Modeling the dynamic behavior of a lithium-ion battery for electric vehicles using numerical optimization

In order to simulate the dynamical behavior of a lithium-ion traction battery used in electric vehicles,an equivalent circuit-based battery model was established.The methodology in the guide document of the ADVISOR software was used to determine the initial parameters of the model as a function of state of charge(SoC)over an experimental data set of the battery.A numerically nonlinear least squares algorithm in SIMULINK design optimization toolbox was applied to further optimize the model parameters.Validat...     

Fuzzy Model for Estimation of the State-of-Charge of Lithium-Ion Batteries for Electric Vehicles

A fuzzy model was established to estimate the state of charge (SOC) of a lithium-ion battery for electric vehicles. The robust Gustafson-Kessel (GK) clustering algorithm based on clustering validity indices was applied to identify the structure and antecedent parameters of the model. The least squares algorithm was utilized to determine the consequent parameters. Validation results show that this model can provide accurate SOC estimation for the lithium-ion battery and satisfy the requirement for practical electric vehicle applications.     

自适应模型与改进粒子滤波的电池RUL预测

为提高锂电池运行的安全性和可靠性并维护系统稳定运行,提出一种自适应混合模型与改进粒子滤波（particle filter, PF）算法的锂电池剩余使用寿命（remaining useful life, RUL）预测方法。采用经验模型与神经网络模型结合建立自适应混合模型描述电池容量退化趋势,并使用天牛须搜索（beetle antennae search, BAS）算法优化PF重采样步骤解决粒子多样性丧失问题,从而提高估计精度进而实现RUL的精准预测。应用NASA和CALCE公开的两组不同类型锂电池作为实验对象,验证模型的有效性并通过对比PF与改进PF算法验证RUL预测的准确性。结果表明:自适应混合模型对于电池容量变化的表达能力更强,既能考虑电池内部的参数变化又能反应电池外部环境的变化,基于BAS改进的PF（BAS-PF）方法相较于传统PF算法的估计精度更高而且RUL预测更准确,对于不同的预测起点,两块测试电池的RUL预测误差分别为5.88%、3.92%、1.96%和3.75%、1.25%、0%。自适应混合模型能更加有效地描述电池容量特征,基于自适应混合模型的BAS-PF算法的电池RUL预测能力更好,可靠性更强,有助于提高RUL预测的精度和表现。     

用基于遗传优化的扩展卡尔曼滤波算法辨识电池模型参数

提出了一种基于遗传优化算法(Genetic algorithm,GA)和扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalman filter,EKF)算法的电池模型参数辨识方法。建立了锂离子动力电池等效电路模型,模型中两个RC网络分别描述电池的电化学极化特性和浓差极化特性,迟滞电压描述电池充放电过程的平衡电势的差异。对于具有耦合关系的模型参数,采用具有最小均方误差估计效果的EKF辨识算法,针对EKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果的问题,提出基于遗传算法优化EKF噪声矩阵的方法。试验和仿真结果表明:基于遗传优化的EKF算法(GA-EKF)辨识的电池模型满足电动车辆仿真精度要求。     

电动汽车用动力电池组建模和参数辨识方法

提出了电动汽车用的锂离子动力电池组电化学极化模型,并利用扩展卡尔曼滤波和最小二乘算法分别建立了在线和离线的参数辨识方法。混合脉冲功率特性试验的验证结果表明:基于提出的电化学极化模型所建立的参数辨识方法能够保证模型最大相对误差在1%以内,可精确模拟动力电池组的动态电压特性。建立的参数辨识方法能有效地避免动力电池初次使用前耗时、复杂且易错的参数辨识及定期的参数标定等试验,提高电池管理系统的工作效率。     

基于改进多新息扩展卡尔曼滤波的电池SOC估计

为了提高SOC估计精度,提出基于遗忘因子改进多新息扩展卡尔曼滤波（FMIEKF）方法. 建立锂离子电池的双极化等效电路模型,开展开路电压测试. 通过递归最小二乘法,实现电池模型参数在线辨识. 提出FMIEKF进行SOC估计,该方法在融合多新息辨识理论和卡尔曼滤波基础上,引入遗忘因子削弱历史数据修正权重,解决数据过饱和问题. 通过实验和硬件在环进行验证. 结果表明,FMIEKF具有较高的准确性和收敛性,最大估计误差为0.948%,平均误差为0.214%,在不同SOC初值下20 s内收敛,可以适用于实际的电池管理系统中.     

