手把手教你学simulink实例--基于Simulink的电动汽车电池健康状态（SOH）评估仿真
目录
基于Simulink的电动汽车电池健康状态（SOH）评估仿真
1. 背景介绍
1.1 项目背景
2. 系统建模与仿真
2.1 电池健康状态（SOH）概述
2.2 电池建模
2.2.1 电池等效电路模型
2.2.2 容量衰减模型
2.3 数据采集模块
2.4 SOH估算算法
2.4.1 容量法
2.4.2 内阻法
2.4.3 数据驱动方法
2.5 性能评估模块
3. Simulink仿真模型
3.1 创建Simulink模型
3.2 添加模块
3.2.1 电池建模模块
3.2.2 数据采集模块
3.2.3 SOH估算模块
3.2.4 性能评估模块
3.3 连接模块
3.4 设置仿真参数
4. 示例代码片段
5. 结束语
基于Simulink的电动汽车电池健康状态（SOH）评估仿真
1. 背景介绍
1.1 项目背景
电动汽车的动力电池是其关键组成部分，在此系统中占据重要地位；而电池的健康状态（State of Health, SOH）则直接关联着车辆行驶里程及其使用寿命。SOH一般定义为当前电池容量与初始容量相比所占的比例，并以百分比的形式表示出来。通过运用MATLAB/Simulink平台开展的相关仿真研究，在实时监测电池退化程度的同时也为动力电池管理系统（BMS）提供科学化的决策参考依据
本项目的主要目标是搭建一套全面的电动汽车电池状态-of-charge（SOH）评估仿真系统。该系统将涉及以下关键组成部分：首先是一个详细的空间动力学建模子系统；其次是一个先进的能量管理策略优化器；此外还包括一系列智能预测算法；最后则是多维度运行工况模拟平台。为了确保系统的可靠性和准确性，在仿真实验中将对各个功能单元的表现进行全面考察，并最终实现对其综合效能的量化分析与优化建议
2. 系统建模与仿真
2.1 电池健康状态（SOH）概述
电池SOH的评估通常涉及以下几个关键因素：
- 电池在长期充放电过程中经历的容量衰减现象。
- 随着电池老化程度加深, 其内阻持续上升。
- 温度过高或过低时会显著促进电池的老化过程。
- 频繁进行深度充电与放电操作会使电池加速老化。
2.2 电池建模
2.2.1 电池等效电路模型
常见的电池等效电路模型涉及Thevenin模型及PNGV模型。如Thevenin模型所示，其结构如下：
Vterm=Voc−I⋅R0−VRCVterm=Voc−I⋅R0−VRC
其中：
- Vterm: 电池输出两端的端电压
- Voc: 电源在完全断开负载时的输出电位
- I: 电路运行中的电流强度
- R₀: 系统内部理想状态下的能量损耗
- V_RC: RC滤波器两端随时间变化而波动的电位（反映动态特性）
2.2.2 容量衰减模型
电池容量衰减可以通过经验公式表示：
Ccurrent=Cinitial⋅(1−k⋅N)Ccurrent=Cinitial⋅(1−k⋅N)
其中：
C_current：表示当前存储量。
C_initial：代表初始存储量。
k：表示容量衰退速率。
N：记录充放电循环次数。
2.3 数据采集模块
数据采集模块用于获取电池运行过程中的关键参数，包括：
- 电压值即为电池两端的电压。
- 充电放电电流即代表充放电过程中的电流变化。
- 温度参数涵盖电池表面及内部的温度状况。
- SOC参数则具体表征电池的荷电状态（State of Charge）。
这些数据可以通过传感器实时采集，并输入到SOH估算算法中。
2.4 SOH估算算法
2.4.1 容量法
基于对电池充放电曲线的测量，在计算当前电池容量的基础上，并将其与初始容量进行比较后，则能够最终得出电池状态评估值SOH。
2.4.2 内阻法
基于对电池内阻变化量的测定结果来进行SOH估算
SOH=RinitialRcurrent⋅100SOH=RcurrentRinitial⋅100
其中：
- RinitialRinitial：初始内阻。
- RcurrentRcurrent：当前内阻。
2.4.3 数据驱动方法
基于机器学习模型（包括支持向量机与神经网络）对历史数据进行建模训练后生成预测结果
2.5 性能评估模块
性能评估模块旨在分析SOH评估算法的精度和可靠性，并主要包含以下指标。
- 误差范围 ：SOH估算值与实际值的偏离程度。
- 收敛速度 ：算法收敛至稳定估计所需的时长。
- 鲁棒性 ：针对不同工作状态的适应能力。
3. Simulink仿真模型
3.1 创建Simulink模型
- 在MATLAB中创建一个新的Simulink模型文件。
- 指定名称为EV\_Battery\_SOH\_Estimation。
matlab
深色版本
modelName = 'EV_Battery_SOH_Estimation';
new_system(modelName);
open_system(modelName);3.2 添加模块
3.2.1 电池建模模块
定义电池等效电路模型。
matlab
深色版本
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Battery_Model']);
set_param([modelName '/Battery_Model'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Battery_Model'], 'MaskDisplay', 'Battery Model');
% 在Matlab Function中定义电池模型
function [voltage] = fcn(current, soc, temperature)
% 示例：简单线性模型
voltage = 4.2 - 0.01 * current - 0.001 * soc + 0.0005 * temperature;
end3.2.2 数据采集模块
定义数据采集模型。
matlab
深色版本
add_block('simulink/Sources/From Workspace', [modelName '/Data_Acquisition']);
set_param([modelName '/Data_Acquisition'], 'VariableName', 'battery_data');3.2.3 SOH估算模块
定义SOH估算算法模型。
matlab
深色版本
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/SOH_Estimation']);
set_param([modelName '/SOH_Estimation'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/SOH_Estimation'], 'MaskDisplay', 'SOH Estimation');
% 在Matlab Function中定义SOH估算算法
function [soh] = fcn(capacity_current, capacity_initial)
