基于人工免疫粒子濾波的純電動汽車鋰電池SOC估計研究.pdf

1、全球經濟尤其是汽車工業(yè)的發(fā)展在給人們生活帶來舒適與方便的同時，也帶來了環(huán)境污染和能源危機等一系列問題。為了解決原有汽車工業(yè)中存在的問題以滿足可持續(xù)發(fā)展的需要，純電動汽車成為了未來汽車工業(yè)發(fā)展的方向。而制約純電動汽車發(fā)展的最大阻力就是動力電池的壽命和續(xù)駛里程，因而一套完善準確的電池管理系統(tǒng)是必不可少的。其中電池荷電狀態(tài)(SOC)又是電池管理系統(tǒng)中最重要的參數之一。根據準確的SOC值，可以時刻了解電池箱的性能和狀態(tài)，避免電池的過充和過放，延

2、長電池的壽命，同時可以據此來估計電動汽車的續(xù)駛里程。所以如何準確實時的估計SOC值對電動汽車發(fā)展具有重要的研究意義。
　　論文中涉及的純電動汽車鋰電池數據均來自于北京市在運行的純電動環(huán)衛(wèi)車真實數據，與以往研究多采用實驗模擬數據具有很大的區(qū)別。實車電池工作環(huán)境更加復雜，影響SOC值的因素也更加多樣，使采集的數據比實驗室仿真數據更具有研究意義。由于數據的復雜性，在進行預測SOC之前需要對采集的大量電池數據進行處理，刪除不完整和錯誤數據

3、，得到連續(xù)完整的電池數據，方便之后的SOC預測。
　　為了準確預測電動汽車SOC值，論文根據采集數據的特征并結合經驗電池模型，建立了適合純電動汽車的電池狀態(tài)空間模型。并采用遺忘因子遞推最小二乘法對模型的參數進行了標定。目前對模型求解大部分研究集中在卡爾曼濾波上，而粒子濾波突破了傳統(tǒng)卡爾曼濾波的框架，對系統(tǒng)的狀態(tài)噪聲和觀測噪聲沒有任何限制，可適用于任何非線性系統(tǒng)，精度可以逼近最優(yōu)估計，是一種很有效的非線性濾波技術。基于粒子濾波的優(yōu)越