摘要：科技日益发展，人们开始渐渐大力研发电动汽车，同时由于生态破坏，环境污染严重，新能源汽车开始渐渐取代传统燃油机汽车。磷酸铁锂电池作为使用最广泛的汽车电池，其中电池荷电状态作为整个管理系统的中心，通过SOC来判断各个电池之间的差异，不仅提供了准确的荷电状态，延长电池寿命，而且可以使驾驶员合理安排行程规划，因此必须建立准确的SOC算法来提高汽车性能。但是锂电池受到外界工作情况，温度，电流的影响，计算准确的SOC值仍然存在一定的困难，本文在分析现有常见的SOC估算方法的基础上，结合实验条件，提出一种分数阶卡尔曼滤波算法，通过现有的合理电池模型对此方法进行进行仿真分析，验证可得此方法能有效估算出动力电池的SOC值，具有较高的准确性，对动力电池以及新能源汽车的发展有着重大意义。

关键词：卡尔曼滤波算法；SOC；磷酸铁锂电池

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摘要

Abstract

第一章  绪论

1.1 研究背景-1

1.2 国内外发展现状-1

1.2.1电动汽车动力电池模型研究现状-1

1.2.2动力电池SOC估计算法研究现状-2

第二章  锂离子电池的概念及性能分析-3

2.1工作原理与优缺点-3

2.2 锂离子电池的性能分析-3

第三章  现有SOC估算方法及选择-5

3.1 电池的荷电状态的概念（SOC）-5

3.2 常用SOC估算方法-5

3.2.1安时积分法-5

3.2.2内阻法-6

3.2.3开路电压法-6

3.2.4神经网络法-6

3.2.5线性模型法-7

3.2.6 负载电压法-7

3.2.7模糊控制算法-7

3.2.8粒子滤波算法-8

3.2.9卡尔曼滤波法-8

3.2.10总结-8

3.3卡尔曼滤波算法的实施细节-8

3.3.1关于模型中的滞回电压-8

3.3.2函数的适用范围-9

3.3.3初值问题-9

3.4本章小结-9

第四章  建模和仿真设计-10

4.1电池的分数阶建模-10

4.2参数识别-12

4.3基于分数阶模型的SOC估值-16

第五章  结论-20

致  谢-21

参考文献-22