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锂动力电池内阻影响因素的实验研究

汽车工程 2017年第5期39卷 503-508,516页

作者：寇志华华敏季豪潘旭海南京工业大学安全科学与工程学院南京210009 江苏省城市与工业安全重点实验室南京210009

锂动力电池内阻是衡量电动汽车用电池性能的一个重要参数。本文中研究了不同环境温度、放电倍率和放电深度下的电池内阻随循环次数而变化的规律。结果表明,电池内阻与循环次数之间呈幂指数关系。电池内阻变化率与环境温度之间近似于二... 详细信息

锂动力电池内阻是衡量电动汽车用电池性能的一个重要参数。本文中研究了不同环境温度、放电倍率和放电深度下的电池内阻随循环次数而变化的规律。结果表明,电池内阻与循环次数之间呈幂指数关系。电池内阻变化率与环境温度之间近似于二次函数关系,当环境温度为20℃时,电池内阻及其随循环次数的变化率均最小;电池内阻变化率随放电倍率的增大而增大,当放电倍率为1C时,电池内阻变化率基本上不随循环次数而变化,而当放电倍率为1.5C和2C时,电池内阻变化率随循环次数增加而明显增大;放电深度为25%和50%时,电池内阻变化率随循环次数的变化曲线相近,当放电深度达到100%时,电池内阻变化率显著增大。单次循环放电中,放电深度为0~80%时,电池内阻随放电深度的变化较小,当放电深度为80%~100%时,电池内阻随放电深度的增加而急剧增加。

关键词：锂动力电池电池内阻放电倍率放电深度

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锂动力电池产业有毒有害物质筛查及对策研究

环境污染与防治 2021年第6期43卷 801-806页

作者：蒋京呈菅小东林军潘寻生态环境部固体废物与化学品管理技术中心北京100029

随着中国新能源汽车产业的不断发展壮大,锂动力电池生产及回收再利用过程中的环境安全问题逐渐凸显。由于多种有毒有害物质在锂动力电池中广泛使用,且存在回收处置不当、污染控制不力等问题,锂动力电池原材料、生产中新加入的物质和再... 详细信息

随着中国新能源汽车产业的不断发展壮大,锂动力电池生产及回收再利用过程中的环境安全问题逐渐凸显。由于多种有毒有害物质在锂动力电池中广泛使用,且存在回收处置不当、污染控制不力等问题,锂动力电池原材料、生产中新加入的物质和再生过程中产生的污染物均有进入环境的可能。系统梳理了锂动力电池产业原材料化学物质组成及主要污染物,形成了产业有毒有害物质清单;在分析清单物质的国内污染物排放标准、国际有毒有害物质名录、物质自身危害属性的基础上识别了产业重点有毒有害物质,并针对其环境暴露和危害提出了对策建议,以期为相关部门制定或完善产业环保政策,降低环境安全风险,进而为锂动力电池产业健康可持续发展提供决策支持。

关键词：新能源汽车锂动力电池有毒有害物质筛查对策

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锂动力电池组均衡充电系统的研究和设计

锂动力电池组均衡充电系统的研究和设计

作者：付正德华南农业大学

学位级别：硕士

伴随着世界汽车工业的高速发展,能源短缺和环境污染等问题有着不断恶化的趋势。纯电动汽车因为其清洁的出行方式而获得迅速发展。但另一方面,由于技术的制约,用作汽车能源电池之一的锂动力电池目前没有能够满足大功率的容量,一般都是采... 详细信息

