电动汽车动力电池状态估计方法与均衡控制技术研究

Power battery is the core component of the electric vehicles (EVs) and the key factor which restricts the development of EVs. Its efficiency management, optimal control and life extended are very crucial for EVs' cost, safety and energy conservation, and also one of the important conditions for the popularization of EVs. The battery is a system with complex nonlinear, multivariable and time-varying parameters. The performance decay, consistency and security have become increasingly significant due to the battery modular used in energy storage system and urgently need to be solved. Firstly nonlinear dynamic battery model will be proposed, and the model parameters will be identified online based on self-tuning fusion Kalman filter theory. Then combined with the nonlinear robust optimal estimation theory, compression perception and principal component analysis method are used to investigate the SOC, SOH, and other state estimation and the accurate prediction of RUL. The method of game theory is applied to solve the battery equalization problem and extended modulization circuit will be designed. At last a battery management system test platform will be built to verify the validities of the new models and the new methods. This project involves the interdisciplinary frontiers of control theory, electrical engineering and electrochemical, which not only has great significance for developing Evs technology and advancing its industrialization for China, but also plays a significant role in promoting the theory research and appication of the related disciplines.

动力电池作为电动汽车的核心，是制约其规模发展的瓶颈。动力电池高效管理、优化控制和寿命延长对于电动汽车的使用成本、节能和安全性至关重要，也是电动汽车普及的先决条件之一。电池是一类复杂的非线性、多变量耦合、参数时变系统，其成组使用存在的性能衰减、一致性、安全性等问题日益凸显并亟待解决。本课题拟首先研究动力电池非线性动态建模，并基于自校正融合Kalman滤波理论研究慢时变模型参数的实时辨识；然后结合非线性鲁棒最优估计和主元分析法研究电池SOC、SOH等状态估计及剩余寿命RUL预测问题；引入博弈论思想研究电池均衡控制策略，并设计模块化可扩展均衡电路拓扑；最后搭建电池管理系统试验平台验证新模型新理论方法的有效性。本课题属于控制理论、电气工程、电化学等多学科交叉的前沿，不仅对发展我国电动汽车技术推进其产业化具有重要意义，而且对于相关学科的理论研究和应用有显著的促进作用。

国际社会面临化石能源的日趋枯竭和地球环境的不断恶化，大力发展融多项高新技术于一体的电动汽车已呈不可逆转的态势。然而，电动汽车的产业化进程却仍差强人意，究其原因是作为电动汽车核心的车载动力电池关键技术还没有得到根本解决。本项目将先进的控制理论和信息技术与大力发展电动汽车及动力电池的重大现实需求相结合，深入研究和解决车载动力电池状态估计和均衡控制的理论方法和关键技术。课题组通过开展各种工况下动力锂离子电池充放电试验及寿命循环实验研究，收集了大量相关实验数据；基于AIC准则和分数阶理论建立了动力电池的非线性动态数学模型，并实现了其慢时变参数的准确辨识；针对电池系统的强非线性、慢时变特性和噪声干扰等问题，分别提出了基于非线性观测器、H∞滤波器和模糊神经网络优化EKF的电池荷电状态SOC估计新方法，有效提高了估计精度，误差在2.5%以内，并设计了非线性观测器估计电池的健康状态SOH，为电动汽车安全高效运行提供了重要保障；针对电池系统部分信息不明确的难题，基于灰色系统理论及SVM建立了锂电池的寿命预测模型，该项成果可有效防止因电池失效引发的安全事故。. 针对串联电池组特性不一致造成电池容量及性能下降的问题，综合考虑均衡速度、电池SOC、电池寿命等多方面因素，提出了多种基于软开关准谐振开关电容等的模块化可扩展均衡电路拓扑及控制策略，可实现电池单体及电池组间的高效主动均衡；设计和搭建基于数字信号处理器DSP的电池管理与均衡控制实验平台，验证和改进了课题组提出的新算法。本项目研究成果可为突破制约电动汽车发展的关键瓶颈提供坚实的理论基础和技术支撑。