一、电池电动势和内阻的非等精度测量（论文文献综述）
朱瑞[1]（2021）在《锂离子动力电池高精度建模与多状态估计方法研究》文中指出发展电动汽车是解决能源危机和环境污染问题的关键途径,更是实现我国从汽车大国迈向汽车强国的必由之路。根据中国汽车工业协会最新数据显示,2020年我国电动汽车全年销量为136.7万辆,蝉联全球第一。锂离子动力电池以其在功率密度、能量密度、循环寿命以及自放电率等方面具有的独特优势,在电动汽车中广泛应用。动力电池管理对于电池可用容量、能量的最大化利用以及整车性能的提高起着至关重要的作用。电池管理不当不仅会造成过充、过放,而且会导致电池过早失效以及起火、爆炸等危险事故,直接威胁人们生命财产安全,造成不可挽回的损失。为此,电池管理相关理论和技术的研究已成为学术界和工业界关注的焦点。国内外学者在动力电池建模及状态估计方面已开展了大量卓有成效的工作。然而,目前若干关键问题尚未得到实质性解决,具体包括:1)在辨识数据方面,忽略了辨识数据对参数辨识效果的重要影响,尤为关键的是现有激励信号设计方法不能有效应对电池非线性特性;2)在辨识方法方面,未意识到锂离子电池本质上为刚性系统,仍使用传统方法进行辨识,从而导致参数辨识精度低,建模效果差;3)在荷电状态（State of Charge,SOC）估计方面,忽略了电动汽车内部电力电子变换器、电机控制器、电机等高功率器件产生的电磁干扰以及传感器测量误差对集成参数与SOC协同估计方法的影响;4)在多状态估计方面,各估计器之间高度耦合,参数整定复杂困难,稳定性难以保证。针对上述问题,本文的主要工作及创新点如下:1)锂离子动力电池具有很强的非线性时变特性,传统激励信号设计方法极易激发电池的非线性响应,从而导致通常使用的等效电路模型的建模精度较低。为此,提出一种称为逆重复二进制序列的新型激励信号设计方法,信号的反对称特性有效消除了电池系统偶数阶非线性响应,且与其他三种常用激励信号设计方法在城市道路循环工况（Urban Dynamometer Driving Schedule,UDDS）不同温度下的建模性能进行比较,结果表明所提方法可以将平均绝对误差和均方根误差分别控制在6.86 mV和8.61 mV以内,建模精度显着高于其它方法,验证了提出方法的有效性。2)针对传统递推最小二乘方法（Recursive Least Squares,RLS）在应用于电池刚性系统时,出现的参数辨识精度低、建模效果差等问题,以锂离子电池双极化（Dual Polarization,DP）模型为研究对象,提出一种基于分布式最小二乘的模型参数辨识方法。根据电池不同时间尺度可以分离的特性,将电池模型细分为两个子模型分别进行辨识,避免了待估参数之间的相互干扰,有效提高了参数辨识的精度。试验结果表明,相比RLS方法,所提方法在UDDS工况下能够将平均绝对误差和均方根误差分别减小约50.0%和46.43%,验证了提出方法的有效性。3)针对电动汽车复杂恶劣的电磁环境以及传感器测量误差造成的SOC估计精度较低问题,在分析传统方法有偏性的基础上,提出一种具有抗噪性的锂离子电池模型参数与SOC协同估计方法。所提方法主要由基于约束总体最小二乘的参数辨识和基于无迹卡尔曼滤波算法的SOC估计两部分组成,通过仿真以及一系列不同温度不同工况的试验对所提方法的性能进行评估,结果表明所提方法SOC估计的平均绝对误差在1.19%以内,验证了提出方法的有效性。4)针对传统的多状态估计方法各估计器之间高度耦合问题,提出一种低耦合的SOC与健康状态（State of Health,SOH）协同估计方法,解决了估计器之间的强耦合难题,且所提方法对不精确初值具有较强的自修正能力。所提方法主要通过借助电池模型,并利用两个迁移因子的方式实现,由基于自适应协同进化粒子群优化算法的SOC估计和基于约束总体最小二乘的SOH估计两部分组成,通过仿真以及试验对所提方法的性能进行评估,结果表明所提方法在UDDS工况下能够将SOC和容量估计的平均绝对误差分别控制在1.58%和0.136 Ah以内,验证了提出方法的有效性。综上所述,本文在动力电池激励信号设计、参数辨识方法、SOC估计以及多状态估计等四个方面重点开展研究,研究有条不紊,层层深入,取得了创新性研究成果,为保障动力电池安全、可靠、高效运行奠定了坚实理论基础。
李陈[2]（2021）在《18650动力电池放电特性研究与性能评价》文中研究指明近年来,新能源汽车发展迅猛,作为新能源汽车核心竞争力的动力电池将成为未来汽车产业竞争的重要方面。目前动力电池性能表述在电池电量、能量密度、使用寿命、快充、安全性等几个方面以及采用电池的放电曲线表达电池的放电特性,即采用特定的放电电流下电池的放电电压与放电时间的变化关系。缺少表述电池电功及电化学动力学性能特点的参数系统。为解决上述问题,薛飞等人采用测量电池在不SOC（State of Charge）下的极化曲线来表达电池的放电特性,即采用特定SOC下电池的输出电压与工作电流的变化关系,从而获得可以反映电池放电特性的极化曲面。最后通过对电池极化曲面的解析分析获得电池的内阻及电化学动力学参数信息表达电池的放电性能。本文在薛飞研究工作的基础上,针对市场上常用的八款18650动力电池进行试验和研究,提取了评价电池性能的有效参数,通过这些参数对市场上电池的性能有了定量地描述。但是在实验过程中,采用薛飞的参数拟合方法所求得的电池电动势E0值要小于电池的开路电压OCV（Open Circuit Voltage）,虽然这只有一个数据点不满足数学模型,但电池的电动势小于电池的开路电压有悖于电化学原理。为解决这一问题,本文提出了漏电流模型与漏电功模型,分别对电池的极化曲线模型进行了修正,修正后的数学模型更好的表达了电池性能,同时避免了电池电动势小于电池开路电压。经比较对于市场常用的18650动力电池,漏电流模型参数的物理意义更加合理。利用漏电流模型对八款18650动力电池的极化曲面数据进行解析分析发现电池E0值与SOC存在线性关系。并通过拟合参数值对该八款18650动力电池的放电性能优劣进行了定性描述,通过比较发现创明电池的放电特性最好,智航电池的放电性能最差。本文还将18650动力电池串并联成电池组,通过对动力电池组的研究与分析给出了极化曲线模型参数随电池串并联的变化关系。并基于Matlab-Simscape搭建了包含80节电芯的电池组模型,通过对电池组性能的仿真对比发现,电池的极化曲线模型可以更简洁更清楚的反映电池的性能。
