关键词： LiFePO4/C复合材料   FePO4·2H2O   氧化共沉淀法   草酸   柠檬酸  

摘要： 橄榄石型LiFePO4是近年来发展起来的锂离子电池正极材料,并以其价格低廉、热稳定性高和安全性能好的优点,成为一种理想的正极材料。但LiFePO4具有电导率低、锂离子迁移率低等缺点,且人工制备LiFePO4材料的纯度难以保证,振实密度不高,导致体积能量密度低而影响其实用化。目前提高LiFePO4电化学性能主要有三种途径：采用新的合成工艺得到颗粒形貌规则且具有一定颗粒基配比的高纯LiFePO4;对LiFePO4颗粒进行碳表面包覆或其他金属的掺杂,提高材料的电子电导率；掺杂其他金属离子取代Li+从本质上提高材料的导电性。 本论文首先用廉价的原料以氧化共沉淀法自合成FePO4·2H2O前躯体,采用XRD、SEM、TG-DTA和激光粒度分析等表征方法,研究了体系pH值、溶液Fe2+浓度以及表面活性剂的添加对粉体纯度、形貌、颗粒尺寸和分散性的影响。研究表明,溶液浓度较小时,更有利于生成微观形貌和分散性良好的粉体。pH值在3.50左右所合成的粉体为高纯FePO4·2H2O。当Fe2+浓度为2.0M/L,pH=3.50时,所得粉体颗粒为类球形,平均粒径约为150 nm。 利用一种全新的工艺方法,在分子级别上合成LiFePO4/C复合材料的前驱体,并在650℃下煅烧制备出单一相的LiFePO4/C复合材料。通过XRTX SEM、TG-DTA和激光粒度分析等表征方法表明,调整草酸(OA)与柠檬酸(CA)的用量摩尔比可以调控产物颗粒的形貌和尺寸。实验结果表明,OA:CA=1:1.33,1:0.67时,粉体颗粒形貌较规则,粒度分布具有一定基配比。对其进行振实密度测量和电化学性能测试。振实密度分别为0.81g/cm3和1.01g/cm3。当OA:CA=1:1.33时,O.1C倍率下首次充电比容量达149.8mAh/g,且倍率性能佳。当OA:CA=1:0.67时,O.1C倍率下首次充电比容量达159.3mAh/g,但倍率增加时,充放电比容量下降较快。

关键词： 锂离子电池   磷酸铁锂   高温循环   低温   碳含量   Ni掺杂  

摘要： 随着电动汽车热潮的到来,锂离子电池正极材料的研究引起广泛关注。其中,LiFePO4正极材料以其优异的循环性能和安全性能而备受青睐,目前被认为是最有前途的动力锂离子电池正极材料。由于汽车的工作环境温度变化较大,故对正极材料的高、低温性能要求较高。本文针对电动汽车用锂离子电池工作环境的特点,分析了材料的高、低温性能特点,并采用新型碳源改善低温性能,采用新型碳源、增加碳含量和Ni掺杂改善其低温、高温性能。研究内容可分为三部分： 1.采用两步固相反应法,以聚丙烯为碳源合成了LiFePO4/C正极材料。发现制得的碳含量为1.01%的LiFePO4/C颗粒的结晶度较高,形貌良好,但碳包覆很不完整。-20℃环境下0.1 C和1 C倍率容量为79.4mAh/g、36.8 mAh/g,放电电压显著降低,且平台逐渐消失。60℃、200次1 C倍率循环后容量保持率为81.7%。 2.以聚苯乙烯(PS)球为碳源合成碳完全包覆的LiFePO4/C正极材料,并探讨了不同碳含量对低温性能和高温循环性能的影响。聚苯乙烯纳米球呈单分散,流动性好,在球磨过程中可以与锂源、铁源和磷源化合物粉末充分混合,干燥后均匀分布在前驱体颗粒表面。在300-400℃预烧过程中聚苯乙烯球体发生流变和部分裂解,使前驱体颗粒表面均匀包覆一层聚苯乙烯和非晶碳的混合物膜,在煅烧过程中可以抑制前驱体的团聚和磷酸亚铁锂颗粒的长大。以PS球为碳源时,LiFePO4/C颗粒的形貌受碳含量影响较大,碳包覆量为1.37Wt.%时,颗粒尺寸不均匀,形状不规则;随着碳含量增加至3.01Wt.%和3.68Wt.%,颗粒呈类球形,尺寸均匀,且碳包覆非常完整。在-20℃下碳含量为3.01%时材料综合性能最佳,0.1 C、1 C放电容量分别为147.4 mAh/g和78.1 mAh/g,1 C循环100次后容量保持率达99.9%。 3.分析了PS球为碳源LiFePO4/C系列材料的高温(60℃)循环性能,结果表明的高温循环稳定性对碳含量十分敏感,即通过适当增加碳包覆量可以有效改善材料的高温性能。采用以葡萄糖为碳源,合成Ni掺杂的LiFePO4/C改性正极材料,并探讨了不同碳含量和Ni掺入量对材料高温循环性能的影响。以葡萄糖为碳源,碳含量对LiFePO4/C高温循环性能变化的影响与PS球为碳源时一致。Ni掺入对LiFePO4/C的高温循环稳定性有一定的改善作用,但不如碳含量明显。