伴随着世界汽车工业的高速发展,能源短缺和环境污染等问题有着不断恶化的趋势。纯电动汽车因为其清洁的出行方式而获得迅速发展。但另一方面,由于技术的制约,用作汽车能源电池之一的锂动力电池目前没有能够满足大功率的容量,一般都是采用将锂动力电池串联的办法来满足电动汽车的电压需求。然而汽车复杂的工作环境和锂动力电池自身的特性会导致锂动力电池出现单体之间的不一致性进而影响电池组的性能。针对三元锂动力电池组的不一致性问题,本文进行电池均衡系统的研究和设计。在对种常见的开关电源的拓扑结构和常见的开关电源的工作方式进行分析后,在芯片IR2153的基础上进行了DC-DC充电模块的设计。根据芯片的实际应用情况设计了充电模块的各项指标。完成DC-DC充电模块的电路设计后对其进行仿真验证设计的可行性。在充电模块的基础上进行均衡充电系统的设计,搭建均衡充电系统的实验台架进行电池均衡实验。本文的主要研究内容如下:通过对比分析常见的开关电源的拓扑结构和工作方式,结合芯片IR2153的典型应用结构,选用半桥变换器作为充电模块的拓扑结构,选择PFM作为电路的调制方式。完成开关电源的总体结构设计。根据芯片的参数和设计需求确定充电模块的各项参数指标,如确定输出和输入电压等。根据模块的参数指标完成DC-DC充电模块的硬件设计,包括半桥谐振电路中熔断丝和主开关的选型、变压器的原边和副边匝数的计算、整流电路、状态指示电路、稳压控制电路等电路的设计。对设计的均衡模块进行仿真,验证模块设计的合理性,检测输入电压、输出电压、纹波电压等参数是否在合理范围内。进行电池充放电实验和HPPC实验,来研究电池的工作电压变化曲线,通过HPPC实验进行电池的参数辨识发现工作电压和SOC的线性关系,来确定均衡系统的均衡变量以及均衡变量的阈值。在DC-DC充电模块的基础上设计均衡充电系统,系统采用常速均衡策略,根据均衡变量的阈值决定系统的开启和关闭。进行电池管理系统中的数据采集模块和通信模块的设计。数据采集模块基于芯片LTC6802进行设计,通信模块通过外接CAN分析仪实现。软件方面为了实现上位机数据显示以及对硬件的控制,在CCS环境中进行主程序模块、通信模块等模块的软件开发,之后在上位机中运用C语言进行编写。最后,本文搭建了验证均衡充电系统均衡效果的实验平台。进行了电池特性充放电实验排除了充放电电流对电池容量的也行;进行电压采集实验验证了系统电压采集的精确度符合设计要求。最后,进行电池均衡充电实验和无均衡系统的电池组充电实验,两个实验的结果进行对比,发现没有均衡系统时,电池组的电压不一致性有增大的趋势,电压极差增大,而电池进行均衡充电时,电压的极差控制在20mV内,系统达到均衡效果。本文的均衡系统采用稳压限流的负反馈设计使充电模块能进行4.2V的纹波系数小于10%的电压输出,利用单对单和稳压限流的均衡模式设计了均衡充电系统,充电模块的稳压设计使用部分硬件结构代替了复杂的控制策略。

关键词：电动汽车锂动力电池开关电源均衡充电系统均衡电路

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锂动力电池SOC估计及快速充电策略研究

锂动力电池SOC估计及快速充电策略研究

作者：赵文铭重庆邮电大学

学位级别：硕士

动力电池是电动汽车的能量来源。电池管理系统主要负责管理、监测动力电池。本文的研究对象是锂动力电池,锂动力电池因其寿命长、比能量高等优点广泛作为动力电池应用于电动汽车。锂动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC)的精确估算... 详细信息

