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研究生:周明正
研究生(外文):Ming Cheng Chou
論文名稱:類神經網路應用於複合動力車輛高電壓鋰電池組管理之研究
論文名稱(外文):Study of Battery Management System of High-Voltage Lithium Batteries for Hybrid Electric Vehicle by Using the Neural-Networks
指導教授:張舜長
指導教授(外文):Shun Chang Chang
學位類別:碩士
校院名稱:大葉大學
系所名稱:車輛工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:115
中文關鍵詞:健康狀態類神經模型高電壓鋰電池殘電量
外文關鍵詞:State of healthyNeural networkThe high voltage lithium battery state of charge
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近幾年來,世界各國無不尋找替代能源,所以將車輛的動力源結合電動馬達已是大勢所趨。複合動力車輛本身就包括發電機與電池,因此本研究主要是在探討高能量密度的鋰電池作為馬達動力源時,複合動力車輛是否有完整的鋰電池管理狀態,在鋰電池狀態管理裡,電池殘電量(State of Charge, SOC)扮演著很重要的角色,然而在使用過程中就會牽涉到不正常充放電、使用次數增加,造成鋰電池的健康狀態(State of Health, SOH)受損,就會影響到SOC偵測準確性,所以本論文將對鋰電池健康狀態做重點分析。
本研究在鋰電池健康偵測方面將分成兩個研究方向:(1)建立了一套加速測試方法,並且能有效、準確地預估鋰電池在實際環境下的健康狀態,現今鋰電池健康狀態偵測方面大多以充放電流為主要依據來建立模型,然而在本研究中是利用實際量測的內阻值、溫度、不同放電電流的電容量的多輸入與輸出關係,來建立鋰電池健康狀態類神經模型,估測鋰電池健康狀態。(2)本研究中複合動力車輛使用的馬達為22kW高功率馬達,相對的,在馬達動力來源也是採用高功率的高電壓鋰電池組,所以利用LabVIEW程式搭配降壓電路,發展一套高電壓鋰電池組的偵測模組,以作為將來預測殘電量與健康狀態之估測技術。
In recent years, countries all over the world look for alternative energy source invariably, combine power source of vehicle electronic motor the trend of the times already. Hybrid Electric Vehicle include the generator and battery vehicle itself of motive force, so a thesis is mainly when probe into the lithium battery of the density of high-energy as the power source of the motor, Hybrid Electric Vehicle have intact lithium battery that manages the state, incomplete electric consumption of the battery (State of Charge, SOC) Performer important role very, can involve abnormal to charge and discharge in the course of using, the application number increases, cause the health state (State of Health, SOH) of the lithium battery Damaged, can influence SOC detect accuracy of examining, so copies of thesis make key analysis to the lithium battery health state.
This research divides into two research directions in lithium battery health: (1) we have build up a set and accelerated method of testing, and can estimate the health state under the environment of reality of the lithium battery in advance effectively, accurately, the lithium battery health state detects the respect of examining and mostly regards charge and the discharge as the main basis to build the model of setting up now, utilize actual person who hinder, temperature, different to discharge battery capacity quantity of electric current input and output relation more inside that quantity examine among research this, to set up the state neural model of battery health of lithium, estimate and examine the lithium battery health state. (2) the electric vehicles in the compound of the motor for the 22 kW high-power motors, relative, the impetus for the motor is also high voltage power, we use LabVIEW to work collocate volatge pull-down, the development of a high-voltage lithium battery detection module, To predict the future as a residual capacity and health status of techniques.
封面內頁
簽名頁
授權書 iii
中文摘要 iv
英文摘要 v
誌謝 vi
目錄 vii
圖目錄 xi
表目錄 xv
符號說明 xvi

第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 文獻回顧 4
1.3 研究動機與目的 8
1.4 研究步驟 9
1.5 論文架構 10
第二章 鋰電池介紹 12
2.1 鋰離子二次電池工作原理 12
2.2 二次電池發展史[25] 13
2.3 二次電池比較 15
2.4 電池之基本特性 18
2.5 電池殘電量檢測方法 18
2.5.1 開路電壓法 19
2.5.2 安培小時法 19
2.5.3 加載電壓法 20
2.5.4 查表法 20
2.6 電池健康狀態檢測方法 21
第三章 複合動力車輛之鋰電池健康狀態實驗架構 23
3.1 鋰電池健康狀態實驗設備 23
3.1.1 實驗對象 23
3.1.2 充電設備 25
3.1.3 放電設備 26
3.1.4 HIOKI-3551電池測試器 27
3.2 LabVIEW圖控式程式語言簡介 28
3.3 鋰電池健康狀態性能檢測平台 31
3.4 高電壓鋰電池殘電量偵測模組 32
3.5 複合動力車輛系統介紹 34
3.5.1 內燃機 35
3.5.2 一體式馬達/發電機 36
3.5.3 動力整合分配機構 37
3.5.4 磁粉式煞車組 38
第四章 類神經網路應用於鋰電池健康狀態估測 41
4.1 類神經網路原理 41
4.2 類神經網路各層功能 43
4.3 類神經網路的運作與學習 44
4.4 倒傳遞網路的介紹與基礎[32] 48
4.4.1 倒傳遞網路特性 48
4.4.2 倒傳遞演算法 49
4.4.3 倒傳遞網路之前饋式網路介紹[33] 49
第五章 實驗結果與分析 51
5.1 鋰電池之可輸出電容量 51
5.1.1 鋰電池電容量檢測 51
5.1.2 1C放電結果 52
5.1.3 C/3放電結果 52
5.1.4 C/5放電結果 53
5.2 初始電容量估測方法 54
5.3 高電壓鋰電池殘電量偵測模組 55
5.3.1 高電壓鋰電池殘電量偵測模組應用於22kW馬達 59
5.4 SOH放電測試 62
5.5 類神經網路訓練次數、神經元、演算法選擇 71
5.6 決定網路架構與訓練類神經 72
5.7 類神經網路訓練 73
5.7.1 批次梯度下降函數演算法(Traingd) 73
5.7.2 可變學習速率倒傳遞演算法(Traingda) 75
5.7.3 有彈性的倒傳遞演算法(Trainrp) 77
5.7.4 共軛梯度演算法(Traincgf) 79
5.7.5 擬牛頓演算法(Trainbfg) 81
5.7.6 L-M (Trainlm)演算法 83
5.8 驗證類神經模型準確度及預測鋰電池電容量 85
第六章 結論與建議 91
6.1 結論 91
6.2 建議事項與未來研究 92
參考文獻 93
附錄A 高電壓鋰電池殘電量偵測模組電路圖 100
附錄B 神經元轉移函數與函數的輸入輸出關係 101
附錄C SOH放電測試(0.2C~5C) 102
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