赵震[3]（2021）在《燃料电池载货车动力系统能量利用率提高研究》文中研究表明燃料电池汽车通常是指动力系统由燃料电池与动力电池组成的“电-电”混合动力汽车,其中燃料电池为主要动力源,动力电池为辅助动力源。动力系统能量利用率的高低,直接影响了动力系统能耗量的大小,即整车等效氢耗量的大小和行驶里程的长短。提高动力系统能量利用率对燃料电池汽车的应用、推广和发展具有重要的意义。提高燃料汽车电池动力系统能量利用率,主要从减少系统能量消耗和能量回收利用两个方面进行研究。优化动力系统能量管理策略,可实现燃料电池系统和动力电池系统能量输出的有效控制,减少动力系统能量的消耗。电动空调系统作为燃料电池车辆重要的辅助系统之一,在制热时能耗较高,严重影响了动力系统能量利用率。因此,可从优化整车动力系统能量管理策略和开发有效利用动力系统余热的整车集成式热管理系统上进行研究,实现动力系统能耗的减少。在燃料电池汽车行驶过程中,制动系统和悬架系统会消耗掉大量能量,对制动能量和悬架系统振动能量进行回收与利用,能够提高动力系统能量利用率。由于制动能量回收技术已经广泛应用于燃料电池汽车领域,因此本文对悬架系统能量回收与利用展开深入研究。本文以燃料电池载货车为研究对象,以提高车辆动力系统能量利用率为研究目标,主要从优化整车动力系统能量管理策略,开发基于热泵的整车集成式热管理系统和利用压电材料回收悬架系统振动能量三个方面展开深入研究。主要研究内容如下:（1）燃料电池载货车动力系统拓扑结构与参数选型。基于目标车型整车设计要求,对驱动电机、燃料电池和动力电池进行参数匹配和选型,并进行燃料电池系统性能试验。通过Cruise软件,验证选型匹配结果的合理性。（2）燃料电池载货车动力系统能量管理策略优化。建立燃料电池载货车动力系统模型,设计模糊控制能量管理策略,实现对复合电源系统能量输出的控制。以整车动力系统能耗量最小为目标,利用多岛遗传算法,对模糊控制能量管理策略进行优化。通过仿真分析,验证优化后模糊控制策略的有效性和优化方法的可行性。（3）整车集成式热管理系统。通过对热泵空调系统性能分析,提出了一种基于热泵空调的集成式热管理系统,采用逻辑门限控制策略对系统的工作模式进行选择、切换,实现了对燃料电池、动力电池、驾驶室以及电机电气系统中热量的协同管理和对动力系统余热的有效利用,减少了空调系统制热时的能量消耗,提高了动力系统能量利用率。（4）压电馈能悬架系统研究。根据压电材料的发电特性和悬架系统振动特点,提出了一种新型馈能悬架系统设计方案。通过对压电馈能装置刚度和阻尼系数的等效,建立双-质量压电馈能悬架系统振动模型。试验和仿真结果分析了馈能悬架系统的馈能特性,并验证了模型的可信性。同时,提出了一种基于低摩擦损耗、非接触磁力作用、高效的压电馈能方法。通过对压电馈能悬架系统振动模型的分析,揭示了馈能装置功率的非线性变化规律。进一步分析了回收能量对动力系统能量、动力系统能量利用率和行驶里程的影响。搭建馈能装置试验台并进行试验分析,探究馈能装置的输出电压和馈能功率特性,验证磁力激励模型的可信性及其建模方法的可行性。
李昊阳[4]（2020）在《电动汽车锂电池建模及SOC估算方法研究》文中进行了进一步梳理新能源电动汽车相比于传统汽车,具有可以缓解化石能源短缺、避免环境和噪声污染等显着优势,得到了世界各国的大力推广,我国更是将电动汽车的研发和推广写进了国家科技规划,制定多项专门方案促进电动汽车产业布局。随着电动汽车相关技术研发的不断深入,需要解决关于汽车续航里程、使用安全性稳定性等方面的问题,由此对于动力来源锂电池的研究愈发受到重视,其中电池管理系统（BMS,Battery Management System）作为系统的核心和中枢,可以保障系统工作的安全稳定性,减少能力损耗和电池性能衰减,提高动力系统整体效能,更是研究的重中之重,而BMS技术的关键核心就是对于锂电池荷电状态SOC（State of Charge）的估算。本文以电动汽车锂电池作为研究对象,分析其基本特性,建立在线二阶MC等效电路模型,研究模型基本参数辨识算法和拟合方法,应用UKF（Unscented Kalman Filter）、Sage-Husa滤波、SR（Square Root）平方根滤波三种算法相结合的ASRUKF（Adaptive Square-root Unscented Kalman Filter）算法估算SOC,并进行了实验分析和仿真验证。首先,结合当前汽车产业的发展情况,分析进行能源转型的必要性,阐述电动汽车技术的诸多优点和发展现状,根据车用动力电池的性能要求,对比各类动力电池特点说明选用锂电池展开研究的原因。通过对电池管理系统的介绍,分析本文关于构建精准稳定的电池模型、提高模型参数辨识精度和研究SOC估算方法的重要意义,并介绍相关技术的研究现状。其次,介绍锂电池的工作机理和主要技术参数,具体阐述电压、电流、温度等内外部因素对于锂电池性能产生影响的原理,分析仿真工具中的电池模型。进行关系特性实验,根据实验结果详细分析锂电池的容量、动态阻抗、SOC等参数的基本特性,为之后的建模和SOC估算提供理论和数据支撑。再次,分析锂电池常用的等效电路模型,通过对比决定选取二阶MC模型展开建模。详细介绍模型指数拟合离线辨识算法和LS在线辨识算法,并采用升级的递归RLS算法进行参数辨识。接下来,探究环境温度和荷电状态对于锂电池动态阻抗的影响,通过建立分段三维拟合模型获取各项动态阻抗的数学表达式。分别建立离线与在线的二阶MC等效电路模型,统计参数辨识结果,得到等效电路模型仿真误差,通过误差对比验证本文建立模型的精准性。最后,解释剩余电量与SOC的关系和定义,简要分析七种常用的SOC估算方法并提出使用ASRUKF算法估算锂电池SOC,详细介绍算法的原理,并通过System函数植入仿真模型中,实现对SOC的估算。根据估算结果,对比分析EKF、UKF和ASRUKF三种算法的估算结果,证实ASRUKF算法在充电、放电、极端初始误差以及城市道路驾驶等各种工况下,都具有更高的估算精度和更好的系统稳定性。
何跃[5]（2020）在《基于电池SOC和冗余管理的电池均衡输出技术》文中提出锂离子电池以其优异性能已成为动力电池的主流选择,动力电池在运行的过程中需要通过荷电状态确定其续航里程,由于电池的荷电状态受到各参数的影响,现有估算算法精度不高,本文提出一种改进算法对电池的荷电状态进行估算以提高估算精度。在实际运用中,动力电池组由多节单体电池串联而成,由于单体电池的自身参数存在差异,导致电池组容量出现不一致性,为此本文基于冗余均衡电路改善电池组的不一致性,延长放电时间。具体的研究内容如下:首先,采用二阶RC（RC,Resistor-Capacitance Circuit）作为电池估算模型,并对电池模型的相关参数进行辨识。为预估电池荷电状态,详细介绍现有估算方法,针对现有算法估算精度不高的问题,提出一种利用参数迭代的改进算法。为验证所提改进算法的优越性,利用恒流充放电实验数据分别对现有估算方法和所提改进算法进行对比分析,并基于FUDS（FUDS,Federal Urban Driving Schedule）工况对改进算法进行实验,实验结果表明改进算法误差小于3.5%,从而验证所提算法的正确性。其次,在电池组离散度较大的工况下,对电容型均衡、电感型均衡、变压器型均衡、冗余型均衡等电路进行分析和仿真,结果表明冗余均衡电路具有更好的均衡性能,但其开关切换次数较多且离散度进一步加剧时放电时间缩短,针对上述问题本文分别从均衡控制策略和拓扑结构进行深入研究。对于开关切换次数较多的问题,从均衡策略方面进行改善,提出分阶段能量控制法的控制策略。当电池组离散度进一步加剧时,针对冗余均衡电路不能使电池组完全均衡而导致放电时间变短的问题,从均衡拓扑方面进行改善,提出一种带有DC-DC变换器的冗余均衡结构,延长电池组的放电时间。并搭建仿真模型进行验证。最后,为验证本文所提均衡控制策略和改进型冗余均衡结构方案,搭建相应实验平台,在保证电池初始状态和负载一致的前提下进行实验。通过对实验数据分析可知,相比于等能量控制算法,分阶段能量控制法可有效减少开关切换次数,提高系统稳定性,同时改进型冗余均衡结构比冗余均衡结构的放电时长提高9.5%。实验结果验证了所提方案的可行性、准确性。
