【正文】 圍內(nèi)，所以標(biāo)準(zhǔn)化處理的過程是必不可少的。標(biāo)準(zhǔn)化處理的公式： （51）式中：—標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值； —測量數(shù)值中的最大值； —測量數(shù)值中的最小值；圖51 鋰離子電池2C的充電曲線圖52 鋰離子電池2C的放電曲線5．2 BP網(wǎng)絡(luò)電池模型的建立鋰離子動力電池是一種高比能量、高比功率的新型電池。電池的充放電是通過Li+在正負(fù)極之間的遷移來實現(xiàn)的。通過前面的研究，我們知道鋰離子動力電池在放電初期放電電壓迅速降低，而且隨著放電倍率的增大，放電電壓下降的速度隨之增大；鋰離子動力電池在放電的中期有一個較長的電壓平臺，在這一階段放電電壓相對平穩(wěn)，而且放電倍率越大，放電電壓平臺越低；在鋰離子動力電池放電后期，放電電壓又一次進(jìn)入快速衰減期。隨著電池放電倍率的增大，鋰離子動力電池的放電容量成下降趨勢。這是由于鋰離子在電池內(nèi)的擴(kuò)散速度較慢，隨著放電電流的增加，電池內(nèi)的濃差極化增大，由電池的固有內(nèi)阻所引起的電壓降也增加，從而使電池的放電容量相應(yīng)下降。鋰離子動力電池的電流、電壓、溫度和內(nèi)阻都對電池容量和SOC產(chǎn)生的影響。溫度和內(nèi)阻會對鋰離子動力電池的容量產(chǎn)生一定的影響，但影響并不是很大；電流和電壓應(yīng)是影響電池容量的主要因素小電流和常溫放電對鋰離子動力電池是有利的。于是我們在建立電池模型時，保池的放電容量只與電池持測試的環(huán)境溫度為25℃，放電在中等倍率下進(jìn)行，以減少溫度、內(nèi)阻對鋰離子動力電池容量的影響。這樣我們就可以認(rèn)為，鋰離子動力電的電壓和電流有關(guān)。以具有兩個輸入變量，一個輸出變量的映射關(guān)系，即：Q(放電容量)=f（U,I） （52）根據(jù)Kolmogorov定理，給定任意連續(xù)函數(shù)，可以精確的用一個三層BP網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)，該網(wǎng)絡(luò)的第一層即輸入層有n個神經(jīng)元，中間層有(2n+1)個神經(jīng)元，第三層即輸出層有m個神經(jīng)元。一個三層的前向網(wǎng)絡(luò)具有對任意精度連續(xù)函數(shù)的逼近能力。因此，建立三層BP網(wǎng)絡(luò)，來反映鋰離子動力電池的放電容量只與電池的電壓和電流之間的關(guān)系。該網(wǎng)絡(luò)具有兩個輸入變量，即某一點(diǎn)的電壓和電流，一個輸出變量，即這一點(diǎn)對應(yīng)的容量。隱含層采用S型激活函數(shù)，輸出層采用線性激活函數(shù)。這樣我們就建立了鋰離子動力電池的BP網(wǎng)絡(luò)模型。圖53 具有三層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型5．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練MATLAB是用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計算的高級技術(shù)計算語言和交互式環(huán)境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。MATLAB 的應(yīng)用范圍非常廣，包括信號和圖像處理、通訊、控制系統(tǒng)設(shè)計、測試和測量、財務(wù)建模和分析以及計算生物學(xué)等眾多應(yīng)用領(lǐng)域。附加的工具箱（單獨(dú)提供的專用 MATLAB 函數(shù)集）擴(kuò)展了 MATLAB 環(huán)境，以解決這些應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)特定類型的問題。本文利用MATLAB仿真系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，主要用到了MATLAB中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱。MATLAB操作環(huán)境如下圖所示：圖54 Matlab操作環(huán)境在Matlab操作環(huán)境中調(diào)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，其過程如圖55和圖56所示：圖55 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱調(diào)用圖56 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱操作界面 首先將標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)，采用LM算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過435個步長的訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)誤差收斂達(dá)到了精度的要求，其網(wǎng)絡(luò)誤差曲線如圖57所示：圖57 網(wǎng)絡(luò)誤差曲線由上圖可以看出，網(wǎng)絡(luò)誤差達(dá)到了精度要求，這樣我們就完成了對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。可以應(yīng)用我們建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行SOC估算。5．4 網(wǎng)絡(luò)的測試在對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，應(yīng)用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試。首先將訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)，、、鋰離子動力電池容量測量數(shù)據(jù)（Measured date）與預(yù)測數(shù)據(jù)（Estimated date）的比較圖。