电动汽车动力电池剩余电量预测系统的研究

论文摘要

随着全球环保意识增强和能源问题突出,汽车发展也面临着能源消耗及环境污染等一系列严峻挑战。一直以来,传统的汽车发展以消耗燃油为基础,但这种发展模式正在发生改变,电动汽车将逐渐成为发展绿色车辆的一种理想车型。目前,发展电动汽车仍存在大量技术瓶颈,动力电池成为影响电动汽车发展的关键因素。动力电池的性能、电池能量的合理管理对车辆的动力特性至关重要,它们直接决定着电动汽车的连续行驶里程、加速性能以及最大爬坡度等。因此,开发专门的动力电池能量管理系统、设计合理的电池能量管理策略对于充分利用车载能量,实现节能环保具有十分重要的意义。本文在已有的研究基础上对电池管理系统中的难点问题：动力电池剩余容量的估计进行了进一步的研究。首先,介绍了电动汽车的国内外发展现状、动力电池管理系统的技术状况以及传统的电池剩余容量的预测方法；通过对比分析三种常用的电动汽车动力电池的优缺点确立锂离子动力电池为研究对象。文章论述了电池的工作原理,通过建立电池模型对电池电压、电流、温度以及内阻等主要特性进行了仿真分析,在此基础上,应用人工神经网络理论建立了RBF神经网络来预测电池剩余容量,通过仿真验证了方法的可行性,是一种易于实现且有较高精度的预测方法。最后,文章进行了电池管理系统的硬件设计和软件设计。硬件方面,详细分析了各个模块的主要功能、原理及结构,采用STC89C52Rc为核心控制单元对电池管理系统进行能量管理,给出了各部分的软件流程图、部分程序代码。软件采用置顶向下的方法进行设计,提高了运行速度,保证系统的实时性与可靠性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 电动汽车的发展现状现状
• 1.1.1 国外电动汽车发展现状
• 1.1.2 国内电动汽车发展现状
• 1.1.3 国内电动汽车发展趋势
• 1.1.4 电动汽车的研究意义
• 1.2 电动汽车电池管理系统研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.2.3 电动汽车电池管理系统研究的重点与难点
• 1.2.4 电动汽车电池管理系统研究的基本功能
• 1.3 本文研究的主要内容
• 第2章 电动汽车用锂离子电池工作原理及性能仿真分析
• 2.1 电动汽车对动力电池的基本要求
• 2.2 常用动力电池性能比较
• 2.3 锂离子动力电池工作原理
• 2.4 锂离子动力电池性能仿真分析
• 2.4.1 电池性能参数
• 2.4.2 电池性能仿真分析
• 2.5 本章小结
• 第3章 动力电池剩余容量、SOC的定义及估算方法
• 3.1 剩余容量的影响因素与计算
• 3.2 电池SOC的定义与估算方法
• 3.3 本文SOC估算方法的提出
• 3.4 本章小结
• 第4章 RBF神经网络
• 4.1 神经网络理论
• 4.1.1 神经网络简介
• 4.1.2 人工神经元模型及激活函数
• 4.1.3 神经网络的工作过程
• 4.1.4 神经网络的学习
• 4.2 RBF神经网络结构与工作原理
• 4.3 RBF神经网络学习策略
• 4.3.1 固定中心随机选择法
• 4.3.2 中心监督选择法
• 4.3.3 中心自组织选择法
• 4.3.4 正则化严格插值法
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于RBF神经网络的动力电池SOC预测
• 5.1 动力电池SOC仿真
• 5.2 基于RBF神经网络SOC仿真结果分析
• 5.3 本章小结
• 第6章 电池管理系统硬件设计
• 6.1 电池管理系统硬件概述
• 6.2 电池管理系统数据采集
• 6.2.1 电压采集模块
• 6.2.2 电流采集模块
• 6.2.3 温度采集模块
• 6.3 A/D转换模块
• 6.4 液晶显示模块
• 6.5 本章小结
• 第7章 电池管理系统软件设计
• 7.1 电池管理系统软件设计概述
• 7.2 数据采集程序设计
• 7.3 温度模块程序设计
• 7.4 液晶显示模块程序设计
• 7.5 通讯模块的软件设计
• 7.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 附录
• 致谢