吴加荣[6]（2020）在《电极温度和电解液配方对热电化学电池发电性能影响的试验研究》文中进行了进一步梳理温差发电作为余热回收的一种技术手段,以其无污染、结构紧凑、无运动部件、无噪声、免维护等特点引人注目。温差发电在固体材料与半导体材料的发展上均比较成熟,而近年出现了一种新型的热电化学电池拥有更高的塞贝克系数,同时成本较低、能够适应复杂热源表面,因而具有一定的前景,成为研究的热点方向之一。本文以铂金作为电极、铁氰化钾/亚铁氰化钾混合水溶液作为电解质,搭建盐桥式热电化学电池,以此作为研究对象,从电极温度和电解液配方两个角度对其发电性能的影响进行试验研究。在电池物理模型搭建完成之后,根据控温的准确性与及时性要求选取半导体温控器作为控温装置,根据测试精度、尺寸布置等方面对性能测试台架进行部件选型与搭建,用于多种工况条件下热电化学电池相关发电性能参数的准确测量。其次,进行高效、经济的正交试验设计,采用搭建好的性能测试台架,经过指标、因素、水平、正交表等方面的选择后进行试验,在数据处理与误差分析之后分别进行极差分析与方差分析,从而初步得到温度、浓度对热电化学电池开路电压及最大输出功率影响的重要性顺序,并得到因素之间无明显交互作用的结论。最后,在确认因素之间无明显交互作用之后分别对电极温度和电解液配方两个角度进行单因素的试验研究。其中,在电极温度的研究中将其分为电极温差与电极平均温度进行研究,0.4mol/kg的铁氰化钾/亚铁氰化钾电解液与铂金电极构成的热电化学电池在电极温度分别为50℃、70℃时可获得最好的发电性能,此时的比功率数值为0.827μW/（m2·K2）。而在电解液配方的研究中将其分为1:1配比与其他配比两种情形进行研究,试验条件下,铁氰化钾浓度为0.001mol/kg、亚铁氰化钾浓度为0.2mol/kg时,开路电压取得最大值为48.6mV;在铁氰化钾浓度为0.35mol/kg、亚铁氰化钾浓度为0.4mol/kg时,电池输出功率最大,为2.19×10-7W。
李恺翔[7]（2019）在《电动汽车动力电池热特性及热管理方式研究》文中研究说明面对全球范围内日益严峻的石油危机及环境污染问题,电动汽车（Electric Vehicle EV）作为替代传统燃油汽车的最终解决方案已经被世界各国认可。我国将电动汽车技术研究作为汽车产业升级及环境经济可持续发展的重要举措。动力电池系统作为电动汽车的核心部件直接影响电动汽车的动力、安全及续航里程等关键性能。其中电池热管理系统（Battery Thermal Management System BTMS）对电池温度进行实时监测与控制,对优化电池组性能、提升电池循环寿命及防止电池热失控等方面具有重要意义。本文以卷绕式和叠层式锂离子动力电池（Lithium-ion Battery LIB）为研究对象,首先对锂离子动力电池在不同工况下的热特性进行了实验及数值模拟研究,其次针对电池热特性及其变化规律设计了基于电池热特性的热管理系统,实现了理想的热管理效果。主要研究内容及相关结果如下:（1）叠层式锂离子电池的热特性研究。此部分聚焦叠层式焦锂离子电池单体电芯的发热问题,利用红外热成像（Infrared Imaging IR）技术观测单体电芯在放电过程中温度分布及变化,研究了单体电芯在不同放电倍率（Discharge Rate C）和放电深度（Depth of Discharge DOD）下的热特性,包括电池表面温度分布、高低温区域位置变化规律等;同时采用衡量温度数值偏差和空间分布的评价参数-温度均一性(2(（1（6））及局部过热指数（Local Overheating Index LOH）量化分析了电池表面温度分布特点,为后续电池热管理系统的研究与设计提供了依据。（2）卷绕式锂离子电池的热惯性研究。此部分首次将热惯性概念引入圆柱形锂离子电池,利用多物理场耦合模拟软件COMSOL Multiphysics建立了电池电化学热耦合模型,通过改变放电倍率、放电深度和圆柱电池半径等条件,研究了单体电芯在放电结束后的温度分布及其变化情况,包括电池内部温度、表面温度、内外温差等变化规律。通过实验与模拟发现圆柱形锂离子电池在放电结束后具有明显的热惯性现象,由于热惯性现象的存在会极大程度影响电池放电过程中及放电结束后的热行为与热特性,可导致锂离子电池放电结束后温度过高从而产生性能劣化及热安全问题。（3）往复式通风电池热管理系统研究。此部分通过实验研究发现风冷式热管理系统中进风方向会明显改变电池温度场分布,为改善电池温度分布,减小最大温差,特结合电池热特性提出了往复式风冷电池热管理系统。对进气方向进行周期/非周期性的改变,以实现电池表面温度场的均匀分布。实验对起始换向时机、等周期、不等周期、非周期换向等方案进行了研究。结果表明往复式风冷系统较传统单向通风具有更为理想的均温效果,且通过调整换向时机可在一定程度上实现电池温度场的控制与优化。（4）翅片-均温板式电池热管理系统研究。此部分提出了一种基于自然对流的热管理方式——翅片-均温板式电池热管理系统。通过改变放电倍率、翅片厚度及材质,共设计了13组对比实验,研究了电池组在不同工况下的热特性。实验结果表明:加装翅片-均温板结构可有效抑制电池组的温升和温差。此外,研究还从热管理系统角度,对热管理效果、电池组体积和质量等因素进行了权衡分析。综合上述研究,本文对锂离子动力电池发热规律及热相关问题进行了探索,在此基础上,设计了基于电池热特性的热管理系统。为动力电池及电池热管理系统的设计与研究提供了基础理论依据及参考,对电动汽车动力电池系统关键技术的发展具有积极意义。
杨龙博[8]（2018）在《交互式风冷动力电池热管理系统设计与研究》文中提出我国的新能源汽车产业正在快速发展,锂离子动力电池以其比功率高、比能量高和环境友好等优点逐渐成为纯电动汽车的动力单元,电池组高性能的发挥需要保证其工作在10～40℃的合理温度区间,同时电池组的温度一致性在3℃以内。本文以16Ah-3.7V的钴酸锂电池为研究对象,开展了以下研究工作:通过电池单体试验测试其充放电特性和内阻特性,分析了电池单体在不同充、放电倍率和温度下,电池的容量、电压、电流、和时间之间的关系,通过HPPC试验获取了电池单体充放电总内阻与SOC和温度之间的关系,并用表达式量化。分析了电池单体的生热传热机理。计算电池单体的密度、比热容和各方向上导热系数,仿真并试验验证了自然对流条件下,电池单体不同充放电倍率下,电池单体的生热传热规律。设计了交互式风冷电池模组;对相同边界条件下的不同楔型角度流道的电池组进行散热仿真分析,综合了电池单体温度、电池模组温度一致性以及流道阻力因素,得出倾斜角度11°时,电池组的散热效果最优;对比分析了单向和交互式散热结果,交互式散热结构可以使电池组的平均温度下降1.1K;对比分析了电池组内电池单体间在等间距和不等间距结构下的散热效果,不等间距结构使电池组的平均温度最大温差下降了2.06K;设计了交互式风冷动力电池热管理控制系统,搭建了试验台,完成了交互式风冷电池热管理系统的仿真和试验,对比分析得出:电池单体的仿真与试验误差在1.5K～2.2K之间,两者趋势相同,验证了仿真过程准确性;仿真结束时,模组内电池单体2-7平均温度的温度一致性很好,平均温度相差1.87K;仿真过程中,模组内电池单体平均温度最大温差为2.27K,电池单体的平均温度在311K～311.5K之间,达到了温度一致性在3℃以内和电池组内单体平均温度在40℃以内的目标。