可变低温环境锂电池组内部短路故障诊断

针对可变低温环境下锂离子电池组易发生的内部短路故障问题,提出基于模型的电池组参数估计和故障诊断方法. 通过特性实验,建立三元锂电池容量与温度的关系. 根据标准-偏差模型,采用无迹卡尔曼滤波实时估计标准电池状态和参数,结合双卡尔曼滤波得到电池组状态和参数的实时估计结果,根据电池容量衰减定量诊断内部短路故障. 在5~25 °C时变温度下,结合实际工况进行电池组充放电实验,通过并联电阻法模拟内部短路故障,得到电池组状态和内部短路电阻估计值和真实值的对比. 实验结果表明,利用提出的方法能够快速、精确地跟踪电池组状态,准确地诊断电池内部短路故障.     

基于强跟踪卡尔曼滤波的电池SOC估计

针对锂电池模型不准确和状态突变导致SOC估计精度不佳的问题,提出了引入时变渐消因子的强跟踪卡尔曼滤波算法.以HPPC试验方法辨识了锂电池的等效二阶RC模型,对比分析了现有的扩展卡尔曼滤波原理及提出的强跟踪卡尔曼滤波算法.通过结合强跟踪原理和卡尔曼滤波算法并引入时变渐消因子,提出的方法能够强制估计残差保持正交特性,并保证残差满足高斯白噪声特性.仿真验证表明,与扩展卡尔曼滤波原理相比,在模型不准确和状态突变的情况下,强跟踪卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,估计误差低于2.5%,提高了近45%.     

基于电动汽车行驶数据的动力电池放电性能评估

随着动力电池在新能源汽车中的广泛应用,电池故障诊断、退役电池评价等问题亟需解决,评估电池健康状态成为动力电池领域的重要课题。 在分析电动汽车行驶数据的基础上,提出了一种评估锂离子动力电池放电性能的模型。 该模型针对电池实际工作数据充放电较为随机的特点进行了调整和适配,解决了传统评估模型难以适用于实际使用场景的问题。 该模型具有低复杂度,能够快速给出评估结果,适用于大批量的电池评估。 实验表明,该模型提取的放电性能指标具有随累积行驶里程的增加而下降的趋势。 根据灰色关联分析,放电性能指标和电池容量随里程的变化具有相似趋势,能够从电池实际工作情况中评估出电池当前的放电能力,为更全面地评估电池健康状态提供参考。     

大型软包锂离子电池的热物性实验研究

针对大型软包锂离子电池热物性参数的测定问题,提出适用于该型电池的热参数表征方法. 基于准稳态导热原理,建立电池的传热理论模型. 开展实验研究电池的比定压热容和导热系数与温度的依变关系,分析热损对测试结果的影响,对测试方法的有效性进行验证. 结果表明,电池比定压热容随着温度的升高而线性增大,导热系数受温度的影响较小. 在900 s内可以测得电池热参数在10~60 °C下的变化状况,实验验证结果显示测算精度高于92.3%,具有测算周期短、准确度高和测试灵活等优势.     

