电动汽车锂离子电池监测管理系统设计及SOC估算

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汽车工业的快速发展加重了环境污染和能源短缺。传统汽车在消耗巨量能源的同时排放了大量的污染物。正是这些条件使得电动汽车在起起伏伏后再次成为热点。各国政府都提出了推进电动汽车发展的计划和扶持措施,研究机构、企业集团等都积极参与,取得了不少成果。作为电动汽车的核心动力部件,电池对整车的使用性能具有重大影响。在众多蓄电池中,锂离子电池以其优秀的整体表现脱颖而出,获得了普遍关注和快速发展。电动汽车动力电池系统的研究总体上可以分为电池组本身的机械结构设计和电池管理系统的研究。本文根据项目需求设计了电池监测管理系统。系统硬件部分包括采集模块和主控制模块。采集模块进行单体电池电压和温度的采集。主控制模块一方面对电池总电压、总电流、绝缘电阻等进行实时监测,另一方面通过CAN总线接收来自采集模块的单体电池的信息,经过在线处理后对动力锂电池进行充放电管理、热管理、均衡管理等,同时通过串口与上位机进行通信。系统上位机软件设计了以下功能:1、对系统运行时电流、电压、温度、电量的限值进行设置;2、电池运行原理动画演示;3、通过串口与下位机进行通信;4、对下位机传送的数据处理后进行显示、存储,并监测系统状态;5、利用测量数据选择不同的方法对SOC进行计算、显示;6、选择不同的等效电路模型,设置相应的参数后进行电池仿真。鉴于SOC的估算问题,本文分析了常见的估算方法和电池模型,选取等效电路模型为Thevenin模型,应用卡尔曼滤波法进行SOC估算。首先对滤波循环所使用的OCV-SOC曲线进行拟合。本文将曲线的平台阶段分为两部分,利用Matlab工具箱分别拟合,并验证了改进的效果。然后对电池的动态模型参数进行识别。本文采用了恒负载进行放电实验,分析Thevenin模型的零状态响应,逐步计算得到各个参数值。根据Thevenin模型参数搭建Simulink模型进行了仿真验证;最后利用所得数据,在HPPC循环试验下进行了仿真,验证了卡尔曼滤波算法的有效性。
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