安防机器人磷酸铁锂电池管理系统研制
发布时间：2021-03-31 18:12
随着人工智能的不断发展,机器人也越来越受欢迎。其中安防机器人在国内的推广也越来越多。而安防机器人要保证长久的工作,需要选用一个容量大,重量轻的电池,因此作为安防机器人的动力来源——电池,也备受关注。作为新一代的动力电池——磷酸铁锂电池,成为了本文的研究对象。设计一个能够准确的、可靠的将磷酸铁锂电池信息采集出来并对磷酸铁锂电池进行管理的电池管理系统（Battery Management System,BMS）是本文的研究内容。对电池的荷电状态（State of charge,SOC）进行精确的估算是电池管理系统能够有效的分析电池电量并进行估算的关键。本文通过对电池管理系统的发展状况分析,并结合磷酸铁锂电池的结构、工作原理、性能参数和使用特性,设计了用于安防机器人身上的磷酸铁锂电池管理系统。主要包括对安防机器人磷酸铁锂电池管理系统所需功能分析,进行电池管理系统的硬件设计、软件设计、上位机设计和系统实验与分析。具体工作成果如下:1、电池管理系统的硬件设计。本文设计了主控制器STM32与BQ76930芯片相结合的电路,完成对电池电压、电流和温度信息的采集。考虑均衡电流小,均衡电路设计采用被动均...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图3-2时钟电路设计图
设计机电路的心脏。本设计中的时钟电路由两个晶振振 HSE，常用外部高频，PLL 倍频用，常为 8，为 32.768KHz，它主要提供精确的时钟源，常图 3-2。（a） （b）3-2 时钟电路设计图。(a)HSE 电路设计；(b)LSE 电路 设计
第三章 电池管理系统硬件设计OM 用于数据的保存并可以对数据进行随时更改，确保电路不会丢失。本设计中的 EEPROM 选择使用的为 FM24C64，在上拥有更大的优势，尤其在采集领域，其优势更为明显。图3-3为去耦电容 C27 增加 5V 电源的稳定性。口通信电路设计计中的串口通信芯片使用的是 Maxim 公司的 MAX485，相比着更远的传输距离，较低的供电电压，并且可以实现一对多差分传输方式，抗干扰能力更强，更加适合安防机器人的工作 MAX485 一方面负责程序的下载，调试以及后期的维护，另数据通过 STM32 处理后传输给上位机，在电脑上显示电池的用户需求设置过压，欠压等参数信息及利用上位机控制电池充具体 MAX485 电路电路设计如图 3-4。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BP神经网络的锂电池SOC在线精确估算[J]. 夏克刚,钱祥忠,余懿衡,张佳瑶. 电子设计工程. 2019(05)
[2]一种改进型锂离子电池SOC估算方法[J]. 史永胜,史禄培,魏浩,于淼杰. 电子器件. 2019(01)
[3]基于平方根无迹卡尔曼滤波的锂电池状态估计[J]. 费亚龙,谢长君,汤泽波,曾春年,全书海. 中国电机工程学报. 2017(15)
[4]基于改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计[J]. 杨海学,张继业,张晗. 电工电能新技术. 2016(01)
[5]特斯拉汽车电池技术及策略[J]. 刘春娜. 电源技术. 2014(07)
[6]锂离子电池正极材料LiFePO4的研究进展[J]. 唐致远,邱瑞玲,腾国鹏,刘元刚. 化工进展. 2008(07)
[7]锂离子电池正极材料LiFePO4的结构和电化学反应机理[J]. 王连亮,马培华,李法强,诸葛芹. 化学通报. 2008(01)
[8]电池管理系统的概况和发展趋势[J]. 姜久春. 新材料产业. 2007(08)
[9]电池管理系统国内外现状及其未来发展趋势[J]. 廖晓军,何莉萍,钟志华,周红丽,高学峰. 汽车工程. 2006(10)
[10]磷酸铁锂锂离子电池正极材料的研究[J]. 唐志远,焦延峰. 化工中间体. 2005(12)
博士论文
[1]动力电池状态观测及管理系统研究[D]. 刘毅.中国矿业大学 2017
硕士论文
[1]双卡尔曼滤波与充电电压曲线融合的LiFePO4电池SOC估算[D]. 刘强.江苏大学 2018
[2]2kW锂电池管理系统设计[D]. 赵耀.杭州电子科技大学 2018
[3]电动汽车动力电池管理系统设计与实现[D]. 洪润琦.哈尔滨工业大学 2018
[4]基于二阶卡尔曼滤波的锂电池SOC估算方法及实现[D]. 张舜.北方工业大学 2018
[5]磷酸铁锂电池管理系统研究[D]. 赵宋.广西大学 2017