动力电池是电动汽车的能量来源。电池管理系统主要负责管理、监测动力电池。本文的研究对象是锂动力电池,锂动力电池因其寿命长、比能量高等优点广泛作为动力电池应用于电动汽车。锂动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC)的精确估算是电池管理系统的基础,高效的充电策略是提高电池充电效率的关键,提高锂动力电池充电效率可以有效地降低能耗与充电时间。本文主要对单体电池的等效电路模型的搭建、SOC估算、快速充电策略进行了研究。主要进行了以下几方面的工作:首先,阐明了锂动力电池SOC估算的研究意义与背景,介绍了SOC的定义与常用估算方法,并对国内外电池SOC估算和快速充电方法进行了全面的介绍和分析。然后,通过电池测试平台,完成开路电压辨识实验,得到电池开路电压与SOC曲线,同时通过HPPC混合脉冲功率特性实验,完成电池模型的参数辨识。在此基础上,搭建了锂动力电池一阶RC等效电路的MATLAB仿真模型,并在自定义工况下进行模型验证。其次,本文研究了神经网络方法和卡尔曼滤波方法在SOC估算中的应用。在神经网络方法方面,针对Elman神经网络预测SOC性能的不足和PSO算法稳定性差、收敛速度慢及易陷入局部收敛的缺点,本文采用了基于改进PSO算法优化Elman神经网络的动力电池SOC估算方法,然后利用实验平台采集的数据对该方法进行验证。在卡尔曼滤波方法方面,针对于EKF算法对于时变噪声的处理能力和计算机舍入误差的不足,本文采用了UD分解改进的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波算法估算SOC的方法,然后用自定义脉冲工况、UDDS工况电流数据验证该估算方法的性能。利用实验平台采集的恒流恒压数据对本文采用的两种SOC估算方法进行了对比实验,结果表明两种方法的精度和稳定性都满足实际应用需求,但UD-AEKF方法在估算SOC方面的性能更胜一筹。最后,基于UD-AEKF估算SOC方法研究了锂动力电池快速充电策略。以充电过程中的能耗和时间为评价指标,考虑到电池内部参数都是随SOC动态变化,本文在电池一阶RC等效电路模型的基础上建立充电过程中的时间能耗耦合模型,并在MATLAB中进行实现。在确定SOC分段方式后,采用遗传算法对每段SOC的充电电流进行优化,得到优化后的快速充电策略。结果表明,该方法能够有效地缩短电池充电时间,同时降低电池能量损耗。

关键词：锂动力电池 SOC估算 UD分解自适应卡尔曼滤波算法神经网络快速充电策略

基于模糊LSTM算法的锂动力电池故障诊断方法研究

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基于模糊LSTM算法的锂动力电池故障诊断方法研究

作者：李政昊哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

随着社会对新能源发展愈加重视,电动汽车得到了大力推广。但是电动汽车起火以及燃爆等事故频发也暴露了其安全性方面的弊端,这成了制约电动汽车发展普及的技术瓶颈。电动汽车的安全性主要取决于车用电池系统的安全性,快速准确地对车用... 详细信息

随着社会对新能源发展愈加重视,电动汽车得到了大力推广。但是电动汽车起火以及燃爆等事故频发也暴露了其安全性方面的弊端,这成了制约电动汽车发展普及的技术瓶颈。电动汽车的安全性主要取决于车用电池系统的安全性,快速准确地对车用动力电池系统开展安全监控、故障诊断和故障提前报警对用户的安全至关重要。因此,精准可靠的故障识别和故障程度量化研究,已经成为了国内外学者的研究热点。本文对电动汽车发展现状及车用动力电池系统研究现状进行了调研,总结了车用锂动力电池常用的故障诊断方法及其相应的问题与难点。在锂电池容量、内阻、寿命老化、过充电和过放电等常规电性能和滥用实验的基础上,开展了锂电池故障模式、故障机理、故障诱因和故障影响等相关基础理论研究。利用失效模式与影响分析方法(FMEA),开展了锂电池潜在失效模式条件下的风险评估,并给出合理化使用决策。鉴于锂动力电池是强非线性系统并且其采样数据具有强时序性,提出了一种采用长短期记忆神经网络(LSTM)算法的锂电池故障诊断方法。同时考虑到噪声信号对关键故障信息干扰的影响,采用小波包降噪算法对采样数据进行了预处理。仿真结果表明,与支持向量机(SVM)及BP神经网络(BP)算法相比,LSTM算法具有较高的诊断能力和准确率。考虑到锂电池发生故障时故障类型往往并不单一,传统的LSTM算法无法实现多故障类型的准确识别,且难以衡量电池的故障程度。针对上述难点,提出了一种采用模糊规则改进LSTM算法的锂电池故障诊断方法。仿真结果表明,该方法可以实现准确的故障分类以及故障程度量化,同时改进模型更新速度快,可提高故障诊断速度,具有良好的实用性。搭建了电池管理系统(BMS)数据采集平台,在平台上开展了故障诊断实验研究,实现了锂电池故障类型预测及故障程度的量化。最后通过样品电池的风险评估分析,验证了本文算法的有效性和准确性。

