电动汽车铅酸蓄电池模型建立与参数辨识研究

电动汽车用蓄电池是非线性系统,建立动力电池模型的主要目的是预测电池的状态参数,在电动汽车仿真中必不可少。研究不同的电池模型,建立SD-EV2上的铅酸电池二阶RC模型,用最小二乘法进行参数辨识和模型验证,验证结果表明该模型具有较高的精度和动、静态特性。

阀控式铅酸蓄电池的等效电路模型和参数辨识

电池模型是研究电池性能的重要工具,根据阀控式铅酸蓄电池的特性,建立一种能反应其内部特性的二阶RC电路等效模型。然后根据模型,推导出能够反映出电池性能的开路电压和内阻。设计伪随机序列作为模型激励,对铅酸电池在特定条件下的充放电实验进行模拟,利用基于遗忘因子的最小递推二乘法进行模型参数辨识。通过端电压比较法对辨识结果进行验证,结果表明:采用M序列作为激励的参数辨识方法,能够准确有效地辨识阀控式铅酸电池等效电路模型的参数,并可以对其参数的获取提供理论基础与支持。二阶等效电路模型及基于递推最小二乘算法的模型参数的辨识结果可以精确地进行充放电过程仿真。

基于随机抽样参数辨识的动力锂电池组仿真模型构建

为解决多电芯电池组建模过程中电池参数辨识大量耗时的问题,根据电池组中各单体电池参数呈正态分布的特点,提出一种基于统计学方法和最小电动势的复合电池组建模方法.该方法首先随机抽取电池组中部分单体作为样本,利用脉冲充放电实验和最小二乘辨识方法对样本电池进行参数辨识;然后以样本电池参数的平均值和方差代表电池组的参数特征进行电池组模型构建;最后基于Simulink平台进行计算机仿真实验,并对比实际充放电实验数据.结果表明,两者的端电压误差在0.05 V以内,相对误差1.5%,验证了所提方法的有效性.

基于Parameter Estimation Toolbox的锂离子电池参数辨识

近几年迎来锂离子电池的研究热潮,建立可靠的电池模型和进行准确的电池参数辨识是开展电池研究的首要任务。文章以三元锂电池为研究对象,选用兼顾准确度和简易度的二阶RC电池模型,采用MATLAB自带的Parameter Estimation Toolbox对电池模型进行参数辨识。最后在HPPC工况和DST工况下验证了电池模型精准性,证明电池参数辨识具有很好的效果,该辨识方法简单实用,可以广泛用于电池的研究。