纯电动汽车动力锂离子电池SOC估计算法研究

随着电动汽车的快速发展，电池技术越来越受到人们的重视，作为电池的核心参数，电池荷电状态（State of Charge，SOC）的准确估计问题成为了当前的研究热点和难点。本文以锂离子电池SOC的准确估计为核心研究内容，主要做了以下工作： 文章首先介绍了电动汽车的发展背景，由电池管理系统的主要功能引出准确估计SOC的重要意义。文中总结了国内外电池管理系统的研究现状，比较分析了各类常用SOC估计方法的优缺点。指出对于目前性能优越的磷酸铁锂电池，需要从电池模型精度和SOC估计算法两个方面提高SOC的估计精度和稳定性。 在分析电池模型分类和用途的基础上，结合目标电池充放电及静置特性，选择带迟滞的变参数二阶Thevenin等效电路模型作为SOC估计的模型，根据实验数据分别确定了SOC与开路电压的关系、迟滞电压以及不同电流下的模型参数，得到精度较高的电池模型。 随后介绍了系统输入-状态稳定（Input-to-state stable，ISS）的相关理论，在此基础上，提出基于ISS设计锂离子电池的SOC估计器以克服估计误差发散问题。利用Matlab的LMI求解器求解使得系统满足ISS的常值观测器增益，并针对所建立的非线性电池模型的SOC估计问题在Simulink中搭建非线性观测器进行电池SOC估计仿真实验。仿真结果证明了基于ISS框架的非线性观测器不仅具有较快地收敛速度，而且可以保证SOC估计的精度。 最后通过匹配AMESim电动汽车模型中电池模块的参数，与Simulink进行联合仿真，仿真结果表明在复杂的实际运行工况下，所设计的非线性观测器依然能够较精确地估计动力电池组的SOC，进一步证明所搭建观测器的稳定性和精确性。