刘顺[9]（2018）在《锂电池化成系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理近年来,随着新能源汽车产业的持续快速发展,动力电池行业突飞猛进。燃油汽车退出开始倒计时,锂电池设备行业迎来大爆发。随着锂电池产品功率的提高、应用领域的扩大以及下游企业降低生产成本的要求,对锂电池化成系统的节能、检测精度等的要求也相应提高。目前,传统能耗式大功率锂电池化成系统,在充放电过程中需消耗大量电能、参数检测精度低、充放电稳定性不高,能量浪费现象严重,而采用诸如能量回馈技术等技术可大幅度降低能量消耗,可取得明显的节能效果。根据市场的需求及目前电池化成控制系统存在的不足,本文设计了一种基于直流母线的多通道能量双向控制化成系统,并在控制系统的充放电稳定性、检测精度、直流母线能量平衡控制方面进行重点研究。在放电的过程中,存储在直流母线上的电能可供其它电池充电或者回馈至电网,提高能量利用率。本文首先对锂电池化成概念及电池充放电过程中的极化现象进行了简单介绍,给出了系统总体结构图,提出了系统设计技术指标。分析了单相桥式整流器整流和逆变的工作原理,根据降压斩波电路和升压斩波电路的工作原理,将升压式电路和降压式电路合并为一个具有能量回馈功能的双向DC/DC电路。之后论文对整个化成系统的硬件电路设计进行了介绍,主要分为两部分,即AC/DC与DC/DC。AC/DC部分对电感、电容的选取进行了详细分析,重点设计了驱动电路与信号检测电路。DC/DC部分介绍了主电路、内阻检测电路和温度检测电路。接着,详细分析了软件程序的设计过程,讲述了化成流程的控制方法及多通道化成独立管理的设计方法,介绍了恒流充放电,恒压充电及搁置的控制方法,给出了程序流程图。具体分析了充放电稳定性的控制与实现,采用PID算法调节控制充放电输出的稳定性;用数学建模和数字滤波的方法对检测到的参数值进行误差补偿,尽量减小检测值与真实值的误差,实现高精度检测,电压分辨率达到了1mV,电流分辨率达到了1mA。电池充放电的过程中,母线能量一直处于盈亏变化中,针对传统的通过控制母线电压协调输入输出功率的缺陷,设计了功率前馈母线电压控制能量平衡算法。在原有的单周期控制基础上,增加低压侧的功率变化量作为反馈量,提高了响应速度,能够更好地控制母线能量平衡,给出了设计框图及控制流程图。最后,对整个化成控制系统样机进行了功能测试,对从现场获取到的化成数据进行了仔细分析,整个化成系统实现了预期设计功能,化成多通道能够进行独立管理,系统的充放电稳定性较高,电压波动范围不超过0.01V,电流波动范围不超过0.01A,能量回馈效率达到了70%,实现了预期目标。本课题的研究对推动新能源汽车产业链电池生产、研发、科技进步、市场化应用等方面的发展都有现实意义。
陈媛媛[10]（2015）在《微网系统中储能电站剩余电量估算方法研究及实现》文中研究说明近年来,发展可再生能源的诸多瓶颈促使越来越多的企业和研究人士把目光投向储能电站的研究上。储能电站的研究技术在相当程度上可改善可再生能源发电的随机性、波动性等问题,可以实现新能源发电的平滑输出。作为能够实现削峰填谷、负荷补偿,提高电能质量应用的储能电站,储能电池是非常重要的一个部件。本文选择成组的铅酸蓄电池作为储能电池,为深入对储能电池的研究,建立符合电池动态特性的数学模型以及准确预测储能电池的剩余电量对于电池管理系统及储能电站的开发有着十分重要的意义。本文首先通过一系列的性能测试实验来加深对铅酸蓄电池的性能了解,并在此基础上采用了能够很好模拟电池动态特性的数学模型Thevenin模型。其次,利用恒流间歇放电试验求得模型中各参数的初值,并拟合各参数与剩余电量SOC之间的函数关系,结合数学模型的电气特性方程仿真出电压响应数据,并与实际实验的电压数据进行对比,将两者的差值按照无约束非线性优化的方法在线搜索出最佳的模型参数估计。最后,在数学模型的参数辨识出来的基础上,建立状态空间方程,利用扩展卡尔曼估算方法来进行SOC估算,在模型验证及算法的实现中,可以看到此模型及算法具有很高的精度,能够实时模拟电池的动态,达到快速收敛的效果,基本能满足实际的仿真需求和工程应用。
二、电池电动势和内阻的非等精度测量（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、电池电动势和内阻的非等精度测量（论文提纲范文）
（1）锂离子动力电池高精度建模与多状态估计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 动力电池常用模型概述 |
| 1.2.2 动力电池模型参数辨识 |
| 1.2.3 动力电池荷电状态SOC估计 |
| 1.2.4 动力电池健康状态SOH估计 |
| 1.3 课题来源与研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 动力电池高精度建模的新型激励信号设计方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 动力电池DP模型及参数优化 |
| 2.2.1 DP模型解析 |
| 2.2.2 优化算法介绍 |
| 2.3 逆重复序列信号的相关理论 |
| 2.3.1 逆重复序列信号的生成 |
| 2.3.2 逆重复序列信号的谱密度 |
| 2.3.3 非线性影响的理论分析 |
| 2.4 试验验证 |
| 2.4.1 逆重复序列信号的试验设计 |
| 2.4.2 测试平台搭建及方案设计 |
| 2.4.3 不同温度下模型精度验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 动力电池高精度建模的参数辨识方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 电池系统可辨识性、稳定性及敏感性分析 |
| 3.2.1 系统可辨识性分析 |
| 3.2.2 系统稳定性分析 |
| 3.2.3 系统极点敏感性分析 |
| 3.3 基于分布式最小二乘法的模型参数辨识 |
| 3.4 仿真结果及分析 |
| 3.4.1 仿真参数设置与数据获取 |
| 3.4.2 辨识性能对比分析 |
| 3.5 试验验证 |
| 3.5.1 最优OCV模型选择 |
| 3.5.2 模型参数辨识结果 |
| 3.5.3 不同工况下模型精度验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 动力电池模型参数与SOC协同估计方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 动力电池Thevenin模型及参数辨识 |
| 4.2.1 Thevenin模型解析 |
| 4.2.2 噪声对辨识性能影响的理论分析 |
| 4.2.3 约束总体最小二乘辨识方法 |
| 4.2.4 基于多项式卡尔曼平滑器的噪声协方差估计 |
| 4.3 基于无迹卡尔曼滤波算法的SOC估计及协同估计架构 |
| 4.4 仿真结果及分析 |
| 4.4.1 仿真参数设置与数据获取 |
| 4.4.2 估计性能对比分析 |
| 4.5 试验验证 |
| 4.5.1 参考模型参数的提取方法 |
| 4.5.2 不同工况下估计性能验证 |
| 4.5.3 不同温度下估计性能验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 动力电池SOC与SOH低耦合估计方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 动力电池SOH的影响因素分析 |
| 5.2.1 SOH与放电倍率的关系 |
| 5.2.2 SOH与环境温度的关系 |
| 5.2.3 SOH与循环次数的关系 |
| 5.2.4 SOH与不一致性的关系 |
| 5.3 动力电池SOC与SOH低耦合估计算法 |
| 5.3.1 基于ACPSO的SOC估计 |
| 5.3.2 基于约束总体最小二乘的SOH估计 |
| 5.3.3 低耦合估计算法的架构 |