关键词： 电池模型   SOC估计   扩展卡尔曼滤波   磷酸铁锂电池  

摘要： 近年来,随着能源危机、环境问题的日益突出,磷酸铁锂电池以其自身的安全性、无污染等众多性能优点逐渐受到广泛的关注,在汽车,后备电源等领域得到了广泛的应用。为深入对电池的研究,建立符合电池特性的准确模型对于电池管理系统及工程开发有着十分重要的意义,而作为电动汽车的动力电池而言,准确的荷电状态(SOC)的估计对提高电池使用寿命和整车性能都具有重要意义。 为了建立准确的电池模型,本论文进行了大量的充放电试验来对磷酸铁锂电池的性能特性进行研究,在不同温度、不同放电倍率下,不同的荷电状态下进行HPPC复合脉冲充放电测试,获取充放电双方向上的参数。结合现有等效电路模型进行一阶和二阶模型的改进。通过在三种工况下与实际工况响应值进行对比验证,建立的两种模型都具有较高的精度,其中在复杂工况下一阶修正模型的平均误差为0.025V,二阶修正模型的平均误差为0.0103V,为后文扩展卡尔曼滤波算法估算SOC提供了准确的模型。 作为电动汽车发展的核心技术之一的动力电池的荷电状态(SOC)估算,是电动汽车产业化、实用化的关键。本文在前文建立的模型基础上,采用扩展卡尔曼滤波算法对电池的剩余电量进行估算。通过在四种不同工况下对卡尔曼滤波算法进行对比,一阶模型的卡尔曼滤波算法的精度在恒工况下要略高于二阶模型算法的精度,二阶模型算法在变工况下有更高的精度。通过在复杂工况下对二阶模型的收敛性验证发现,在初始误差为20%时,电池经过9分钟的运行后,算法估算的精度收敛到5%左右。初始误差为50%时,算法经过40分钟的调整后,算法的估计精度收敛到10%以内。 文中建立的修正模型能较好的反映电池动态性能,基本能满足实际的仿真需求和精度;电池的荷电状态估算获得了较高的精度,有良好的动态适应性,并且具有较快的收敛速度。

关键词： 纯电动客车   中华人民共和国   中大集团   甚低温   超低温   磷酸铁锂  

摘要： 2月19日,中大集团在黑龙江省牡丹江市召开新闻发布会,其精心研制的磷酸铁锂纯电动客车在黑龙江省穆棱市零下20～40摄氏度的超低温状态下试验运行近10天,(实际气温达到零下28度)。每天安全

关键词： 锂离子电池   正极材料   一步固相法   掺杂改性  

摘要： 在锂离子电池技术中,磷酸铁锂与其它正极材料相比,具有合成原料价格低廉、无污染、循环性能优良等特点,是一种有着非常良好发展前景的锂离子电池正极材料。因其本身的电子导电率低和离子扩散系数低,所以提高其电导率和锂离子扩散系数是商业化的关键。本文采用一步固相法制备LiFePO4/C正极复合材料,对上述问题进行有效的探索分析。通过XRD、SEM等手段对制备的正极材料进行结构、形貌和物理定性分析研究,并结合恒流充放电等测试手段分析LiFePO4/C正极复合材料的电化学性能。研究了焙烧温度和焙烧时间对合成产物的结构和电化学性能的影响。合成温度是影响磷酸铁锂结构和性能的关键因素,当合成温度为700℃保温10h时,试样中的微晶结构完整、晶粒尺寸适中、结晶度高;试样的粒度分布均匀;试样具有最佳的电化学性能,首次放电比容量达到142.6mAh/g,充放电效率为97.8%,同时具有最优的倍率性能和循环性能。在确定了一步固相法最佳工艺参数的基础之上,通过体相掺杂少量的钒金属化合物（偏钒酸铵）进行改性,以进一步提高其电化学性能。结果表明,在Li1-xVxFePO4/C（x=0.01,0.03,0.05）正极复合材料中,当x=0.03时掺杂效果最佳,在0.1C充放电条件下,首次放电比容量达到154.8mAh/g;说明钒掺杂对该正极材料的结构稳定性和电荷传输速率有一定的提高作用。

