摘 要

为了应对能源危机和缓解日趋严重的环境问题，各国政府都在大力发展新能源动力汽车和混合动力汽车，可以有效地降低二氧化碳以及各种有害气体的排放。目前，电动汽车的关键技术分别为动力电池和电池管理系统，电动汽车行业目前所遇到的最大问题就是动力电池。锂离子电池的优点包括了比能量高、自放电率低、能量密度大、使用寿命长、绿色环保等，所以被广泛的应用在各种电动汽车上。对于电池剩余电量（SOC）的研究以及成为电动汽车电池管理系统的核心。目前为止，关于电池SOC的估算已经发展出了许多的方法，包括了安时法、开路电压法、神经网络法和卡尔曼滤波法等，各种估算方法都各有其优缺点。

本课题旨在研究比较用不同的卡尔曼滤波去估算电池的SOC值时，会有哪些不同的结果，以及分析导致这些差异的原因。首先，我们要建立合适电池SOC估算模型，验证所建模型的精度和准确度。本文选用磷酸铁锂电池，采用Thevenin等效电路模型并依此建立电池模型，用两种实验工况去验证所建的电池模型，然后分别用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）和无迹卡尔曼滤波算法（UKF）去估算电池的SOC。

本文从锂离子电池的工作原理入手，介绍了锂离子电池的组成和结构并建立电池等效电路模型，电池的等效电路模型还需要进行参数辨识。利用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）和无迹卡尔曼滤波算法（UKF）建立电池SOC估算模型，并在Matlab中仿真，以安时计量法估算的SOC值为参考，验证两种算法所得结果的准确性。

关键词：锂离子电池 电池SOC Thevenin电路模型 扩展卡尔曼滤波算法 无迹卡尔曼滤波算法

Abstract

To cope with the energy crisis and mitigate the increasingly serious environmental problems, governments of all countries are making great efforts to develop new energy vehicles and hybrid vehicles, which can effectively reduce the emission of carbon dioxide and various harmful gases. At present, the key technologies of electric vehicles are power battery and battery management system respectively. The biggest bottleneck restricting the development of electric vehicles is power batteries. Lithium-ion batteries are widely used in various electric vehicles due to their advantages such as high specific energy, low self-discharge rate, high energy density, long service life, and environmental protection. Research on the remaining battery power (SOC) and become the core of the battery management system for electric vehicles. So far, many methods have been developed for estimating the battery SOC, including the ampere-hour method, open-circuit voltage method, neural network method, and Kalman filter method. Various estimation methods have their advantages and disadvantages.

The purpose of this project is to study and compare different results when using different Kalman filters to estimate the battery's SOC, and to analyze the causes of these differences. First, we must establish a suitable battery SOC estimation model to verify the accuracy and accuracy of the model. This paper selects lithium iron phosphate battery, adopts the Thevenin equivalent circuit model and establishes the battery model, uses two kinds of experimental conditions to verify the built battery model, and then uses extended Kalman filter(EKF) and unscented Kalman filter(UKF) to estimate the SOC of the battery

This paper starts with the working principle of lithium-ion battery, introduces the composition and structure of lithium-ion battery, establishes the equivalent circuit model of the battery, and identifies the equivalent circuit model of the battery. Using the Extended Kalman Filtering (EKF) and Unscented Kalman Filtering (UKF) to establish the battery SOC estimation model and simulation in matlab, the SOC value estimated by the ampere-hour method is used to verify the accuracy of the two algorithms.

Keywords: Lithium-ion battery, SOC, Thevenin circuit model, Extended Kalman filtering algorithm, Unscented Kalman filtering algorithm

目录

第1章 绪论 1

1.1 论文研究背景及意义 1

1.1.1 论文研究背景 1

1.2 论文的研究意义 2

1.3 锂离子电池SOC估算算法的国内外研究现状 3

1.4 论文研究的内容及安排 4

第二章 锂离子电池的结构、组成和工作原理 5

2.1 锂离子电池的组成和结构 5

2.2 锂离子电池的工作原理 6

2.3本章小结 7

第三章 锂离子电池模型的建立与验证 8

3.1 等效电路模型的选择 8

3.1.1 常用的等效电路模型 8

3.2 锂离子电池的主要技术参数 9

3.2.1 电压 9

3.2.2 电池内阻 9

3.2.3 电池容量 10

3.2.4 充放电倍率 10

3.3 等效电路的模型参数辨识 11

3.4 影响电池模型精度的因素 13

3.5 本章小结 13

第四章 基于EKF和UKF的SOC算法的实现与比较 14

4.1 电池SOC的定义 14

4.2 卡尔曼滤波器原理 14

4.2.1 卡尔曼滤波器算法 14

4.2.3 基于Thevenin模型EKF的SOC估算 16

4.3 UKF滤波算法原理 18

4.4仿真结果以及分析结论 20

第5章 展望与总结 25

5.1 总结 25

5.2 展望 25

参考文献 26

致谢 27

第1章 绪论

1.1 论文研究背景及意义

1.1.1 论文研究背景

随着汽车工业的飞速发展，汽车数量的急剧增加，传统燃油汽车在行驶过程中会产生大量的有害气体，不但污染环境，还影响人类健康。汽车尾气排放的主要污染物为一氧化碳(CO)、碳氢化合物(HC)、氮氧化物(NOx)、铅(Pb)、细微颗粒物(PM)及硫化物等。这些一次污染物还会通过大气化学反应生成光化学烟雾、酸沉降等二次污染物。与此同时，传统燃油汽车也消耗了大量的石化能源，引发了严重的石油危机。在面对能源短缺、环境污染、气候变暖等问题的情况下，发展新能源汽车尤其是电动汽车以成为实现汽车工业可持续发展的必经之路。电动汽车主要分为纯电动汽车（EV），混合动力汽车（HEV）以及燃料电池汽车（FCEV），详细的分类可以参见下表^[1-2]：

表1.1 汽车分类图

我国在新能源汽车方面发布了许多的政策，这主要是因为：第一，石化能源的供应不足以及自然环境情况的日趋恶化，我国每年从外国进口的石油越来越多，而目前我国的汽车工业整体上正处于快速发展的阶段，新能源汽车是整个产业未来的发展方向。第二，我国的传统汽车工业尤其是乘用车进步比较缓慢，相比于国际先进水平还比较落后，如果我们继续在传统汽车技术上做文章，那么我们可能将在很长一段时间内都追赶不上汽车强国的脚步。第三，新中国成立之后，我们国家就花费了很大的精力去发展汽车工业，相继成立了一汽和二汽，也生产出了以红旗和解放为代表的优秀汽车。在汽车工业，我们国家有着一定的技术基础，为发展新能源汽车打下了良好的基础。所以，我国政府看准了汽车行业未来的发展趋势，制定了相关政策去鼓励和扶持新能源汽车的发展。

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