【摘 要】
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在环境污染严重和石油资源紧缺的双重压力下，开发低排放、低油耗的新能源汽车成为国际社会共同关注的焦点。动力电池作为电动车辆特别是纯电动车辆的动力源，其运行环境比较复杂
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在环境污染严重和石油资源紧缺的双重压力下，开发低排放、低油耗的新能源汽车成为国际社会共同关注的焦点。动力电池作为电动车辆特别是纯电动车辆的动力源，其运行环境比较复杂，使用过程中的老化会影响整车的性能。因此，对车载动力电池随机工况下健康状态(State of Health，SoH)的评估十分重要。本文以钴酸锂电池为研究对象，从实验方法、影响因素分析和容量衰减模型建立等三方面开展研究。 首先，对钴酸锂电池设计了不同放电倍率（2C、3C和5C）、不同DoD(20％、40％、60％和100％)和不同循环次数下的循环充放电实验;并结合NASA和CALCE数据库提供的电池数据，分析了电池在不同影响因素下的性能衰减情况，为容量衰减模型的建立提供数据支持。 在此基础上，将计算材料疲劳损伤的雨流计数法等效应用于电池SoH估计中，开发了一种实时计数程序，实现对随机工况下电池充放电倍率、DoD和循环次数下的实时统计分析;并将改进的雨流计数法与传统雨流计数法进行对比，验证了改进计数法的实时性与准确性。 最后，根据实时雨流计数法，提出了一种采用等效充放电电流-SoC的包络面积，同时融合循环次数来刻画电池SoH的预测模型，并将模型仿真结果与实验结果进行了对比。结果表明，该模型能较好的吻合实验结果，接近电池真实的衰减情况，初步验证了该模型的可行性，为实时评估动力电池SoH奠定良好基础。
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