| 5.4 仿真结果及分析 |
| 5.5 试验验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文主要工作及创新点 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文、专利及参与的科研项目 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（2）18650动力电池放电特性研究与性能评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 18650型动力电池简介 |
| 1.3 国内外动力电池研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 课题研究主要内容与论文结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 第二章 动力电池性能参数与评价指标 |
| 2.1 动力电池的结构与原理 |
| 2.2 动力电池性能参数 |
| 2.2.1 电压参数 |
| 2.2.2 内阻参数 |
| 2.2.3 电池的容量参数 |
| 2.2.4 自放电率 |
| 2.3 动力电池性能评价指标 |
| 2.3.1 放电倍率 |
| 2.3.2 不一致性 |
| 2.3.3 极化特性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 电池极化曲面对电池性能的表达 |
| 3.1 18650动力电池放电特性 |
| 3.2 传统极化曲线模型的特点分析 |
| 3.3 新型极化曲线模型的介绍 |
| 3.3.1 新型极化曲线模型的产生 |
| 3.3.2 动力电池的极化曲面 |
| 3.3.3 电池功漏与电漏 |
| 3.4 动力电池放电性能评价方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 动力电池市场调研与测试分析 |
| 4.1 动力电池市场调研 |
| 4.2 国内18650动力电池性能测试 |
| 4.2.1 样本选择 |
| 4.2.2 放电特性测试 |
| 4.2.3 测试结果分析 |
| 4.2.4 常用性能测试与分析 |
| 4.3 一致性状态评估 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 基于Simscape动力电池组建模与仿真研究 |
| 5.1 电路模型简介 |
| 5.2 高精度电池等效模型搭建 |
| 5.2.1 模型选择 |
| 5.2.2 模型搭建 |
| 5.2.3 参数估计与模型验证 |
| 5.3 电池组模型搭建与性能仿真 |
| 5.4 仿真结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）燃料电池载货车动力系统能量利用率提高研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源与研究意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 燃料电池汽车动力系统能量管理策略 |
| 1.2.2 整车集成式热管理系统 |
| 1.2.3 压电馈能悬架系统 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 燃料电池载货车动力系统设计与匹配 |
| 2.1 动力系统拓扑结构 |
| 2.2 动力系统匹配与选型 |
| 2.2.1 驱动电机选型 |
| 2.2.2 燃料电池选型与测试 |
| 2.2.3 动力电池选型 |
| 2.3 参数匹配验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 燃料电池载货车动力系统模糊控制能量管理策略优化 |
| 3.1 燃料电池载货车动力系统建模 |
| 3.1.1 燃料电池模型 |
| 3.1.2 动力电池模型 |
| 3.1.3 驱动电机模型 |
| 3.1.4 整车动力学模型 |
| 3.2 基于模糊控制的能量管理策略 |
| 3.2.1 模糊控制基本原理 |
| 3.2.2 模糊控制能量管理策略设计 |
| 3.3 整车椭球基函数神经网络近似模型建立 |
| 3.3.1 设计变量的选取 |
| 3.3.2 椭球基函数神经网络整车近似模型建立与验证 |
| 3.4 基于多岛遗传算法的模糊控制能量管理策略优化 |
| 3.4.1 多岛遗传算法 |
| 3.4.2 多岛遗传算法流程 |
| 3.4.3 优化过程及结果分析 |
| 3.5 仿真分析 |
| 3.5.1 功率跟随型能量管理策略 |
| 3.5.2 仿真工况 |
| 3.5.3 仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于热泵的燃料电池载货车集成式热管理系统研究 |
| 4.1 热泵空调系统性能分析 |
| 4.1.1 热泵空调系统工作原理 |
| 4.1.2 热泵空调系统性能试验分析 |
| 4.2 整车集成式热管理系统的设计 |
| 4.2.1 整车集成式热管理系统设计 |
| 4.2.2 整车集成式热管理系统匹配与建模 |
| 4.2.3 整车逻辑门限控制策略 |
| 4.3 整车集成式热管理系统性能分析 |
| 4.3.1 驾驶室热管理性能分析 |
| 4.3.2 电机余热可利用性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 压电馈能悬架系统研究 |
| 5.1 压电材料发电基础理论 |
| 5.1.1 压电材料特性 |
| 5.1.2 压电效应 |
| 5.1.3 压电方程 |
| 5.1.4 压电发电系统工作模式与结构 |
| 5.2 新型压电馈能悬架系统研究 |
| 5.2.1 新型压电馈能悬架系统建模 |
| 5.2.2 新型压电馈能悬架系统模型验证 |
| 5.2.3 新型压电馈能悬架系统馈能功率特性分析 |
| 5.3 基于非接触磁力作用压电馈能悬架系统研究 |
| 5.3.1 磁力作用压电馈能悬架系统建模 |
| 5.3.2 磁力作用压电馈能悬架系统馈能功率特性分析 |
| 5.3.3 样机试制与试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）电动汽车锂电池建模及SOC估算方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 汽车产业的发展与能源转型 |
| 1.1.2 电动汽车技术的广阔前景 |
| 1.1.3 车用动力电池的性能要求 |
| 1.1.4 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 锂电池建模研究现状 |
| 1.2.2 锂电池SOC估算研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 |
| 第2章 锂电池工作机理 |
| 2.1 锂电池结构与反应原理 |
| 2.2 锂电池主要技术参数 |
| 2.2.1 容量 |
| 2.2.2 电压 |
| 2.2.3 内阻 |
| 2.2.4 充放电倍率 |
| 2.2.5 自放电率 |
| 2.2.6 使用寿命 |
| 2.3 影响锂电池性能的主要因素 |
