摘要：随着能源枯竭和空气污染的日益加剧，各国各地和各汽车公司正在不断把未来生产的方向贴近更加干净、节能的新能源汽车。电池技术是电动汽车的三大核心技术之一，它是当前影响电动汽车发展和推广普及的重要因素，电池的电荷状态状态估计直接影响电池的寿命。所以，电动汽车电池荷电状态（SOC）的正确估算可以大大提高电池使用寿命并且由于有了准确的估算由此对电动汽车性能的改善具有十分重要的提高。本文主要以磷酸铁锂电池为主要研究对象，采用采安时积分法以及卡尔曼滤波法对电池的电荷状态进行估计，并取得了不错的效果。

本文首先介绍锂电池的模型以及相关工作原理，主要探讨了锂电池荷电状态SOC的各种定义方法，分析影响锂电池的一些因素，处于对锂电池电荷状态估算的准确性，总结了目前常用的估算电池SOC的几种方法。进一步对磷酸铁锂电池进行建模，粗略介绍和分析一些常见的电池模型。然后，介绍了卡尔曼滤波的相关原理，根据采样点卡尔曼滤波原理对电池模型进行分析，建立状态方程。最终，使用Matlab进行仿真，得到误差范围，从而得道电动汽车锂电池电荷估计的准确性。

关键词：动力电池，电池荷电状态，采样点卡尔曼滤波，Matlab仿真

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 课题相关资料介绍-1

1.1 课题的研究背景及意义-1

1.2 电池类型与卡尔曼算法研究现状-3

1.2.1 电池类型-3

1.2.2 SOC算法研究状况-4

1.3论文主要结构及安排-6

第二章 锂电池叙述-7

2.1 锂电池的工作原理-7

2.2.1 SOC的定义-7

2.2.2 影响电池SOC因素分析-8

2.3电池SOC估算方法-10

2.4电池的等效电路模型介绍-13

2.5 本章小结-18

第三章 基于卡尔曼滤波的电池估算-20

3.1 电池模型建立-20

3.1.1 单状态模型-20

3.1.2 组合电池模型建立-20

3.1.3 参数辨识-21

3.2卡尔曼滤波估算-22

3.3 采样点卡尔曼滤波-24

3.4 本章小结-28

第四章 基于卡尔曼电池估算的建模与仿真-29

4.1系统建模-29

4.2仿真结果-32

4.3本章小结-35

参 考 文 献-36

致谢-39