。利用汽车仿真软件ADVISOR对电动汽车行驶典型的汽车测试工况进行了模拟,得到了电动汽车动力电池荷电状态与电池的充放电电流、温度之间的关系。对得到的训练样本数据进行了归一化处理,经过训练,得到基于BP神经网络的动力电池荷电状态估计模型。同样,利用ADVISOR软件得到的测试数据,对得到的神经网络模型进行了测试。研究结果表明,该模型的估计值和输出值之间的误差最大值为4%左右,模型的精度符合动力电池荷电状态估计的使用要求。     

基于DSP的电动汽车蓄电池电量计量及荷电状态估计

荷电状态是反映蓄电池能量的重要参数,是电动汽车整车控制器制定能量控制策略的重要依据。为了解决电动汽车蓄电池电量计量及荷电状态估计问题,设计了基于数字信号处理器(DSP)的蓄电池电量快速计量系统,采用安时法对蓄电池充放电容量进行了估计,通过放电率、温度、自放电及容量老化等补偿措施来提高计量精度,并分析了温度与充放电倍率对蓄电池容量的影响。试验结果表明,补偿后的安时法可准确地估计蓄电池荷电状态,最大充放电倍率随温度升高而增大。     

电动汽车电池测试系统建模与仿真

针对电动汽车运行过程中产生的谐波会造成电池放电不均匀及导致电池使用寿命减短的问题,为了快速地测试不同电感电容对直流母线谐波的抑制效果,在Simulink下搭建了以电池模型为核心的电池测试系统模型.通过对现有3种常用电池等效电路模型的对比和二阶RC模型的分析,详细描述了电池二阶RC模型中各个部分的作用.采用电池实际放电时采集到的数据,通过最小二乘法对电池开路电压与SOC之间非线性关系进行了曲线拟合,同时对等效电路中的电阻电容参数进行了辨识;介绍了矢量控制算法的原理并采用该控制算法对电机驱动系统进行了建模;最后,建立了整个系统的模型,并设计了两个实验进行了验证.实验结果表明,从所建立的电池测试系统模型得到的数据与实际系统得到的数据相似,该模型可以用来仿真电动汽车运行实际电路.     

基于数据驱动的锂离子电池健康状态估计研究进展综述

锂离子电池(LIBs)在电气化交通、电化学储能和移动电子产品等领域广泛使用,精准评估其健康状态( SOH)是确保安 全可靠应用的基础。 数据驱动法是当前评估 SOH 的主流方法,该方法无需考虑电池内部复杂的物理化学反应,依赖于直接的 数据分析,且具有较高的精度。 本文从锂离子电池 SOH 影响因素入手分析了基于数据驱动的电池 SOH 估计方法的研究现状, 着重比较了机器学习、滤波器和时间序列等方法实施 SOH 估计的原理、优缺点。 最后,针对电动汽车实际应用场景,对 SOH 估 计方法的未来发展趋势进行了展望。     

基于卡尔曼滤波的HEV电池剩余电量的估计

为了准确估计混合动力电动汽车(HEV)电池剩余电量,减少运行过程中的累积误差,引入了卡尔曼滤波方法.在电池等效电路模型的基础上,以电池消耗的电能量为系统状态,电池工作电压为观测量,根据扩展卡尔曼滤波递推算法原理,推导出电池剩余电量的EKF-K估计算法,并进行实验分析,结果表明,与常用电池剩余电量的计量法相比,该方法能够实时而准确地估计出电池剩余电量.     

基于云平台的电池管理系统设计与实现

针对现有电动汽车电池管理系统荷电状态(SOC)估计精度不高的问题,基于扩展卡尔曼滤波法并结合安时积分法和开路电压法对电池SOC进行估算。同时,基于中国移动OneNET云平台设计了后台管理系统,通过4G DTU模块实现电池管理系统各项数据的上传,并对这些数据进行分析和处理,从而实时监测电池系统状态。实验结果表明,该系统的各项功能均满足设计要求。     

镍氢动力电池管理系统研究

介绍对动力电池管理系统的研究,分析动力电池管理系统的组成以及该系统的难点。着重讨论电池组均衡控制、荷电状态(SOC)估计方法和电磁兼容性设计等三个关键问题,并指出纯电动汽车和混合电动汽车电池管理系统设计的差异。     

基于扩展卡尔曼滤波算法的燃料电池车用锂离子动力电池荷电状态估计

针对燃料电池汽车用锂离子动力蓄电池建立一个简单物理模型和一个复杂物理模型,它们分别以不同等效电路来描述电池的动态特性,然后将这两个物理模型中各物理量和状态量之间的关系表达成离散化的状态空间方程.在此基础上,利用在燃料电池汽车实车运行过程中测得的包括电流、电压等数据,基于扩展卡尔曼滤波算法对锂离子动力电池的荷电状态进行估计,并对利用两种模型进行估计的结果进行比较分析.分析结果表明,基于电池等效电路模型的卡尔曼滤波电池荷电状态估计算法是有效的,并且电池模型对估计结果的影响较大,利用精确的电池模型容易达到较高的估计精度.     