soh = (capacity_current / capacity_initial) * 100;
end3.2.4 性能评估模块
定义性能评估模型。
matlab
深色版本
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Performance_Evaluation']);
set_param([modelName '/Performance_Evaluation'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Performance_Evaluation'], 'MaskDisplay', 'Performance Evaluation');
% 在Matlab Function中定义性能评估模型
function [metrics] = fcn(error, convergence_time)
metrics = [error, convergence_time];
end3.3 连接模块
将各个模块按照系统框图连接起来。
matlab
深色版本
% 连接电池建模模块到数据采集模块
add_line(modelName, '/Battery_Model/1', '/Data_Acquisition/1', 'autorouting', 'on');
% 连接数据采集模块到SOH估算模块
add_line(modelName, '/Data_Acquisition/1', '/SOH_Estimation/1', 'autorouting', 'on');
% 连接SOH估算模块到性能评估模块
add_line(modelName, '/SOH_Estimation/1', '/Performance_Evaluation/1', 'autorouting', 'on');3.4 设置仿真参数
设置仿真时间为3600秒。
matlab
深色版本
set_param(modelName, 'StopTime', '3600'); % 设置仿真时间为3600秒
save_system(modelName); % 保存模型4. 示例代码片段
以下是一个完整的基于Simulink的电动汽车电池SOH评估仿真过程。
matlab
深色版本
% Step 1: Define model name and create a new system
modelName = 'EV_Battery_SOH_Estimation';
new_system(modelName);
open_system(modelName);
% Step 2: Add Battery Model Module
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Battery_Model']);
set_param([modelName '/Battery_Model'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Battery_Model'], 'MaskDisplay', 'Battery Model');
% 在Matlab Function中定义电池模型
function [voltage] = fcn(current, soc, temperature)
voltage = 4.2 - 0.01 * current - 0.001 * soc + 0.0005 * temperature;
end
% Step 3: Add Data Acquisition Module
add_block('simulink/Sources/From Workspace', [modelName '/Data_Acquisition']);
set_param([modelName '/Data_Acquisition'], 'VariableName', 'battery_data');
% Step 4: Add SOH Estimation Module
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/SOH_Estimation']);
set_param([modelName '/SOH_Estimation'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/SOH_Estimation'], 'MaskDisplay', 'SOH Estimation');
% 在Matlab Function中定义SOH估算算法
function [soh] = fcn(capacity_current, capacity_initial)
soh = (capacity_current / capacity_initial) * 100;
end
% Step 5: Add Performance Evaluation Module
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Performance_Evaluation']);
set_param([modelName '/Performance_Evaluation'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Performance_Evaluation'], 'MaskDisplay', 'Performance Evaluation');
% 在Matlab Function中定义性能评估模型
function [metrics] = fcn(error, convergence_time)
metrics = [error, convergence_time];
end
% Step 6: Connect Blocks
add_line(modelName, '/Battery_Model/1', '/Data_Acquisition/1', 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, '/Data_Acquisition/1', '/SOH_Estimation/1', 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, '/SOH_Estimation/1', '/Performance_Evaluation/1', 'autorouting', 'on');
% Step 7: Set Simulation Parameters
set_param(modelName, 'StopTime', '3600');
save_system(modelName);5. 结束语
通过该项目文档文件，我们全面阐述了基于Simulink平台如何构建电动汽车电池SOH评估仿真模型的具体方法，并开发相应的功能模块模块。该文档旨在帮助读者更好地掌握相关技术并将其应用于实际工程问题中。如果需要进一步的优化或扩展，请根据具体的应用需求进行相应地优化和调整。