| 2.3.1 电压的影响 |
| 2.3.2 电流的影响 |
| 2.3.3 温度的影响 |
| 2.4 仿真工具中的锂电池单元模块分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 锂电池特性实验分析 |
| 3.1 容量特性实验分析 |
| 3.1.1 容量与环境温度关系特性 |
| 3.1.2 容量与放电倍率关系特性 |
| 3.2 动态阻抗特性实验分析 |
| 3.3 荷电状态特性实验分析 |
| 3.3.1 荷电状态与电动势的关系 |
| 3.3.2 外部因素对荷电状态特性的影响 |
| 3.3.3 荷电状态的滞回特性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 锂电池建模与参数辨识算法 |
| 4.1 等效电路模型分析 |
| 4.1.1 Linear模型 |
| 4.1.2 戴维南模型 |
| 4.1.3 PNGV模型 |
| 4.1.4 MC模型 |
| 4.1.5 等效电路模型的选取 |
| 4.2 参数辨识算法研究 |
| 4.2.1 模型离线辨识算法 |
| 4.2.2 LS在线辨识算法 |
| 4.2.3 递归RLS算法 |
| 4.3 锂电池参数拟合方法研究 |
| 4.3.1 建立分段三维拟合模型 |
| 4.3.2 基于分段模型的参数拟合 |
| 4.4 等效电路模型的实现 |
| 4.5 参数辨识结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 锂电池SOC估算 |
| 5.1 剩余电量与荷电状态SOC的定义 |
| 5.2 SOC估算方法简介 |
| 5.2.1 脉冲放电法 |
| 5.2.2 内阻法 |
| 5.2.3 安时积分法 |
| 5.2.4 开路电压法 |
| 5.2.5 状态观测器法 |
| 5.2.6 神经网络法 |
| 5.2.7 卡尔曼滤波法及其扩展算法 |
| 5.3 自适应平方根UKF算法研究 |
| 5.3.1 UKF算法介绍 |
| 5.3.2 Sage-Husa自适应滤波算法 |
| 5.3.3 SR平方根滤波算法 |
| 5.3.4 ASRUKF算法估算锂电池SOC |
| 5.4 锂电池SOC估算的实现 |
| 5.5 SOC估算结果与对比分析 |
| 5.5.1 充电过程 |
| 5.5.2 脉冲放电过程 |
| 5.5.3 极端初始误差工况 |
| 5.5.4 电动汽车城市驾驶工况 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）基于电池SOC和冗余管理的电池均衡输出技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 电池荷电状态估算方法现状 |
| 1.3 电池均衡研究现状 |
| 1.3.1 电池均衡拓扑结构研究现状 |
| 1.3.2 电池均衡策略研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 电池荷电状态预估 |
| 2.1 电池结构和工作原理 |
| 2.2 电池等效电路模型 |
| 2.3 电池参数辨识 |
| 2.4 电池SOC算法研究 |
| 2.4.1 扩展卡尔曼滤波算法 |
| 2.4.2 无迹卡尔曼滤波算法 |
| 2.4.3 自适应扩展卡尔曼滤波算法 |
| 2.4.4 改进算法 |
| 2.4.5 算法仿真分析 |
| 2.5 改进算法的实验验证 |
| 2.5.1 FUDS的实验验证 |
| 2.6 本章小节 |
| 第三章 冗余均衡电路研究 |
| 3.1 均衡结构的初步探究 |
| 3.1.1 电容型均衡 |
| 3.1.2 电感型均衡 |
| 3.1.3 变压器型均衡 |
| 3.1.4 冗余均衡 |
| 3.1.5 结果分析 |
| 3.2 冗余均衡电路控制策略研究 |
| 3.2.1 等能量控制法的问题探究 |
| 3.2.2 分阶段能量控制法 |
| 3.2.3 均衡策略优化分析 |
| 3.3 改进的冗余均衡结构 |
| 3.3.1 冗余均衡的问题探究 |
| 3.3.2 改进冗余均衡分析 |
| 3.3.3 均衡拓扑优化分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 冗余均衡的电路设计 |
| 4.1 系统总体设计方案 |
| 4.2 硬件设计 |
| 4.2.1 主控制器电路 |
| 4.2.2 供电模块设计 |
| 4.2.3 电压采集电路 |
| 4.2.4 驱动电路 |
| 4.2.5 均衡电路 |
| 4.2.6 电流采集电路与电压比较电路 |
| 4.3 软件流程设计 |
| 4.3.1 等能量控制 |
| 4.3.2 带DC-DC变换器的分阶段能量控制 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验验证 |
| 5.1 实验环境及实验参数 |
| 5.2 控制策略实验 |
| 5.2.1 控制策略对比实验 |
| 5.2.2 实验结果分析 |
| 5.3 均衡拓扑实验 |
| 5.3.1 冗余均衡电路拓扑对比实验 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结和后续展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（6）电极温度和电解液配方对热电化学电池发电性能影响的试验研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 热电化学电池研究现状 |
| 1.2.1 电解质的性能研究 |
| 1.2.2 电极温度的影响研究 |
| 1.2.3 电极材料的创新 |
| 1.2.4 试验装置的探索与优化 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 热电化学电池的理论分析 |
| 2.1 热电化学电池工作原理 |
| 2.1.1 热电化学电池的形成机理 |
| 2.1.2 热电化学电池的电极过程 |
| 2.2 热电化学电池主要性能参数的数学表达 |
| 2.2.1 热电化学电池反应的电极电位 |
| 2.2.2 热电化学电池的温度系数 |
| 2.2.3 热电化学电池发电性能的效率参数 |
| 2.3 热电化学电池主要性能参数的测量方法及结果 |
| 2.3.1 电化学体系及其等效电路 |
| 2.3.2 溶液电阻的衡量 |
| 2.3.3 电极电位温度系数的测量 |
| 2.3.4 开路电压与输出功率的测量 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 试验台架研究 |
| 3.1 试验台架总体方案设计 |
| 3.1.1 试验台架功能 |
| 3.1.2 试验台架组成 |
| 3.2 试验台架主要模块 |
| 3.2.1 热电化学电池模块 |
| 3.2.2 电极温度控制模块 |
| 3.2.3 数据采集模块 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 正交试验研究 |
| 4.1 正交试验方案设计 |
| 4.2 测试结果及其处理 |
| 4.2.1 开路电压的测量 |
| 4.2.2 最大输出功率的测量 |