关键词：锂动力电池故障诊断模糊LSTM 电池管理系统

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锂动力电池系统性能分析及故障诊断研究

锂动力电池系统性能分析及故障诊断研究

作者：李思博哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

当今随着全球能源短缺,环境污染日益严重,传统内燃机汽车作为污染的主要来源之一,逐渐被电动汽车所替代。作为电动汽车的能量来源,动力电池系统在电动汽车中尤为重要,其性能优劣极大地影响汽车正常行驶,一旦发生故障,将危害整车安全。因... 详细信息

当今随着全球能源短缺,环境污染日益严重,传统内燃机汽车作为污染的主要来源之一,逐渐被电动汽车所替代。作为电动汽车的能量来源,动力电池系统在电动汽车中尤为重要,其性能优劣极大地影响汽车正常行驶,一旦发生故障,将危害整车安全。因此,分析动力电池系统性能及故障并加以诊断,从而提高动力电池系统的稳定性,确保动力的稳定输出是一项重要工作。本文首先对电动汽车和动力电池的发展及应用情况进行了介绍,对故障诊断技术的研究成果进行了概括和总结。在全面分析锂离子电池原理、参数、老化原因及故障类型的基础上,选择以数据驱动的故障诊断方法对锂动力电池系统故障进行诊断,并运用失效模式影响分析(Failure Mode and Effects Analysis,FMEA)来确认故障等级。鉴于动力电池系统故障具有很强的复杂性和不确定性,电池实时数据测试点少且测试数据不完备,这给动力电池系统的性能分析及故障诊断带来较大的难度,而支持向量机在小样本数据集处理上具有优势,提出了基于PSO-SVM(Particle Swarm Optimization Support Vector Machine,PSO-SVM)的锂动力电池性能估测方法,并建立仿真模型,仿真结果表明,该方法在参数寻优上表现良好,预测性能优异,适用于对锂动力电池系统工作状态的预测,为其故障诊断提供数据支持。最后,结合PSO-SVM和FMEA的分析结果,提出利用模糊贝叶斯网络对锂动力电池系统进行故障诊断,通过在朴素贝叶斯网络中引入模糊理论,构建了模糊贝叶斯故障诊断网络,并进行了仿真分析,结果表明,该方法对故障原因识别概率高,能够降低在推理过程中所需的条件概率数量,诊断速度快,具有良好的可行性和准确性。

关键词：电动汽车锂动力电池故障诊断支持向量机模糊贝叶斯网络

基于GWO-SVM算法的锂动力电池状态在线联合估计方法研究

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基于GWO-SVM算法的锂动力电池状态在线联合估计方法研究

作者：张越哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

电池管理系统(BMS)作为电动汽车及储能应用中核心组成部分,实现准确且快速的电池状态预测是BMS的重要功能之一。荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)作为电池状态的两大指标,是确保电动汽车及电池储能系统安全、监测电池状态的重要标准。因此... 详细信息

电池管理系统(BMS)作为电动汽车及储能应用中核心组成部分,实现准确且快速的电池状态预测是BMS的重要功能之一。荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)作为电池状态的两大指标,是确保电动汽车及电池储能系统安全、监测电池状态的重要标准。因此开展锂动力电池SOC和SOH的准确在线估计相关研究有利于系统的安全运行,具有至关重要的学术意义和应用前景。本文研究内容的具体工作如下:首先,本文对现有的电池荷电状态和健康状态估计方法进行了详尽的综述。分析了电池SOC估计和SOH估计在现有阶段存在运行较为复杂、估计时长不利于实现在线估计等问题的原因,明确单独估计方法和联合估计方法对电池荷电状态以及健康状态估计的影响。在本课题组实验室搭建的实验平台基础上,展开了相关实验测试。其次,进一步研究了支持向量机(SVM)算法,通过开展锂动力电池实验,分析了SOC与SOH的耦合关系,并简化了特征量的提取,减小了不必要的运算量。提出了以支持向量机为基础的锂动力电池联合估计方法。通过仿真验证表明,此方法泛化性能良好,在一定程度上提高了计算能力和估计精度,为后续的在线研究提供了一定的基础。但是这种方法对参数比较敏感,仍需要进一步优化参数,提高估计的准确性与鲁棒性。再次,针对SVM联合估计时仍需进一步优化参数,准确性和鲁棒性有待提高等问题,提出了基于灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)算法的电池状态联合估计方法。通过工况验证以及与其他算法对比测试,验证了基于灰狼优化支持向量机的电池状态联合估算方法,可以有效地优化参数,提高电池状态估计的准确性和鲁棒性。最后,从硬件和软件上设计锂动力电池的BMS,实现基于GWO-SVM算法的锂动力电池状态联合估计的在线应用。通过DST工况和充放电循环测试,对本文所提方法进行验证。实验最终表明,该平台能够实现锂动力电池相关数据的精确采集和对电池状态的在线估计,且具有较好的估计准确性与鲁棒性,具有实用价值。

