电池变温度模型似然函数参数辨识及SOC估计

锂离子电池模型参数随温度和荷电状态(SOC)的变化而变化,特别是低温时模型参数变化较大,单值模型不准确。为了解决温度变化对SOC估计的影响,提高模型的准确度,引入温度修正因子,建立了变温度二阶RC等效电路模型。在模型参数辨识过程中,提出了最大似然函数法(MLE)获取模型参数。MLE算法简单,可以解决最小二乘算法因数据增多出现的数据饱和问题,收敛性质随着样本数目增加变好。通过混合动力汽车Loadcycle工况实验验证了提出的参数辨识方法的正确性和准确性。在温度变化下的条件下,基于变温度等效模型,采用自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法估计电池的SOC,并与单值模型下采用AEKF算法和无迹卡尔曼滤波(UKF)算法得到的SOC估计值进行对比。通过对比可以看出变温度模型下的AEKF算法得到的SOC估计精度较高,误差在2.2%以内。

基于热评价模型的乘员舱降温特性

本文对汽车乘员舱制冷工况下的热环境和人体热舒适度进行了实验研究。实验工况:空调模式:制冷、自动模式内循环、设定温度为26℃;行驶状态:怠速、路试。实验结果表明:乘员舱气温受空间位置和行驶状态的影响,路试状态下气温均匀程度高于怠速工况;乘员舱湿度分布也受空间位置和行驶状态的影响,路试状态下的前后舱内相对湿度差小于怠速工况;舱内座椅的温度受太阳辐射影响和乘员影响,升温阶段温度略高于气温,降温阶段降温速率远小于气温;PMV模型与等效温度模型在怠速和路试工况下与实际人体热舒适度在时间变化趋势上均基本一致,两模型在怠速状态的预测精度均高于相应路试状态,等效温度模型总体预测精度高于PMV模型。