混合动力汽车电池管理系统分析

【摘要】：蓄电池由于自身的物理化学特性的限制,以及应用于实际工况下的具体要求,在混合动力汽车中作为动力电池组串联使用的时需要配以电池管理系统(BMS),以实现对电池组的监测、管理、报警和保护等功能。在电池管理系统需要实现的各种功能中,荷电状态(SOC)的估算是十分关键的问题。精确估算SOC有利于动力电池的合理使用,避免动力电池过充过放,最大程度地利用动力电池的储能能力,延长动力电池组的使用寿命。 长期以来,虽然研究人员付出了大量艰辛的努力,但是SOC估算的准确性并不理想,这主要是因为电池内部影响SOC各种因素的高度非线性。各种各样的估算方法都存在着某种缺点：比如负载电压法不适合在电流频繁波动的工况下使用；安时法的估算误差会一直累积；神经网络法依赖于适当的样本选择；模糊控制法依赖于丰富工程经验；卡尔曼滤波依赖准确的电池模型,并且计算较为复杂；线性模型法只适用于小电流的场合；电化学阻抗谱法需要额外电化学阻抗设备,增加了估算的复杂性等等。目前一般的做法是将以上不同的算法相结合用于SOC的估算,因此还需要科研人员继续进行研究实时准确的SOC估算算法。 本文设计了BMS的硬件部分和软件部分,以实现对电池的监测和管理。BMS控制器采用高集成高性能的PIC18单片机,设计了电流采集电路,电压采集电路,二阶滤波及采样保持电路,温度采集电路,均衡电路,CAN总线通信电路等共同构成了系统的硬件电路；另外还进行了电池温度采集子程序,电池电压、电流采集子程序,均衡电路子程序,SOC估算子程序,电池状态判断及电池保护子程序和CAN收发子程序的设计,实现了电压、温度、电流等信息的采集,SOC的估算,电池的均衡和保护等功能。其中,SOC的算法是BMS软件设计的关键。 对于SOC的估算,本文首先通过电化学阻抗谱分析了电池SOC与电池内阻之间的关系,发现电池总内阻、欧姆电阻和阴极极化电阻均有随着SOC的增加而逐渐减小的趋势。随后,本文使用BP神经网络,根据电池的工作电压、电流、温度、内阻和前一时刻的SOC估算电池实时的SOC数值。为了提高估算精度,文中还通过遗传算法对BP神经网络的初始权值和闽值进行优化,测试结果显示优化后的神经网络估算误差显著减小。 【关键词】：电池管理系统 SOC 神经网络 电化学阻抗谱
【学位授予单位】：沈阳建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 混合动力汽车简介11-12
• 1.2 燃料电池—锂电池混合动力汽车概述12-15
• 1.2.1 燃料电池系统工作原理及性能指标12-13
• 1.2.2 锂离子电池工作原理13-14
• 1.2.3 燃料电池—锂电池混合动力汽车14-15
• 1.3 混合动力汽车动力电池管理系统研究现状15-18
• 1.3.1 电池管理系统简介15-17
• 1.3.2 电池管理系统国内外研究现状17-18
• 1.4 本文主要内容及研究意义18-21
• 1.4.1 本文主要内容18-19
• 1.4.2 电池管理系统研究的意义19-21
• 第二章 电池管理系统硬件设计21-33
• 2.1 电池管理系统总体布置方案21-22
• 2.2 各采集子模块的设计22-30
• 2.2.1 电流采集电路的设计22-23
• 2.2.2 电压采集电路的设计23-24
• 2.2.3 二阶滤波及采样保持电路的设计24-25
• 2.2.4 温度控制系统的设计25-27
• 2.2.5 均衡电路设计27-29
• 2.2.6 CAN通信电路设计29-30
• 2.3 人机接口电路30-31
• 2.3.1 键盘电路30
• 2.3.2 串行通信电路30-31
• 2.3.3 液晶显示电路设计31
• 2.4 硬件抗干扰设计31
• 2.5 本章小结31-33
• 第三章 电池管理系统软件设计33-45
• 3.1 电池管理系统的主程序设计33-34
• 3.1.1 开发环境简介33
• 3.1.2 单片机资源介绍33
• 3.1.3 主程序流程33-34
• 3.2 电池管理系统的子程序设34-43
• 3.2.1 电池温度管理子程序设计34-35
• 3.2.2 电池电压、电流采集子程序设计35-36
• 3.2.3 均衡电路子程序36-38
• 3.2.4 SOC估算子程序38-39
• 3.2.5 电池状态判断及电池保护子程序39-40
• 3.2.6 CAN收发子程序40-43
• 3.3 本章小结43-45
• 第四章 电池SOC算法的研究45-61
• 4.1 电池内阻与SOC之间的关系分析45-50
• 4.1.1 电化学阻抗谱简介45-46
• 4.1.2 电化学阻抗谱的应用步骤46-47
• 4.1.3 使用电化学阻抗谱分析电池内阻与SOC之间的关系47-50
• 4.2 电池工作条件对SOC的影响50-51
• 4.3 电池SOC估算方法简介51-53
• 4.4 使用神经网络算法估算SOC53-60
• 4.4.1 神经网络简介53
• 4.4.2 使用神经网络之前要考虑的问题53-54
• 4.4.3 分析与仿真工具简介54-55
• 4.4.4 BP神经网络的优化与电池SOC的估算55-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第五章 结论61-63
• 参考文献63-67
• 作者简介67
• 作者在攻读研究生期间发表的学术论文67-69
• 致谢69

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