关键词： 锂离子电池   正极材料   LiFePO4/C   碳热还原法   溶胶凝胶法  

摘要： 橄榄石型LiFePO4正极材料因为其高理论比容量,低廉的成本和优良的环保性能等优势,而被认为是动力锂离子电池正极材料的首选。但由于LiFePO4晶体结构的固有限制导致其电子导电率和锂离子扩散速度低,特别是大电流倍率放电性能不甚理想。针对其缺点研究者们尝试通过减小颗粒尺寸、碳包覆、金属掺杂等方法来改善其电化学性能,并取得了一定进展。本研究以寻求商业化应用的磷酸铁锂为目的,采用低成本的三价铁为铁源,通过机械球磨—高温固相法及溶胶凝胶法成功合成了LiFePO4正极材料,并进一步采取碳包覆以及掺杂金属离子等手段对材料进行改性研究,具有潜在的产业化应用前景。利用TG-DTA、XRD、SEM、TEM、EDS、CV、EIS等分析手段对材料进行表征,并在不同条件下测试了材料的电化学性能。研究结果表明,机械球磨—高温固相法中700℃烧结的材料结晶最为完整,具有良好的电化学性能。采用碳包覆方法制备的材料残留碳均匀包覆在材料颗粒周围有效控制LiFePO4颗粒的大小,减小电极的反应电阻,提高材料的电化学性能。其中以葡萄糖为碳源的包覆效果最好,样品颗粒呈球形,表面光滑,分散性好,颗粒表面包覆有2nm厚的石墨碳层,颗粒之间有碳纤维连接。0.1C电流放电其比容量高达162.1 mAh/g接近理论比容量170 mAh/g。但是随着充放电电流的增大其容量衰减较快,1C首周放电容量下降到118.2mAh/g。为了进一步改善高倍率下材料性能,本研究对材料进行了 Na、Al、Ce三种金属掺杂改性研究。XRD结果显示金属离子的掺杂改变了晶体的晶胞参数及晶胞体积,一定程度上提高了材料的电化学性能。其中LiCe0.01Fe0.98PO4的电化学性能最佳,在0.1C倍率充放电时首周放电容量达到167.3 mAh/g,接近理论容量,在1C倍率充放电时首周容量达到138.2 mAh/g,在30周循环之后仍然有122.7 mAh/g,仅衰减了 12%。通过循环伏安曲线分析Ce掺杂后LiFePO4的极化现象减少,有很好的可逆性;EIS研究表明Ce掺杂后电极的反应电阻较其他掺杂明显减小,说明Ce掺杂能有效提高LiFePO4导电性。通过溶胶凝胶法制备的材料表明液相溶胶凝胶法在650℃制得的材料有较好的形貌及电化学性能。柠檬酸和乙醇酸两种不同碳源添加剂对材料的微观形貌、电化学性能有较大影响,其中柠檬酸为碳源得到的LiFePO4/C呈球状颗粒,尺寸呈亚微米级均匀分布。进一步研究柠檬酸添加量对材料的影响发现,当柠檬酸和硝酸铁为0.75:1时得到的材料性能最好,在0.1C下首周放电容量达到149.5 mAh/g。

关键词： 电动汽车   智能充电   磷酸铁锂电池   IGBT  

摘要： 当今世界面临着的能源危机和环境污染两大难题都与汽车的使用相关,要保持汽车行业的可持续发展,发展零排放的电动汽车势在必行。磷酸铁锂电池由于其安全、环保、性能稳定及经济的优点越来越多的应用于电动汽车动力系统中,但磷酸铁锂电池的智能、安全充电是电动汽车能够推广应用的前提,因此本文对磷酸铁锂电池智能充电系统进行了研究,其主要研究内容和创新点如下： 本文首先进行了智能充电系统总体方案设计,确定了充电系统的设计参数、全桥变换电路的功率模型及PWM开关状态控制电路,在分析了常用充电方法的基础上根据磷酸铁锂电池的相关特性提出了四阶段智能充电法； 其次进行了硬件设计,包括抑制电磁干扰的滤波电路、IGBT驱动电路、高频变压器、输入输出滤波电路、单片机控制回路、辅助电源及智能逻辑判断电路的设计,软件上为设计的四阶段智能充电法编制了相应的程序,并进行了软件调试与测试； 最后对开发的磷酸铁锂电池智能充电系统进行了充电实验,结果表明：所设计的智能充电系统硬件部分能正常工作,充电过程可按所设计的四阶段智能充电法预定流程自动进行,为后续对磷酸铁锂电池智能充电系统研制提供了参考。