聚合物电解质的发展及应用

聚合物电解质是化学电源中应用广泛的材料,可应用于锂离子电池、燃料电池中,具有方便、高效的特点．综述了聚合物电解质的发展、性能、制备合成及其在锂离子电池和燃料电池中的应用．     

混合动力汽车电池管理系统

针对长安混合动力轿车,研究了镍氢动力电池及其管理系统,建立了镍氢蓄电池的数学模型;同时对电池管理系统的总体结构、电源电路、采样电路以及检测电路进行了设计和研究,并通过Bitrode实验测量电源系统电压、电流以及SOC等,对管理系统的性能进行模拟,提高了系统的可靠性和测量精度。     

矿井瞬变电磁仪新型电源装置的研发及应用

目前矿井瞬变电磁仪所配电源主要为铅酸电池或镍氢电池（很少）,而科技含量较高的锂电池由于技术原因一直无法使用。本文通过研制防止电池过充和过放的锂电池保护板实现了锂电池的正常供电。研制了锂电池快速充电器,以及用于电池电压转换的控制线路,大大提高了电池的容量和使用寿命,解决了环保、温度、安全问题。在相同体积的情况下,锂电池电源容量是原电池的2倍,重量是原电池的1/3。该新电源的使用大大减轻了矿井瞬变电磁法工作人员的体力劳动,提高了工作效率,具明显经济效益。     

飞轮电池能量特性的仿真研究

提出了应用飞轮电池的运转状态 k来类比化学电池的荷电状态 SOC,并建立了相应的飞轮电池能量模型 ,运用 Simulink对一种典型飞轮电池进行了仿真计算     

电动车IVT功能设计及电池管理系统的优化

针对国内缺乏专用的电动车智能车载终端(IVT)的问题,通过分析普通车载终端的各种定义和功能,结合电动车在动力能源上与燃油车的不同之处,确定出应具有包括预估电池剩余电量功能在内的电动车IVT功能.并对电池剩余电量的预估受电池温度和电池电动势等因数影响会产生较大偏差的问题,采用Mamdani算法对电动势和温度干扰因数制定模糊控制规则,利用重心法反模糊化获得偏差修正因子,建立了电池剩余电量预估计系统仿真模型,从而对剩余电量估算值进行修正.仿真结果表明优化之后的系统剩余电量预测值的误差范围控制在5%以内,能满足电动车智能车载终端剩余电量的估算要求.     

基于PIC单片机和CAN总线的纯电动汽车电池管理系统设计

为使电动汽车电池组能够安全、高效地运行,设计了一套纯电动汽车电池管理系统,以满足电动车辆对动力电池的要求。该系统采用PIC单片机作为各个节点的控制器,利用CAN总线将所有节点互联,实现数据的实时高效通信。其硬件电路可以实现电池组总电压、电流和各个单体电池的电压以及温度的实时测量,然后将数据进行软件处理,通过带有初始SOC修正的安时积分方法和OCV-SOC曲线,实现了电池剩余电量的评估。     

锂离子电池液冷管路优化

锂离子电池热管理系统是提高冷却效率的关键。针对车载锂离子电池的液冷通道管路,对其进行设计优化,建立了相应的数值模型,并通过实验验证了数值模型的可行性。研究结果表明：微通道冷却系统在高倍率放电下,可以将电池的温差从9.74 K降低至4.71 K,最高温度从309.74 K降低至305.13 K,都在最佳工作范围之内。通过对冷却液温度的研究发现,只通过降低冷却液温度并不能改善电池的温度环境,需要一个合适的温度来保障电池的温差,并且冷却液温度与电池的温差呈现出线性关系,电池的温差随着冷却液的温度降低而增大。     

锂离子电池组快速智能充电技术

阐述了锂离子电池的基本电气特性,对锂离子电池组中单体电池压差导致电池组使用寿命严重缩短的问题进行了分析.根据锂离子电池组充电的特殊要求,设计了一种基于单片机的锂离子电池组快速智能充电管理系统,它能够按照锂离子电池的充电规律的要求为电池组进行快速充电;并采用模糊控制算法控制的buck-boost均衡电路智能调整单体电池之间的电压差,实现电压均衡.