电动汽车锂离子动力电池性能分析与故障诊断研究

环境污染和能源的短缺,是当今汽车产业发展所面临的主要挑战。传统汽车的发展越来越受到环境污染和石油价格的限制,新能源汽车的研发越来越受到大型汽车集团的重视。纯电动汽车作为一种只依靠电力作为驱动能源的车辆,具有低噪音、零排放、结构简单的特点,是目前被认为最具发展前景的新能源汽车之一。动力电池作为电动汽车的主要动力来源,其决定了电动汽车的性能好坏和使用寿命。目前,锂离子动力电池为汽车行业开辟了环保节能的新时代,但由于电池储能系统的安全性和使用寿命得不到技术上的充分保证,从而制约其广泛应用。为此,本文通过实验和仿真相结合,并结合相关理论和算法,对单体锂离子动力电池的温升影响因素、荷电状态(State of Charge,SOC)预测和故障诊断进行了研究。其研究结果对锂离子动力电池储能系统的有效管理和性能提升具有重要的现实意义和工程价值。论文的主要研究工作与创新点如下:(1)利用正交试验设计、模糊灰色关联分析和模糊层次分析法对影响锂动力电池温升的各种因素进行了综合评价和分析,为锂离子动力电池的有效热管理和寿命的提高提供了理论依据。(2)基于常规方法在锂离子动力电池的SOC估算上的缺陷,提出利用遗传算法优化的最小二乘支持向量回归机算法来对锂离子动力电池的SOC进行预测,可以明显地降低锂离子动力电池SOC的估算误差。(3)为了提高锂离子动力电池的故障诊断精度,提出利用EEMD-AR方法从锂动力电池电压信号中提取故障特征。首先对锂离子动力电池电压信号进行EEMD分解,将其分解若干相对时间轴对称的IMF分量,然后对高频段IMF分量IMF1-IMF3进行AR建模并提取自回归参数与方差,最后对锂离子动力电池的故障特征进行提取。