人工智能在动力电池健康状态预估中的研究综述

目前先进的电动汽车开发和应用已成为实现“脱碳”的关键技术。准确的电池健康状态(State of health, SOH)预估可有效地表征动力电池性能,对电动汽车动力电池维护和寿命管理具有重要意义。近年来,以深度学习、强化学习和大数据技术等为代表的新一代人工智能技术在电动汽车电池状态预估的应用已成为研究热点。首先简要介绍人工智能技术、SOH的含义以及影响SOH主要因素,然后分别从电池单体与电池系统的角度对几种人工智能模型在SOH预估中的研究进行总结与讨论,最后结合大数据、云计算、区域链等新兴技术,对电池健康状态预估问题进行展望,为提升当前动力电池全生命周期管理能力提供一些思路。     

微型电动汽车动力性能研究

为研究微型纯电动汽车的动力性能,对比分析了用于电动汽车的几种不同电池和电机,选取了能量密度大、使用性能优越的锂离子电池和体积小、效率高的永磁同步电机组成电动车的能量和动力源.建立了微型纯电动汽车的蓄电池、电机及整车的力学和数学模型,基于ADVISOR软件建立了车辆、电池、电机和整车的仿真模型.根据整车设计技术参数进行车辆行驶性能仿真,选取CYC_ECE循环工况,估算出该工况下车辆的电量消耗及续驶里程,并对动力性能的影响因素进行了分析.对比仿真结果与实车试验结果表明,所建立的模型是合理的,动力系统设计是可行的.     

大数据下电动汽车动力电池故障诊断技术挑战与发展趋势

电动汽车故障诊断技术是汽车安全运行的重要保证,高效精准的故障诊断不仅提高整车的安全性和可靠性,而且有利于促进电动汽车市场的积极健康发展.围绕电池管理系统和热管理系统,综述电池系统状态估计以及冷却技术,在保证电动汽车安全运行方面的最新研究进展;以整车局域网层面和车端云网联层面,分别介绍电池系统运行数据传输安全的先进技术手段;从实车运行大数据视角将故障诊断技术归纳为多尺度数据融合、故障识别、故障预报警三个方面分别展开阐述,剖析当前技术的优势及不足;针对当前故障诊断技术所面临的难点问题,展望未来融合大数据及人工智能技术,车端云智能网联条件下电动汽车故障诊断方法研究发展趋势.     

国内首套电动汽车电池快换系统研发成功

由中国普天自主研发的国内首套动力电池自动快换系统投入使用。该套系统仅需3 min就可以将不同类型电动汽车的乏电电池更换为满电电池,整个过程耗时与传统汽车加油或加气所用的时间几乎一样。该系统创新之处在于它是国内首套纯电动汽车动力电池快换设备,     

电动汽车电池更换机器人三维监控设计与实现

对电动汽车电池更换机器人的几何建模和运动学建模进行了研究,论述了电池更换机器人三维实时监控、离线编程以及环境监控联动的设计与实现原理。通过监控界面能够任意角度监控电池更换机器人的实时状态,并可进行远程控制,为电池更换机器人安全高效运行提供了保障。     

丰田新电池技术能让电动汽车行驶距离翻番

丰田开发出了新一代蓄电池的基础技术,利用这种电池可以将电动汽车的连续行驶距离延长至目前2倍以上。新开发的是作为电池主要部分的电极材料,使用的是海水中含量丰富的钠,与目前主流的锂离子电池相比价格更低。丰田为在2020年前后投入实际应用,正加快推进研究。此次开发的是,利用钠离子来传输电子的"钠离子电池"的正极材料。这种材料是由多种磷氧化物和镍等金属、钠构成的化合物。在试制硬币大小的电池时发现,在室温状态下其电压值比锂离子电池高3成左右。电压值是衡量电动汽车连续行驶距离的重要指标。     

电动汽车电池快换系统研发成功

日前，由中国普天研发的动力电池自动快换系统投入使用。该套系统仅需3分钟就可以将不同类型电动汽车的乏电电池更换为满电电池，整个过程耗时与传统汽车加油或加气所用的时间几乎一样。     

应用于电动汽车的新型动力电池

本文从原理和结构上介绍了应用于电动汽车的燃料电池、飞轮电池、超大容量电容器和核电池等几种新型动力电池。这种电池为电动汽车的发展开辟了更广阔的道路。     

改进粒子滤波算法对电动汽车电池SOC的估计

引入SIR粒子滤波算法用于估算电动汽车电池的荷电状态(State of charge,SOC),利用系统状态连续近似分布进行采样的正则化滤波算法解决了SIR粒子滤波算法多样性匮乏问题。结合安时法构建电动汽车电池的状态空间模型,进而对电池模型进行参数辨别,结合SIR粒子滤波算法和改进后的粒子滤波算法在MATLAB中进行实验仿真。仿真结果显示,随着时间的增加,SIR粒子滤波算法估算电池SOC误差会变大,改进后的粒子滤波算法估算电池SOC一直逼近真实值,比SIR粒子滤波算法精度高、适应性更好,为电动汽车电池SOC的估算提供了新思路。     

电动汽车用蓄电池的发展与应用

电动车电池技术是电动汽车发展的关键.本文综述了目前世界各国用于电动汽车上各类蓄电池的发展动态、性能比较及其应用情况.     

电动汽车动力电池在线监测系统

研究了电动汽车电池的在线监测系统,结合电池的放电特性图和电池热模型,给出了动力电池剩余电量相应的数学表达式.随后介绍了在线监测系统的硬件设计,并且开发了带标定功能的软件监测界面.最后给出了相应的实验数据,证明了监测系统的可靠性和实用性.