【摘 要】
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随着能源危机和环境问题的日益严重，世界各国对新能源汽车的呼声越来越高，混合动力电动汽车成为全球汽车工业研究开发的热点。动力电池及其管理系统(BMS)是混合动力电动汽车的
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随着能源危机和环境问题的日益严重，世界各国对新能源汽车的呼声越来越高，混合动力电动汽车成为全球汽车工业研究开发的热点。动力电池及其管理系统(BMS)是混合动力电动汽车的关键部件，准确进行电池荷电状态(SOC)的估计对提高电池使用寿命和整车性能具有重要意义。
本文在试验的基础上，分析混合动力汽车用镍氢电池的特性，研究了各种电池模型的特点，在MATLAB/Simulink中建立了Rint、Thevenin、PNGV三种电池等效电路模型，采用综合效率系数的方法，将温度、充放电倍率、容量老化和自放电因素考虑到建模当中，使用混合动力汽车电池相关的工况试验数据分析了各个模型的特点，得出Rint模型误差较大，PNGV模型最优，但其电路参数多，不利于应用在BMS中。因此，本文将仿真结果次优的Thevenin模型进行了改进，分充电和放电方向分别辨识参数，使其既能达到PNGV模型的效果，又能降低BMS实时系统的计算复杂度。
结合改进Thevenin模型，研究使用卡尔曼滤波算法来估算电池SOC，建立了算法模型，仿真验证了模型的合理性，并分析了存在测量误差情况下SOC估计误差增大的情况，设计了卡尔曼滤波和安时积分分段估算SOC的算法来解决这个问题。应用MATLAB的RTW模块自动代码生成功能，将算法模型自动生成BMS的目标C代码，将代码模块加入BMS的实时系统中，对混合动力轿车采用的144v/6Ah镍氢电池组及其BMS进行了台架试验。台架试验表明卡尔曼滤波算法能解决SOC估计中初值难于确定和存在累计误差的问题，卡尔曼滤波和安时积分分段估算SOC的算法能减小纯卡尔曼滤波算法在电池SOC工作区的误差。
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