关键词： 磷酸铁锂   纳米   液相法   溶剂   格局   成都   四川   锂电池   正极材料   碳酸锂   锂动力电池   三元材料  

摘要： 日前,成都牧甫公司和成都黄铭公司的董事长黄铭独创的"多溶剂液相法生产纳米磷酸铁锂工艺方法"获得了中国工程院、钢铁研究院、国家863计划课题组等权威部门的成果鉴定。

关键词： 锂离子电池   正极材料   磷酸铁锂   固相合成  

摘要： 橄榄石型LiFePO4正极材料,具有对环境友善、资源丰富、价格便宜和安全性能好等优点,被认为是非常具有发展前景的锂离子电池正极材料。论文采用适于实际工业生产的固相合成法,使用不同原料合成了性能优异的LiFePO4/C正极材料,并对材料的合成工艺和材料性能进行了研究。 以氧化铁、碳酸锂和蔗糖为原料,通过高温固相反应合成LiFePO4/C正极材料。掺碳量、煅烧温度和时间对合成材料的形貌和电化学性能影响较大。碳的加入有效控制了LiFePO4/C在合成过程中颗粒的长大,并且提高材料的电化学性能。掺碳量6%,烧成温度720℃,保温12h为最佳合成工艺,合成材料的0.2C首次比容量为143.9mAh/g,0.5C容量可稳定在143 mAh/g左右,材料的循环性好。 使用氧化铁、磷酸二氢锂采用固相法合成了LiFePO4/C材料,采用正交实验得出对材料的电化学性能影响最大的是锂铁比,其次是掺碳量,然后是烧结温度和保温时间。通过平行对比实验研究了各合成因素对材料性能的影响。材料最佳的合成工艺为：锂铁比1.005,掺碳10%,700℃保温8h。 以磷酸铁为铁源,分别以LiCO3和LiOH·H2O为锂源用湿法球磨和喷雾干燥造粒技术合成了性能优异的球形磷酸铁锂正极材料。合成中原料球磨3小时后的浆料具有较小的粒度和较好的粒度分布。两种锂源合成的材料均具有较好的球形形貌,合成材料的电化学性能优良。以LiCO3和LiOH·H2O为锉源合成LiFePO4/C的0.1C比容量分别为151.5mAh/g、***/g。

关键词： 磷酸铁锂   SOC   BP网络   动力电池   遗传算法  

摘要： 目前电动汽车技术发展的关键问题是研制安全、高效和低价的动力电池。以磷酸铁锂为正极材料的磷酸铁锂电池以其自身优点,逐渐成为电动汽车动力电池发展的主要方向之一。动力电池在使用过程中,对荷电状态(State of Charge,后文简称SOC)准确地进行估算,可以有效提高电池的使用效率,提高电池的使用寿命。电池SOC不能直接测量,需要通过其它参数和方法间接获得。 本文结合电动汽车对动力电池性能的要求,对磷酸铁锂电池特性进行了分析。根据磷酸铁锂电池特性,对几种常用SOC估算方法进行对比分析,选择采用BP神经网络对电池SOC进行估算。为了提高网络训练的效果,对训练样本进行了一系列的优化处理。通过对具体问题的分析,确定了BP网络各层结构,经过大量试探实验确定了网络中间层的节点数。在MATLAB上对网络进行训练,并用训练好的网络对测试样本和恒流放电实验进行SOC估算,取得了较好的效果。 针对动力电池在实际工况中参数时变性的特点,对SOC估算网络进行了改进,在网络的输入中加入估算前几个时刻的电池电压、电流和温度参数。设计了改进后网络的训练样本的获取实验。在建立训练样本时,提出了对训练样本参考SOC加入温度和电流影响因子的方法。对改进后网络输入向量中时间点个数进行了分析,并采用试探的方法进行确定。对网络输入向量中各个时间点参数对SOC估算值影响权重系数进行了讨论分析,并用遗传算法对各时间点数据权重系数进行寻优。通过大量网络训练试探确定改进后网络的隐层节点数,建立新的SOC估算网络。分别在恒流放电和变电流放电情况下,对改进前后的网络进行SOC估算对比测试,测试结果证明改进后的网络在变电流工况下对SOC的估算要优于改进前网络。