基于粒子滤波的电动汽车用锂离子电池SOC估算任务书
2020-04-11 17:48:54
1. 毕业设计(论文)主要内容:
动力电池荷电状态SOC(State of charge),是动力电池充放电过程中的一个重要的参数,反映了电池的剩余电量实际可用状态,对电动车辆续航里程估计和电池寿命预测起着关键的作用。粒子滤波算法(Particlefiltering,PF)是通过非参数化的蒙特卡洛(Montecarlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,适用于任何能用状态空间模型描述的非线性系统,精度逼近最优估计。为了估算锂电池的荷电状态SOC,基于锂电池外特性的实验数据,建立电池等效电路模型,用分段线性回归的方法来辨识模型参数。在Matlab搭建电池模型,并研究粒子滤波算法(PF)算法在估算SOC中的应用。
学习MATLAB软件,熟练掌握其功能和使用方法,使用MATLAB软件建立电池模型,通过PF算法对SOC进行估算。并完成相关的图纸绘制工作和英文文献翻译工作。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1、毕业设计说明书字数不少于10000字;
2、制图量不少于2张0号图纸(图纸要求包含装配图和零件图),其中手绘图纸量折合不得少于一张1号图纸,手绘图纸不得与机绘图纸重复;
3、毕业设计文献检索不少于15篇,其中不少于3篇英文(须英汉对照),文献检索摘要每篇要至少200字;
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
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4. 主要参考文献
1、高建树,刘浩,王明强,史经伦,邢书剑。改进粒子滤波算法对电动汽车电池soc的估计。机械科学与技术[j],2017。
2、潘俊铖。基于粒子滤波的锂电池soc估算及单体一致性评价研究。西南科技大学[d],2017
3、何正伟,付主木。混合动力汽车电池管理系统soc估算策略。电源技术[j],2013。