圖58 圖59 圖510 圖511 圖512 圖513 從圖中可以看出，對放電容量的預(yù)測值與實驗所得的真實結(jié)果相差很小，誤差小于7％。上述實驗表明，我們已經(jīng)建立了有效的BP網(wǎng)絡(luò)。保持測試的環(huán)境溫度不變，仍為25℃，、并自動記錄電池的電壓、電流和放電容量，測量步驟同上，將三組放電倍率下電池的電壓和電流數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)，其輸出結(jié)果如下圖所示：圖514 圖515 圖516 從圖中可以看出，對放電容量的預(yù)測值與實驗所得的真實結(jié)果相差不大，最大相對誤差小于7％，滿足對鋰離子動力電池容量預(yù)測的要求。上述實驗表明，我們建立的BP網(wǎng)絡(luò)具有較好的適應(yīng)性，已經(jīng)較為有效的預(yù)測了鋰離子動力電池電壓、電流和放電容量間的映射關(guān)系。我們可以較為準(zhǔn)確的用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電動汽車電池進(jìn)行SOC的估算。結(jié) 論電動汽車動力電池組SOC估計是電池技術(shù)的重點(diǎn)也是難點(diǎn)。準(zhǔn)確估算電動汽車電池SOC，可以幫助我們及時了解到電池所處的狀態(tài)，準(zhǔn)確預(yù)測電動汽車的續(xù)駛里程，以及防止電池的過充電或過放電，延長電動汽車電池的壽命。電池是一個高度非線性的系統(tǒng)，很難建立描述其充放電過程的準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性的基本特性，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠模擬電池的復(fù)雜動態(tài)特性，這為估計電池SOC提供了新方法，MATLAB軟件也為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法估計SOC的實際應(yīng)用提供了可能。本文在針對鋰離子動力電池本身性能研究的基礎(chǔ)上，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，對電動汽車用鋰離子動力電池進(jìn)行建模和分析。我們在收集了大量的試驗數(shù)據(jù)的前提下，利用MATLAB進(jìn)行了仿真計算，對BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，實現(xiàn)了電動汽車鋰離子動力電池智能管理系統(tǒng)模型的建立，并得到以下結(jié)論： （1）進(jìn)一步完善和改進(jìn)電池組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在本文的計算過程中，簡化了一些影響因素，如環(huán)境溫度對電池容量的影響等。 （2）為了更加準(zhǔn)確估計電池組的SOC，應(yīng)該適當(dāng)?shù)脑黾虞斎氲臄?shù)量，這樣就能更接近于實際的電池工況，準(zhǔn)確的估計電池組的SOC。 （3）如果以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為基礎(chǔ)，結(jié)合其他SOC的估計方法，或許能夠更準(zhǔn)確的得到電池組的SOC。 （4）要獲得比較準(zhǔn)確的電池電動勢值，需要將它靜置足夠長的時間，以提高精度。 （5）可以嘗試用反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來取代BP網(wǎng)絡(luò)估算電池的充放電系數(shù)。致 謝本論文是在王業(yè)琴老師的親切關(guān)懷和悉心指導(dǎo)下完成的。無論是方案的確定，還是淪文的撰寫，王業(yè)琴老師都給予了我極大的幫助和支持。記得在做課題初期，感覺自己觸及的是一個全新的領(lǐng)域，不知從何做起，是她給了我啟發(fā)，引導(dǎo)我去尋找新的思路和方法。從課題開始到論文完稿的這段時間里，我與王業(yè)琴老師進(jìn)行過多次交流和探討。在交流和探討的過程中，不但糾正了我以前對一些問題的錯誤認(rèn)識，而且還強(qiáng)化了對許多新的概念的正確理解，真是受益匪淺。特別是她那淵博的專業(yè)知識、一絲不茍的科研精神、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、兢兢業(yè)業(yè)的工作作風(fēng)，令我終身難忘。在此，謹(jǐn)向我的導(dǎo)師王業(yè)琴老師致以最衷心的感謝和最崇高的敬意!另外，我要向所有學(xué)習(xí)期間曾給我?guī)椭睦蠋?、同學(xué)和朋友表示感謝，向多年來一直默默無聞支持我的家人表示由衷的感謝，沒有他們的支持，便沒有我今天的成績。最后，衷心地感謝在百忙中評閱本文和參加答辯的各位老師。參 考 文 獻(xiàn)1 劉劍，谷中麗，2002年第2期2麻友良，陳全世，[J].清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）,2001（41）：1113 3 黃文華，韓曉東，[J].汽車工程,2007（3）：1982024 張美云，[J].廣西機(jī)械，2006（3）：19225 高玉京，陳全世，[J].電源技術(shù),2006（7）：5395426 ，博士論文，北京理工大學(xué)，20027 林成濤，王軍平，[J].2004（5）：3763788 宮學(xué)庚，齊鉑金，劉有兵，[J].電源技術(shù),2004（10）：6336669 紹海邱，鐘志華，[J].電源技術(shù),2004（10）：63764010 邱綱，[J].大連理工大學(xué)學(xué)報,2006（4）：23023311 趙克剛，羅玉濤，[J].中南大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）,2007（10）：93093312 裴晟，陳全世，[J]電源技術(shù),2006（3）：24224613 14 ，北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2 15 Battery Management System with State of Charge Indicator for Electrical Institute of [Z]