文 献 综 述
1 引言
纯电动汽车由于其能源利用率高、无排放、噪声小以及能量来源多样化等优点成为汽车工业一个重要的研究领域。蓄电池被广泛应用于工业生产、日常生活等领域,已经成为各领域中不可缺少的供电系统之一。动力电池作为纯电动汽车能量核心，现已成为制约电动汽车快速发展的瓶颈。优秀电池管理系统（Battery Management System, BMS）能够系统效提高电池使用寿命、增加续航里程，给予使用者准确电池运行状态。在电池管理系统中，电池的荷电状态（State of Charge，SOC）是最重要和最基础的参数之一，它表示电池的剩余电量，是电池管理系统中其他功能的重要基础，同时也为能量分配提供依据。因此，本课题的目的是总结现有的方法，运用一种基于恒压恒流充电曲线的电池模型参数以及OCV-SOC关系确定的方法。
2 研究现状
现代电动汽车的电源是由上百个单体电池串联组成的，这样才能提供电动汽车所需的巨大功率。电池串联起来使用也会带来一系列问题：由于电池工艺水平造成电池参数的差异性会随着电池的长期串联使用而逐渐拉大，从而影响电池的使用寿命和整个电池组的性能。此外，随着电池能量密度的提高，电池起火、爆炸的安全隐患也在加大。为此，实时监测动力电池状态的电动汽车电池管理系统（Battery Management System, BMS）成为电动汽车的必要配置。
电动汽车电池管理系统主要有以下功能：（1）电池数据采集，包括电压、电流、温度等；（2）充放电管理；（3）荷电状态（State of Charge,SOC）估计；（4）电池健康状况（State of Health,SOH）估计；（5）电压均衡控制；（6）绝缘电阻检测；（7）行程估计、参数显示、故障显示、预警等。
我国电动汽车电池管理系统的研究虽然起步较晚，但是研究起点较高，特别是在“十五”期间设立电动汽车重大研究项目，积极推进BMS研究、开发和应用后，取得了重多成果，某些技术达到世界先进水平。很多高校依托自己的科技优势，与一些大型电池供应商和汽车生产商合作，进行BMS的关键技术研究，主要包括：①SOC估计；②均压控制；③CAN总线通讯；④高精度数据采集；⑤故障检测与诊断。
SOC估计一直是电池管理系统中的一个重点和难点。因为SOC估计不仅关系到行程估计和剩余电量估计，还涉及电池的充放电管理和安全管理，而SOC的估计却受到电池非线性特性以及其他很多因素的影响。国内外众多高校、企业投入到了动力电池SOC估计的研究，但是尚未取得既有较高的估计精度又有良好的可靠性，同时具有很好的可实现性的SOC估计方法。
常见的基本SOC估计方法有：电流积分法(安时法)、开路电压法、端电压法、Kalman滤波法、人工神经网络法等。这些方法都有各自的优点也有缺陷：
- 安时积分法
安时积分法不考虑电池内部的作用机理，根据系统的某些外部特征，如电流、时间、温度补偿等，通过对时间和电流进行积分，有时还会加上某些补偿系数，来计算流入流出电池的总电量，从而估算电池的荷电状态。目前安时积分法在电池管理系统中被广泛应用。该方法的主要思想是预先获得初始时刻电池的剩余电荷量SOC(t0)的基础上，通过对电池充放电过程中的电流进行时间段内的积分得到电池在此期间充入或放出的累积电荷量Qt ，从而估算出此时电池的剩余电量SOC（t1），计算公式如式下：
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
