基于卡尔曼滤波的锂离子动力电池SOC状态估计算法研究任务书
2020-04-13 16:08:26
1. 毕业设计(论文)主要内容:
随着能源与环境形势的日益严峻,电动汽车的研发与应用越来越广泛。目前以锂电池组驱动的电动汽车占据主流。单体锂电池状态估计及管理简单,但正常往往使用多个锂电池串并联构成锂电池组。因此对车载锂电池组管理提出挑战。本题目要求提出并设计一种基于卡尔曼滤波的锂电池组SOC状态估计算法,取代传统安时积分算法,并重点设计从锂电池SOC定义出发,建立锂电池等效电路模型,并基于matlab建立锂电池SOC估计算法步骤并仿真,争取完成实验测试与验证。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
(1)、翻译与本课题相关的英文资料(不少于5000中文字符);
(2)、查阅文献资料,撰写开题报告(不少于1500中文字符)。开题报告中,要求了解本毕业设计相关专业知识的发展历史、现状及趋势,以及本毕业设计领域技术发展历史中的重大突破的背景和影响,并理解本毕业设计领域复杂工程问题解决方案的设计/开发背景和意义;
(3)、了解锂电池组及电动汽车工作原理;完成锂电池组等效电路模型建立;完成卡尔曼滤波算法估计soc详细步骤设计及仿真应用;完成实验台架建立及测试;
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
第1周:下达毕业设计任务书及要求,查阅国内外研究现状等文献;
第2周:查阅文献,讨论毕业设计任务和内容;
第3章:撰写并提交毕业设计开题报告;
4. 主要参考文献
[1] 纯电动汽车用磷酸亚铁锂电池管理系统. 张杨, 硕士学位论文,北京交通大学 ,2009.
[2] languang lu, xuebing han, jianqiu li,jianfeng hua, minggao ouyang. a review on the key issues for lithium-ionbattery management in electric vehicles. journal of power sources 2013; 226:272-288.
[3] k.m. tsang, w.l. chan. state of health detection for lithium ionbatteries in photovoltaic system. energy conversion and management 65 (2013)7-12.
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