基于FPGA的锂离子电池SOC估计算法实现研究

发布时间：2017-03-23 04:00

  本文关键词：基于FPGA的锂离子电池SOC估计算法实现研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是电池最重要的参数之一,用来表征电池的剩余电量,不能直接测量,需要快速、准确和高效地估计。本文以现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)嵌入式方案为核心,实现了基于EKF算法的锂离子电池SOC的快速估计。主要做了以下工作:介绍了FPGA嵌入式方案实现SOC在线估计的研究背景与国内外现状。通过对电池管理系统(Battery Management System,BMS)主流SOC估计方法的优缺点的比较,确定了使用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法实现SOC估计。通过在实际系统中SOC估计的各类软硬件实现方法的分析,选择了FPGA作为处理器实现SOC的实时在线估计,并详细介绍了FPGA嵌入式方案的设计结构。提出了快速EKF算法,估计了锂离子电池的SOC值。建立了锂离子电池一阶Thevinan等效电路模型,采用递推最小二乘法辨识了模型中的电阻和电容参数。在自定义工况下,验证了一阶Thevinan模型的精度。设计了基于快速矩阵运算的EKF估计器,估计了锂离子电池的SOC值,并与常规矩阵运算法进行了对比。对比结果表明,快速矩阵运算法算法时间复杂度更小,运行时间更短。基于FPGA嵌入式方案的EKF估计器SOC估计算法实现。利用Quartus II中的Qsys工具,搭建了SOPC硬件系统。在Nios II软件集成开发环境下,采用C/C++语言设计了基于EKF的SOC估计器。在所搭建的SOPC嵌入式系统中,进行了基于常规矩阵运算和快速矩阵运算的EKF算法的离线验证,结果表明,基于快速矩阵运算的EKF算法时间复杂度小,耗时更短。搭建了在线实验测试平台,以实时监测电池的SOC。设计了A123-26650磷酸铁锂(Li Fe PO4)电池的电流和电压实时数据采集电路,将采集到的电流和电压数据,通过ADS1115芯片进行模数(A/D)转换。将A/D转换后的数字信号通过I2C总线,实时传输给SOPC嵌入式系统中的EKF估计器,并进行SOC估计。通过RS232串口,将电流、电压和SOC估计值传输给上位机,并进行实时监测和保存。设计了EKF估计器的全硬件方案,实现了基于EKF的SOC估计器的硬件电路设计。采用Verilog硬件描述语言搭建了EKF估计器硬件系统,并在Model Sim中进行了测试与验证。针对硬件系统资源占用率和运行时间两方面,对比了FPGA全硬件方案与FPGA嵌入式方案,结果表明,FPGA全硬件方案可显著提高运算速度。
【关键词】：锂离子电池 EKF估计器 FPGA嵌入式方案 在线测试平台 FPGA全硬件方案
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM912
【目录】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-22
• 1.1 课题研究背景12-13
• 1.2 SOC估计研究现状13-16
• 1.2.1 SOC估计方法14-15
• 1.2.2 SOC估计硬件实现15-16
• 1.3 FPGA技术16-20
• 1.3.1 FPGA设计方案介绍17-18
• 1.3.2 FPGA嵌入式方案设计结构18-20
• 1.4 本文的主要研究内容20-22
• 第2章 电池模型建立及SOC估计22-38
• 2.1 锂离子电池模型的建立22-27
• 2.1.1 等效电路模型22-24
• 2.1.2 模型参数辨识24-26
• 2.1.3 电池模型验证26-27
• 2.2 扩展卡尔曼滤波法27-30
• 2.2.1 扩展卡尔曼滤波介绍27-28
• 2.2.2 基于EKF的SOC估计器28-30
• 2.3 EKF估计器实现分析30-33
• 2.3.1 常规矩阵运算法30-32
• 2.3.2 快速矩阵运算法32-33
• 2.4 EKF估计器MATLAB仿真33-36
• 2.4.1 SOC估计MATLAB仿真33-35
• 2.4.2 两种方法完成算法的时间对比35-36
• 2.5 本章小结36-38
• 第3章 EKF估计器的FPGA嵌入式方案实现38-48
• 3.1 SOPC系统开发环境38-39
• 3.2 需求分析39-40
• 3.3 SOPC硬件系统设计40-43
• 3.3.1 硬件系统搭建40-42
• 3.3.2 硬件系统调试42-43
• 3.4 SOPC软件系统设计43-45
• 3.5 板级验证45-46
• 3.6 运行时间分析46-47
• 3.7 本章小结47-48
• 第4章 在线测试实验平台搭建48-62
• 4.1 数据采集48-52
• 4.1.1 电压采集电路48-50
• 4.1.2 电流采集电路50
• 4.1.3 滤波电路50-51
• 4.1.4 A/D转换电路51-52
• 4.2 SOPC嵌入式单元52-56
• 4.2.1 EKF估计器52-54
• 4.2.2 I2C总线54-55
• 4.2.3 RS232串口通信55-56
• 4.3 上位机界面设计56
• 4.4 在线测试实验平台56-60
• 4.5 本章小节60-62
• 第5章 EKF估计器的FPGA全硬件方案62-74
• 5.1 算法分析62-63
• 5.2 带符号位的定点数模型设计63-65
• 5.3 EKF估计器硬件电路设计65-69
• 5.3.1 矩阵加减法运算65-66
• 5.3.2 矩阵乘法运算66-67
• 5.3.3 数的除法运算67-68
• 5.3.4 EKF算法的硬件电路实现68-69
• 5.4 Model Sim仿真69-71
• 5.5 硬件资源利用与运行时间分析71-72
• 5.6 本章小结72-74
• 第6章 总结与展望74-76
• 6.1 全文总结74
• 6.2 研究展望74-76
• 参考文献76-82
• 作者简介及科研成果82-84
• 致谢84-85

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