基于QPSO神经网络的电动汽车电池SOC模型的建立及研究.pdf

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1、基于QPSO神经网络的电动汽车电池SOC模型的建立及研究RealizationandResearchonmodelofbatterySOCinElectricVehiclebasedonQPSO作者姓名赵爱国学位类型专业硕士学科、专业机械工程研究方向计算机集成制造系统导师及职称张利教授刘征宇博士2012年4月1合肥工业大学本论文经答辩委员会全体委员审查，确认符合合肥工业大学硕士学位论文质量要求。答辩委员会签名：（工作单位、职称）主席：汪炳兴安徽省软件行业协会教授级高工委员：陈军宁安徽大学教授侯锋平安徽省软件行业协会研究员严刚江淮汽车股份公司高工李东生解放军电阻工程学院教授导师：张利

2、合肥工业大学教授2独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得合肥工业大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签字：赵爱国签字日期：2012年5月3日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解合肥工业大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人授权合肥工业大学可以将学位论文

3、的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：赵爱国导师签名：张利签字日期：2012年5月3日签字日期：2012年5月3日学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话：通讯地址：邮编：3基于QPSO神经网络的电动汽车电池SOC模型的建立及研究摘要随着全球能源危机与环境恶化问题的日益突出，电动汽车以其节能、环保无污染等优点，成为21世纪汽车工业发展的主要方向。动力电池及电池管理系统(BMS)是电动汽车的关键部件，快速准确地进行剩余荷电状态(SOC)估算对提高电池使用寿命和整车性能具有

4、重要意义。但是由于电池在使用过程中表现较强的非线性特点，使得电池SOC难以精确估算，成为电动汽车领域的技术难题之一。本文对电动汽车磷酸铁锂电池SOC估算进行了研究，主要内容如下：第一章介绍了电动汽车的开发背景、研究现状和前景，着重介绍了电动汽车电池管理系统(BMS)的国内外研究现状，指出SOC估算在电动汽车动力电池管理系统中的重要性，叙述了本文的主要研究内容。第二章分析SOC估算相关的理论并对其做出总结。比较分析几种常用的动力电池，重点介绍磷酸铁锂电池的工作特性、影响SOC的因素，综合比较几种传统的估算电池SOC的方法如开路电压法、Ah计量法、电阻测量法等，并提出了本文的基于人工神

5、经网络的SOC估算方法的思想。第三章简单介绍了人工神经网络理论和BP神经网络模型。结合磷酸铁锂电池特性和电池SOC影响因素，建立基于BP神经网络的电池SOC估算模型。通过对梯度下降法、基本微粒群算法、量子微粒群算法的比较，确定量子微粒群算法作为电池SOC估算模型的学习算法，通过修正收缩扩张系数β来控制算法的收敛性，避免早熟现象。建立电池SOC估算模型，用QPSO优化算法训练BP-ANN网络。第四章设计电池SOC监测系统。根据磷酸铁锂电池的特点和满足功能需求的基础上设计监测系统，由控制模块、检测模块、CAN和外围电路组成。详细介绍系统各模块的功能以及设计思路，并给出实物图。将本文方法

6、编程并在电池管理系统中加以实现，将实验结果与仿真结果相对比，验证方法的可行性与精度。第五章总结全文。关键字：荷电状态SOC；人工神经网络；量子微粒群算法；电动汽车；磷酸铁锂电池4RealizationandResearchonmodelofbatterySOCinElectricVehiclebasedonQPSOABSTRACTAstheglobalenergycrisisandenvironmentaldeteriorationproblemsarebecomingincreasinglyserious,electricvehiclewithenergy-saving,envi

7、ronmentalprotectionadvantagesbecomesthemainflowofautomobileindustryinthe21stcentury.Thebatteryandbatterymanagementsystem(BMS)areimportantpartsofelectricvehicle,estimatingstateofcharge(SOC)exactlyhasagreatmeaningtoextendthelifeofbatterya