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5 结论及展望
5.1 结论
本文主要的研究内容是如何提高新能源汽车动力电池SOC估算的精度,并从电动汽车的发展背景和现状、汽车电池存在的一些问题、SOC估算的意义、SOC的各种方法等方面进行了深入的探究,在MATLAB中用simulink模块进行了仿真,并将得到的结果进行对比,对比结果证明模糊算法确实要比扩展卡尔曼算法更好,更接近实际值。
模糊算法属于解决非线性系统问题的智能算法,模糊算法只需要建立模糊规则,不需要搭建被控对象的精确数学模型,在模糊规则的指引下实现基于知识或经验的推理决策,再将推理得到的控制量转化为需要的输出即可。
模糊算法估算SOC是一种探索式的研究,虽然只需要模糊规则即可,但是也存在不足之处,比如,模糊规则的建立缺乏一定的系统性和科学性,模糊规则完全是根据人的想法建立的,具有很大的随机性,而对于温度、放电速率、寿命、自放电现象等较为复杂的影响电池使用时长的因素来说,控制精度不能完全保证,稳定性和鲁棒性(指控制系统在一定的参数变动下,能够维持其它某些性能的特性)也存在很大的问题。蓄电池对电动汽车来说非常重要,汽车蓄电池荷电状态的估算是否准确,是电动汽车是否实用的关键,尽管现在荷电状态的估算方法有很多种,可各种估算方法在单独使用时又有它们各自的短板,因此在大多数情况下都是将两种及以上估算方法结合使用,互相补足短板,最大程度上提高估算的精确度。
5.2 展望
本文通过在MATLAB中进行仿真并和扩展卡尔曼算法对比,验证了模糊算法优于扩展卡尔曼法,但因为时间有限,对控制算法的认知不是很透彻,应用形式不是很了解,还有很多问题有待解决,对于以后SOC的估算方法的研究提出以下建议:
(1)目前学者们提出的高精度SOC估算方法大部分都是在实验室取得了成功,影响因素没有在实际应用中那么多,所以如何将这些方法应用到实际车辆是研究的主要方向;
(2)很多高精度的估算方法都需要搭建模型,最终估算结果是否可信,很大一部分取决于电池模型搭建的是否准确,如何保证模型的准确性是重难点;
(3)模糊控制中如何保证算法稳定性和鲁棒性也是一大难点。
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