| 4.3 测试结果的误差分析 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.4.1 极差分析法 |
| 4.4.2 方差分析法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 电极温度、电解液配方影响研究 |
| 5.1 电极温度对热电化学电池发电性能的影响 |
| 5.1.1 电极温度对开路电压的影响 |
| 5.1.2 电极温度对最大输出功率的影响 |
| 5.1.3 电极温度对比功率的影响 |
| 5.2 电解液配方对热电化学电池发电性能的影响 |
| 5.2.1 1:1 配比对发电性能的影响 |
| 5.2.2 其他配比对发电性能的影响 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 方差分析理论基础 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（7）电动汽车动力电池热特性及热管理方式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 字母注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 交通能耗概况 |
| 1.1.2 我国发展新能源汽车的必要性 |
| 1.1.3 汽车节能与新能源汽车 |
| 1.2 电动汽车动力电池热管理系统及研究现状 |
| 1.2.1 电动汽车动力电池 |
| 1.2.2 锂离子动力电池热管理性能要求与分类 |
| 1.2.3 以空气为介质的热管理系统 |
| 1.2.4 以液体为介质的热管理系统 |
| 1.2.5 基于热管与相变材料的热管理系统 |
| 1.2.6 基于热电制冷与沸腾换热等技术的热管理系统 |
| 1.2.7 研究电池热管理系统的意义和目的 |
| 1.2.8 电池热管理系统研究中存在的问题 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 电池电化学热耦合模型及实验系统 |
| 2.1 锂离子电池工作原理及数值模型 |
| 2.1.1 锂离子电池工作原理 |
| 2.1.2 锂离子电池数值模型的发展 |
| 2.2 锂离子电池热-电耦合数值模型 |
| 2.2.1 锂离子电池电化学模型 |
| 2.2.2 锂离子电池热量模型 |
| 2.2.3 模型的耦合求解 |
| 2.3 主要实验设备 |
| 2.4 实验方案设计及操作设置 |
| 2.4.1 充放电过程的实验操作 |
| 2.4.2 红外成像仪的实验操作 |
| 2.5 实验系统 |
| 2.5.1 电池热特性实验系统 |
| 2.5.2 电池热惯性实验系统 |
| 2.5.3 往复流式电池热管理实验系统 |
| 2.5.4 翅片-均温板式电池热管理实验系统 |
| 2.6 实验测量校准与误差分析 |
| 第三章 锂离子电池热特性的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 叠层式锂离子电池热特性的实验研究 |
| 3.2.1 电池表面温度分布情况 |
| 3.2.2 高低倍率放电温度分布随放电深度的变化 |
| 3.3 大型锂离子电池温度数值波动与空间分布评估 |
| 3.3.1 温度一致性变化规律 |
| 3.3.2 局部过热指数变化规律 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 锂离子电池热惯性的实验研究与数值模拟 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 圆柱式锂离子动力电池的热惯性 |
| 4.2.1 热惯性对电池表面温度的影响 |
| 4.2.2 电池半径R对热惯性的影响 |
| 4.2.3 放电倍率C对热惯性的影响 |
| 4.3 电池热惯性预测模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 往复通风式电池热管理系统的实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 往复式风冷热管理系统的控制策略 |
| 5.2.1 冷却空气流动方向对电池热特性的影响 |
| 5.2.2 起始换向时机对电池热特性的影响 |
| 5.2.3 往复式换向周期对电池热特性的影响 |
| 5.3 冷却空气流量与流道厚度对往复式风冷热管理系统的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 翅片-均温板式锂离子动力电池组热管理系统的研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 电池组放电过程的基本热特性 |
| 6.2.1 电池组最高、最低温度点的位置分布 |
| 6.2.2 温度随放电深度的变化 |
| 6.2.3 电池排布间距对热特性的影响 |
| 6.3 翅片式电池热管理系统 |
| 6.3.1 加装翅片对电池热特性的影响 |
| 6.3.2 翅片厚度的影响 |
| 6.3.3 翅片材料的影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 论文研究创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）交互式风冷动力电池热管理系统设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 动力电池热管理国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 第2章 锂离子电池充放电特性试验测试 |
| 2.1 电池实验平台 |
| 2.2 锂离子电池内阻特性 |
| 2.3 锂离子电池充放电特性研究 |
| 2.3.1 充电时电压电流特性 |
| 2.3.2 放电时电压电流特性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 电池单体生热传热规律仿真分析研究 |
| 3.1 电池单体生热传热数学模型 |
| 3.2 电池单体热特性分析 |
| 3.2.1 电池生热机理分析 |
| 3.2.2 电池单体的传热特性 |
| 3.2.3 电池热物性参数的获取 |
| 3.3 电池单体生热仿真 |
| 3.3.1 建模与网格划分 |
| 3.3.2 生热速率的获取 |
| 3.3.3 边界条件设置 |
| 3.4 仿真与试验结果对比分析 |
| 3.4.1 不同放电倍率对比分析 |
| 3.4.2 不同充电倍率对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 风冷式电池模组结构设计及仿真优化 |
| 4.1 电池模组设计 |
| 4.2 网格无关性验证 |
| 4.3 楔形流道下不同倾角的仿真对比分析 |
| 4.4 电池组单向和往复通风仿真对比分析 |
| 4.5 等间距和非等间距仿真对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 交互式风冷电池组热管理系统设计及试验测试 |
| 5.1 分档控制策略仿真 |
| 5.1.1 电池热源UDF |
