【摘 要】
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随着能源枯竭与全球变暖等问题的日益严重,以纯电动汽车为代表的新能源汽车成为世界各国研究的重点。动力电池是电动汽车的核心部件之一,电池管理系统（Battery Management System,BMS）对维持动力电池的高效可靠工作起到关键性作用。电池状态估算是BMS的核心功能,只有准确的对电池状态进行估算,才能对电池进行合理的管理,提高电池利用效率和续航能力,延长使用寿命。本文以正极材料为镍钴锰的
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随着能源枯竭与全球变暖等问题的日益严重,以纯电动汽车为代表的新能源汽车成为世界各国研究的重点。动力电池是电动汽车的核心部件之一,电池管理系统（Battery Management System,BMS）对维持动力电池的高效可靠工作起到关键性作用。电池状态估算是BMS的核心功能,只有准确的对电池状态进行估算,才能对电池进行合理的管理,提高电池利用效率和续航能力,延长使用寿命。本文以正极材料为镍钴锰的三元锂离子电池为研究对象,对电池的荷电状态（State of Charge,SOC）、健康状态（State of Health,SOH）估算方法展开了研究。本文依据锂离子电池的工作特性,设计实验对电池的最大可用容量、容量与温度的关系、容量与放电倍率的关系、循环老化特性、电池开路电压（Open Circuit Voltage,OCV）与SOC关系进行测试。通过对电池常用等效电路模型对比分析,选择二阶Thevenin模型描述电池特性,使用递推最小二乘法（Recursive Least Square,RLS）对电池模型进行参数辨识。对扩展卡尔曼滤波算法（Extended Kalman Filter,EKF）的递推过程进行分析,在EKF的基础上,提出鲁棒自适应差分卡尔曼滤波算法:采用有限差分的方法代替EKF对非线性系统的求导运算,提高系统线性化的计算效率和精度;采用Huber M估计改进EKF,提高算法对非高斯观测噪声的鲁棒性;采用Sage-Husa自适应滤波算法实时估计噪声,减少误差累积,提高估算精度。在联邦城市运行工况（Federal Urban Driving Schedule,FUDS）下,对算法进行正常环境、初始值不准、噪声干扰、温度不一致情况的性能测试,证明所提鲁棒自适应差分卡尔曼滤波算法改进了EKF的性能,在不同情况下都能较准确的估算出电池SOC。分析电池老化特征,从实际情况考虑,提取电池恒流充电阶段相同电压范围的时间间隔作为健康因子（Health Indictor,HI）。采用粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法优化反向传播（Back Propagation,BP）神经网络,对网络初始权阈值进行全局寻优,减少网络训练次数,加快训练速度。将Bootstrap法与BP神经网络相结合构成B-BP模型对SOH区间进行预测,为系统运行提供更充分的准确度信息,使用实验所得老化数据和美国航天局（National Aeronautics and Space Administration,NASA）公开数据集验证表明B-BP模型能够较准确的对电池SOH进行区间预测。
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