第一章 绪 论
随着经济的快速发展，环境污染问题日趋严重。有报告显示：中国最大的500 个城市中，只有不到 1%的城市达到世界卫生组织推荐的空气质量标准。与此同时，世界上污染最严重的 10 个城市有 7 个在中国，雾霾已成为中国各大城市的常见天气，PM2.5 甚至成为一些城市的名片。机动车尾气是雾霾颗粒的最主要成分，最新数据显示：北京雾霾颗粒中机动车尾气占 22.2%。同时，作为非可再生能源的石油，随着汽车保有量的提高而日渐紧缺，由此带来的石油价格攀升，抑制了经济增长，加剧了通货膨胀，增加了百姓负担[1]。面对以内燃机为驱动系统的汽车带来的环境污染，和过度使用紧缺的石油资源而带来的危机局面，具有能量消耗少和排放污染低等特点的新能源电动汽车，它的重要性已被越来越多的人所认知，在全球节约能源、低碳生活为主流意识的前提下，新能源电动汽车的研发和广泛应用势在必行[2]~[5]。目前，电动汽车研发方向大体分为 3 类[6]：纯电动汽车(Pure Electric Vehicle,PEV or EV)，燃料电池汽车(Fuel Cell Electric Vehicle, FCEV)[7]和混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle, HEV)[8] [9]。根据当前的技术条件和发展趋势：燃料电池汽车因需要大规模的基础设施建设，且没有在线低成本制氢技术，因此车辆生产成本极高，目前并不具有良好的产业化前景[10].
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第二章 锂离子电池等效电路模型建模与验证
2.1 引言
图2.1所示的Rint模型，又叫欧姆内阻模型，它等效为一个欧姆内阻与电压源的串联电路，电压源的电动势与电池的荷电状态有关。Rint 模型结构简单，虽然在应用中计算复杂度较低，且电压误差统计特性较好，但是它不能良好地反应电池动态充放电特性[70]~[72]，很难应用在对控制精度要求极高的能量管理系统中，因此本文不对其做过多的研究与讨论。其激励电流与输出电压关系式如式 2.1 所示。图2.2所示的Thevenin模型，又叫一阶阻容网络模型，它等效为一个电阻和一个电容并联后，再和一个电阻及一个电压源串联。其中串联的电阻表示欧姆内阻，电压源的电动势与电池的荷电状态有关，阻容网络表示电池的非线性。其中，电池的欧姆内阻主要与电池的生产材料有关，如以铜铝为主要材料的正负电极，以六氟磷酸锂为主的电解液等等，记做0R .pR 和pC 构成的一阶阻容网络表征的是电池的极化特性，是对电池内部化学反应的模拟[73][74]。电池的电动势与电池荷电状态密切相关，可以利用实验做出不同荷电状态与电动势的对应曲线，用符号ocU 来表示，其状态空间方程如式 2.2 所示。
2.2 典型电池等效电路模型分析
利用电池在实际电流激励下的电压输出与模型计算输出结果进行对比，以分析各动态模型能否较为精确地对锂离子动力电池工作电压进行计算。循环电流激励步骤如表 2.1 所示，整个实验持续 13 个循环，电池的电流激励和电压表现形式如图 2.6 和图 2.7 所示。被测电池为锂离子动力电池，标称容量为 4.0Ah，标称电压为 3.6V，令放电电流为负，充电电流为正。将电流脉冲激励分别输入到三种模型（Thevenin、PNGV 以及二阶 RC 模型），利用模型对电池端电压的计算结果.
第三章 锂离子动力电池的荷电状态估计.....................................29
3.1 引言 .................................................29
第四章 锂离子动力电池的功率状态估计.................................39
4.1 引言 ......................................39
4.2 基于 RC-H 模型的功率状态估计方法...........................................41
第五章 基于模糊逻辑的能量管理系统控制策略........................................50
5.1 引言 ........................................50
5.2 能量管理系统结构组成与控制问题描述 ...................................51
第六章 基于动态规划的能量管理系统优化方法
6.1 引言
多阶段决策过程是指可以将这个具有特殊性的过程按按时间或空间的不同而划分为若干个不同的且相互有联系的阶段。而在各个相对独立的阶段都需要做出决策，从而能使整个过程最后取得最优的结果。在多阶段决策过程中，这种分段以后采取的决策通常与时间有关系，前者取得的决策不仅关系着自己阶段的效益，更是直接地影响以后每个阶段的效益，可见这是一个动态的规划问题，所以被称为动态规划。动态规划的适用范围很广，除了在动态模型中使用外，也可以在静态模型中推广。可以通过引入时间因子的方式，将静态模型离散化为动态模型，再按照动态规划方法进行处理[159][160]。本章从对模糊控制原理进行修改与完善的角度出发，把纯电动汽车能量管理系统优化问题，表达为以整车的能量损失之和最小为目标的动态规划理论优化问题。通过计算特定循环工况下的最优控制解，验证了动态规划理论的控制效果。在求取最优控制解的验证实验中，提炼了以动态规划为理论依据的有价值的控制规则，并依据此规则对原能量管理系统控制策略进行了合理的优化。
6.2 基于动态规划的能量管理系统优化方法设计
这样依据整车功率需求，从 0 时刻开始，不同的控制率 U 会产生不同的新的状态（状态变量）X，同时又面临着新的控制率（决策变量）U 选取问题[161]，直到整个循环工况结束。由于整车仿真时的初始条件都会给定，所以纯电池汽车能量管理系统的功率优化控制问题可以归咎为：初始状态 x(0)=x0给定，终端x(n)=0 的优化控制问题，如图 6.5 所示。在车辆行驶过程中，如果全部循环的每一个控制率的分配都是最优的，那么每一时刻系统所产生的能量损失之和都可以达到最小，在能量系统总量相同的情况下，即可理解为循环中能系统效率最大，整车的经济性能最佳，由此可设定如式 6.8 所示的优化目标.
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第七章 全文总结及工作展望
第一章介绍了因环境污染与能源危机的问题，引起的新能源汽车革命。通过对国内外行业技术的分析，预测了将来依然是纯电动汽车会占据市场主导的发展形势，同时指出了电池本体技术与能量管理技术是电动汽车的核心技术问题。第二章由电池本体技术展开，对锂离子动力电池建模问题，做了深入研究。通过实验的方法，在对比了常用三组电池模型的基础上，取长补短，建立了新的电池模型，并对模型进行了辨识。最后通过实验得出：所建立的电池模型有较好的仿真精度。第三章在已建立的电池模型基础之上，针对电池荷电状态预估的问题，在常用预估算法基础之上，通过增加校准单元的方法，完成了对原估算方法的改进。最后通过实验得出：所改进的电池荷电状态方法有较好的测试精度。
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参考文献（略）