| 5.1.2 电池组温度监测点UDF |
| 5.1.3 速度入口UDF |
| 5.2 分档控制试验 |
| 5.2.1 零部件的选型 |
| 5.2.2 参数标定 |
| 5.2.3 试验台的搭建 |
| 5.3 仿真试验结果对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 总结 |
| 创新点 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）锂电池化成系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 锂电池化成系统现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 本论文主要完成的研究工作 |
| 第2章 系统工作原理与系统整体结构 |
| 2.1 锂离子电池制作工艺的基本概念 |
| 2.2 系统总体结构及技术指标 |
| 2.3 PWM整流器拓扑结构与工作原理分析 |
| 2.3.1 PWM整流器拓扑结构的选择 |
| 2.3.2 单相全桥AC/DC工作原理分析 |
| 2.4 双向DC/DC拓扑结构与工作原理分析 |
| 2.4.1 降压斩波电路 |
| 2.4.2 升压斩波电路 |
| 2.4.3 本设计中双向直流变换器的工作原理 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 锂电池化成系统硬件的设计与实现 |
| 3.1 PWM硬件电路的设计 |
| 3.1.1 交流侧电感的设计 |
| 3.1.2 直流侧电容的设计 |
| 3.1.3 交流侧采样调理电路的设计 |
| 3.1.4 PWM驱动电路 |
| 3.2 DC/DC硬件电路的设计 |
| 3.2.1 信号检测电路 |
| 3.2.2 双向DC/DC主电路设计 |
| 3.2.3 内阻测量电路 |
| 3.2.4 温度测量电路 |
| 3.2.5 DC/DC驱动电路 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 系统软件设计与实现 |
| 4.1 控制系统软件架构 |
| 4.2 化成流程管理 |
| 4.2.1 多通道化成管理方式的设计 |
| 4.2.2 单通道化成流程控制的设计与实现 |
| 4.3 充放电稳定性的控制与实现 |
| 4.3.1 充放电稳定性的控制方法 |
| 4.3.2 充放电稳定性控制算法的改进与实现 |
| 4.4 锂电池参数检测高精度的设计与实现 |
| 4.4.1 参数检测通道的设计 |
| 4.4.2 参数检测的误差分析 |
| 4.4.3 数字滤波的设计 |
| 4.4.4 通道自校准算法的设计及实现 |
| 4.5 保护过程处理 |
| 4.6 单相电压型PWM控制算法设计 |
| 4.6.1 PWM整流模块控制结构 |
| 4.6.2 单周期控制算法的改进 |
| 4.6.3 功率前馈母线电压控制能量平衡算法设计 |
| 4.7 小结 |
| 第5章 测试数据分析 |
| 5.1 化成控制设备整体实物图 |
| 5.2 锂电池化成上位机软件介绍 |
| 5.3 化成系统的充放电数据分析 |
| 5.4 能量回馈模块的功能测试 |
| 5.5 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（10）微网系统中储能电站剩余电量估算方法研究及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 课题的研究意义 |
| 1.3 蓄电池选择 |
| 1.3.1 蓄电池选型原则 |
| 1.3.2 主要蓄电池类型比较 |
| 1.3.3 蓄电池选型方案 |
| 1.3.4 铅酸蓄电池原理与动作 |
| 1.4 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.4.1 传统估算方法 |
| 1.4.2 高级智能算法 |
| 1.4.3 复合估算方法 |
| 1.4.4 发展趋势 |
| 1.5 本文研究的主要内容 |
| 2. 电池实验测试平台 |
| 2.1 电池硬件平台介绍 |
| 2.1.1 电池组 |
| 2.1.2 双向高精度可编程直流电源 |
| 2.2 电池监控系统软件 |
| 2.2.1 蓄电池监控系统采集单元 |
| 2.2.2 蓄电池监测系统控制单元 |
| 2.2.3 蓄电池监测系统监测单元 |
| 2.3 本章小结 |
| 3. 储能电站中铅酸蓄电池的性能测试 |
| 3.1 电池在恒流充放电电流下的电压特征 |
| 3.2 电池在复杂工况下的电压特征 |
| 3.3 电池在不同充放电倍率下的电压特征 |
| 3.4 电池电压特征与SOC关系 |
| 3.5 本章小节 |
| 4. 储能电站中铅酸电池等效电路模型 |
| 4.1 电池模型概述 |
| 4.1.1 简单模型 |
| 4.1.2 Thevenin模型 |
| 4.1.3 PNGV模型 |
| 4.1.4 复杂模型 |
| 4.2 电池模型及参数辨识 |
| 4.2.1 电池模型 |
| 4.2.2 模型参数辨识 |
| 4.3 本章小结 |
| 5. 电池剩余电量估算方法及模型验证 |
| 5.1 电池剩余电量估算的基本理论 |
| 5.1.1 SOC定义 |
| 5.1.2 SOC的影响因素 |
| 5.2 电池荷电状态估算算法 |
| 5.2.1 扩展卡尔曼估算SOC原理 |
| 5.2.2 基于电池模型的状态空间方程及估算算法 |
| 5.3 算法验证及分析 |
| 5.3.1 恒流充放电工况下的SOC估计结果验证 |
| 5.3.2 复杂充放电工况下的SOC估计结果验证 |
| 5.4 本章小节 |
| 6. 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 算法实现相关代码 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、电池电动势和内阻的非等精度测量（论文参考文献）
- [1]锂离子动力电池高精度建模与多状态估计方法研究[D]. 朱瑞. 山东大学, 2021
- [2]18650动力电池放电特性研究与性能评价[D]. 李陈. 安徽农业大学, 2021
- [3]燃料电池载货车动力系统能量利用率提高研究[D]. 赵震. 太原理工大学, 2021(01)
- [4]电动汽车锂电池建模及SOC估算方法研究[D]. 李昊阳. 吉林大学, 2020(08)
- [5]基于电池SOC和冗余管理的电池均衡输出技术[D]. 何跃. 电子科技大学, 2020(01)
- [6]电极温度和电解液配方对热电化学电池发电性能影响的试验研究[D]. 吴加荣. 浙江大学, 2020(08)
- [7]电动汽车动力电池热特性及热管理方式研究[D]. 李恺翔. 天津大学, 2019
- [8]交互式风冷动力电池热管理系统设计与研究[D]. 杨龙博. 北京理工大学, 2018(07)
- [9]锂电池化成系统的设计与实现[D]. 刘顺. 成都理工大学, 2018(01)
- [10]微网系统中储能电站剩余电量估算方法研究及实现[D]. 陈媛媛. 辽宁科技大学, 2015(03)
标签：动力电池论文; 电池论文; 新能源汽车论文; bms电池管理系统论文; 电池内阻论文;