关键词：锂动力电池荷电状态健康状态支持向量机灰狼优化算法

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锂动力电池动态一致性评价方法的研究

锂动力电池动态一致性评价方法的研究

作者：付航哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

锂动力电池，以其比容量高和长循环寿命，在动力电池领域作为技术革新的重要支持。尽管制造工艺以及使用管理技术不断提高，在实际的使用中，都需要将各单体电池，通过串联或并联的方式成组使用，而在长期的使用后，电池组都会出现性能... 详细信息

锂动力电池，以其比容量高和长循环寿命，在动力电池领域作为技术革新的重要支持。尽管制造工艺以及使用管理技术不断提高，在实际的使用中，都需要将各单体电池，通过串联或并联的方式成组使用，而在长期的使用后，电池组都会出现性能大幅衰减的现象。经研究表明，这是由于构成电池组的单体电池在一致性上出现了明显的差异。因此，为了让动力电池组在长期使用过程中，都能一直保持有较高的性能，延长整个电池组的使用寿命，就需要对组内单体电池的一致性有较好的判断，以便于电池管理系统(BMS)以及用户对其进行及时维护。对动力电池的一致性概念进行了研究，经过大量的实验，并对实验数据进行分析发现在多个性能参数中，电池的荷电状态(SOC)和动力电池的工作电压(CCV)能够全面的显示电池当前的状态，同时也是电池动态特性的集中体现，可以作为评价电池一致性评价的技术指标。本文建立并改进了动力电池的等效模型，在模型建立过程中，引入了权值向量A(m)，来更好地反映这一差异的存在。文中采用平方根容积卡尔曼滤波法，结合强跟踪滤波理论(SCKF-STF)对SOC进行预测，给出了预测结果和误差分析，在算法的前端设计并加入了多重滤波算法，对混入的噪声进行处理，并结合针对一致性差异的等效模型，进一步提高算法的预测精度，同时加入了仿真分析对方案的可行性进行了验证。文中采用数理统计的F分布概率密度函数实现用SOC和工作电压对一致性评价的综合分析。根据动力电池的实际参数，给出相应对概率密度函数的描述，进而得到概率密度曲线，通过设定一致性预警阈值，得出符合预期的结果区域，将实验数据代入函数表达式后得出的计算结果，如果计算结果在该区域中，则可以得出该组实验电池的一致性较好的结论。

关键词：锂动力电池 SOC预测一致性评价统计学原理

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锂动力电池化成能量回馈控制系统的研究

电源技术 2011年第4期35卷 393-395页

作者：王术郗晓田游林儒华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640

针对目前锂动力电池良好的应用前景和电池化成过程中存在大量的能源浪费问题,提出了一种采用新型专用数字信号控制器(DSC)TMS320F28035的全数字大容量锂动力电池化成能量回馈控制系统。该系统采用一种先进的主电源拓扑结构,运用反馈+前... 详细信息

针对目前锂动力电池良好的应用前景和电池化成过程中存在大量的能源浪费问题,提出了一种采用新型专用数字信号控制器(DSC)TMS320F28035的全数字大容量锂动力电池化成能量回馈控制系统。该系统采用一种先进的主电源拓扑结构,运用反馈+前馈的双闭环单周控制算法,能够实现锂电池的恒流、恒压充放电过程及化成能量的高效回馈。

关键词：锂动力电池能量回馈单相PWM整流器 DSC