摘要
由于燃油汽车过度依赖化石能源，化石能源属于不可再生能源且化石能源的燃烧会对生态环境产生不可逆的破坏。近年来，纯电动汽车因为其对环境友好成为各国汽车产业的主要发展方向。作为纯电动汽车的唯一能量来源，锂离子电池以及电池管理系统成为众多科学工作者的研究热点。其中，锂离子电池的荷电状态(State Of Charge，SOC)是研究电池管理系统的重点和基础。因为 SOC 不能通过仪器直接测量得到，故需要对锂离子电池建立模型然后利用相关的算法才能得到。准确估计 SOC 能够保证行车的安全并延长锂离子电池的使用寿命。本文为了能够准确估计SOC，具体研究内容如下： 1、引入分数阶微积分理论，通过分析锂离子电池的电化学阻抗频谱，说明锂离子电池的模型更适合用分数阶表达。提出用分数阶粒子群优化算法通过混合脉冲功率特性(Hybird Pulse Power Characterization，HPPC)测试来辨识锂离子电池的分数阶等效电路模型，最后通过开路电压测试验证了辨识出的分数阶等效电路模型的精度。 2、根据建立的分数阶等效电路，提出改进的分数阶 H∞滤波算法，即在原有的分数阶H∞滤波算法的基础上加入一个滑模观测器，通过城市道路循环工况(Urban Dynamomenter Driving Schedule，UDDS)和动态应力测试(Dynamic Stress Test，DST)工况比较了分数阶扩展卡尔曼滤波算法、分数阶 H∞滤波算法以及改进的分数阶 H∞滤波算法的精度以及鲁棒性，实验证明改进的分数阶H∞滤波算法的精度高且鲁棒性强。 3、考虑到无迹卡尔曼滤波在处理非线性系统问题的精度较高，根据分数阶等效电路模型推导出改进的分数阶无迹卡尔曼滤波算法，在原有的分数阶无迹卡尔曼滤波算法的基础上加入一个滑模观测器，在 UDDS工况以及 DST工况下比较了分数阶扩展卡尔曼滤波算法、分数阶无迹卡尔曼滤波算法以及改进的分数阶无迹卡尔曼滤波算法的精度和鲁棒性，结果证明了改进的分数阶无迹卡尔曼滤波算法精度和鲁棒性都很好。
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