【摘 要】
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当前汽车保有量的快速增加所带来的环境污染和石油等不可再生资源枯竭问题愈发严峻,而大力发展电动汽车被广泛认为是解决这些问题的可行方案之一。电池管理系统（Battery Management System,BMS）作为电动汽车的重要组成部分,承担着数据采集、均衡管理以及状态估计等功能。电池健康状态（State of Health,SOH）可以反映出电池当前容量的衰减程度和预期的剩余寿命,是BMS需要估
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当前汽车保有量的快速增加所带来的环境污染和石油等不可再生资源枯竭问题愈发严峻,而大力发展电动汽车被广泛认为是解决这些问题的可行方案之一。电池管理系统（Battery Management System,BMS）作为电动汽车的重要组成部分,承担着数据采集、均衡管理以及状态估计等功能。电池健康状态（State of Health,SOH）可以反映出电池当前容量的衰减程度和预期的剩余寿命,是BMS需要估计的重要状态参数之一。电池SOH的准确估计不仅为计算功率状态（State of Power,SOP）和电池荷电状态（State of Charge,SOC）等重要参数提供参考凭据,同时对判断动力电池组是否需要更换以及何时更换等方面都具有重要意义。本文首先介绍了锂离子电池特性,通过对电池实际容量和内阻的对比分析后,将电池实际容量作为电池SOH的评价指标。在分析了电池容量衰减表征参数的基础上,采用锂离子电池恒流充电或放电过程中的电压和充放电时间作为电池SOH下降的表征参数,将挖掘出的等放电电压差时间间隔作为健康因子（Health Index,HI）,在与电池SOH关联映射后作为估计模型的观测方程。其次采用了粒子滤波（Particle Filter,PF）算法优化和更新双指数退化模型的状态参数,为了解决PF算法存在的粒子贫化问题,将其与改进的萤火虫算法（Improved Firefly Algorithm,IFA）相融合,提出了改进的萤火虫粒子滤波（Improved Firefly Algorithm-Particle Filter,IFA-PF）算法,并通过MATLAB仿真实验验证了基于IFAPF算法的估计模型的有效性。在考虑到电动汽车实际运行情况下,提出了对恒流充电过程提取健康因子的方法并验证了该方法的可行性。最后搭建了实验平台,完成了对锂离子电池SOH估计的实验验证。在BMS中建立健康因子的实时计算数学模型,将提取到的HI与充放电测试仪直接获得的BAT01号电池SOH进行关联映射后,作为电池SOH预测模型。将相关模型参数写入到BMS中完成模型构建并进行相关实验,实验结果表明了在BMS中能够顺利进行健康因子的提取以及相关的映射计算。利用IFA-PF算法来优化和更新该电池拟合出的双指数退化模型状态参数,以进行BAT01号电池后期以及同类型BAT02号电池整个使用过程的SOH估计功能,将估计值与充放电测试仪获得的真实值进行对比,由对比结果可知在BMS中能够精确估计不同使用阶段的电池健康状态,绝大部分估计误差在3%以内,最大误差也并没有超过5%,具有良好的应用价值。
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