[6]锂离子电池组等效电路建模及SOC估算的研究[D]. 凡旭国.西南科技大学 2017
[7]基于双卡尔曼滤波算法的磷酸铁锂电池建模及SOC估计[D]. 周胜.西南交通大学 2017
[8]基于STM32的实时电池管理系统研究[D]. 廖俊杰.郑州大学 2017
[9]基于改进型PNGV等效模型的动力电池SOC估算方法的研究[D]. 孙张驰.合肥工业大学 2017
[10]纯电动汽车磷酸铁锂电池管理系统设计[D]. 吴刚.南昌大学 2016
本文编号：3111858
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图3-2时钟电路设计图
设计机电路的心脏。本设计中的时钟电路由两个晶振振 HSE，常用外部高频，PLL 倍频用，常为 8，为 32.768KHz，它主要提供精确的时钟源，常图 3-2。（a） （b）3-2 时钟电路设计图。(a)HSE 电路设计；(b)LSE 电路 设计
第三章 电池管理系统硬件设计OM 用于数据的保存并可以对数据进行随时更改，确保电路不会丢失。本设计中的 EEPROM 选择使用的为 FM24C64，在上拥有更大的优势，尤其在采集领域，其优势更为明显。图3-3为去耦电容 C27 增加 5V 电源的稳定性。口通信电路设计计中的串口通信芯片使用的是 Maxim 公司的 MAX485，相比着更远的传输距离，较低的供电电压，并且可以实现一对多差分传输方式，抗干扰能力更强，更加适合安防机器人的工作 MAX485 一方面负责程序的下载，调试以及后期的维护，另数据通过 STM32 处理后传输给上位机，在电脑上显示电池的用户需求设置过压，欠压等参数信息及利用上位机控制电池充具体 MAX485 电路电路设计如图 3-4。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BP神经网络的锂电池SOC在线精确估算[J]. 夏克刚,钱祥忠,余懿衡,张佳瑶. 电子设计工程. 2019(05)
[2]一种改进型锂离子电池SOC估算方法[J]. 史永胜,史禄培,魏浩,于淼杰. 电子器件. 2019(01)
[3]基于平方根无迹卡尔曼滤波的锂电池状态估计[J]. 费亚龙,谢长君,汤泽波,曾春年,全书海. 中国电机工程学报. 2017(15)
[4]基于改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计[J]. 杨海学,张继业,张晗. 电工电能新技术. 2016(01)
[5]特斯拉汽车电池技术及策略[J]. 刘春娜. 电源技术. 2014(07)
[6]锂离子电池正极材料LiFePO4的研究进展[J]. 唐致远,邱瑞玲,腾国鹏,刘元刚. 化工进展. 2008(07)
[7]锂离子电池正极材料LiFePO4的结构和电化学反应机理[J]. 王连亮,马培华,李法强,诸葛芹. 化学通报. 2008(01)
[8]电池管理系统的概况和发展趋势[J]. 姜久春. 新材料产业. 2007(08)
[9]电池管理系统国内外现状及其未来发展趋势[J]. 廖晓军,何莉萍,钟志华,周红丽,高学峰. 汽车工程. 2006(10)
[10]磷酸铁锂锂离子电池正极材料的研究[J]. 唐志远,焦延峰. 化工中间体. 2005(12)
博士论文
[1]动力电池状态观测及管理系统研究[D]. 刘毅.中国矿业大学 2017
硕士论文
[1]双卡尔曼滤波与充电电压曲线融合的LiFePO4电池SOC估算[D]. 刘强.江苏大学 2018
[2]2kW锂电池管理系统设计[D]. 赵耀.杭州电子科技大学 2018
[3]电动汽车动力电池管理系统设计与实现[D]. 洪润琦.哈尔滨工业大学 2018
[4]基于二阶卡尔曼滤波的锂电池SOC估算方法及实现[D]. 张舜.北方工业大学 2018
[5]磷酸铁锂电池管理系统研究[D]. 赵宋.广西大学 2017
[6]锂离子电池组等效电路建模及SOC估算的研究[D]. 凡旭国.西南科技大学 2017
[7]基于双卡尔曼滤波算法的磷酸铁锂电池建模及SOC估计[D]. 周胜.西南交通大学 2017
[8]基于STM32的实时电池管理系统研究[D]. 廖俊杰.郑州大学 2017
[9]基于改进型PNGV等效模型的动力电池SOC估算方法的研究[D]. 孙张驰.合肥工业大学 2017
[10]纯电动汽车磷酸铁锂电池管理系统设计[D]. 吴刚.南昌大学 2016
本文编号：3111858
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