具有强适应性的LiFePO 4 电池健康状态估算技术研究

发布时间：2021-10-21 17:09

　　面对资源短缺和环境污染双重问题的日益严峻,国家倡导大力发展新能源发电和电动汽车领域。磷酸铁锂电池在这些领域起着十分重要的作用,具有安全性强、能量密度较高、寿命长等优点。电池管理系统作为动力电池组稳定工作的核心部分,也制约着新能源产业的快速发展。其中,健康状态估算是电池管理系统的重要内容之一,准确的健康状态估计能够有效发挥电池的工作性能,使电池组得以充分利用。本文以某18650型磷酸铁锂电池为研究对象,开展全寿命周期加速老化实验,充分考虑倍率因素,在常规应力加速老化的基础上,增加多倍率充电特性测试。根据加速老化实验流程,直至电池寿命终结,获取其在变应力条件下的全寿命周期原始外特性,为后续电池健康状态估算提供数据支持。基于全寿命周期加速老化实验获取的原始数据,开展数据挖掘,定量分析了容量衰减差异特性和多倍率充电特性。并从电化学机理的微观角度详细分析了特性成因,总结提炼了磷酸铁锂电池老化差异特性和多倍率充电特性的一般性规律。本文着重介绍了具有强适应性的健康状态估算方法。不同充电倍率下,分别以概率密度函数曲线峰值附近的电压范围视为特征区间,采用动态滑动窗口扫描寻优方法确定特征电压区间,对该区间... 

【文章来源】：燕山大学河北省

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 电池管理系统研究现状
    1.3 蓄电池SOH估算技术研究现状
        1.3.1 试验分析类
        1.3.2 模型类
        1.3.3 数据驱动类
    1.4 目前SOH估算存在的关键问题
        1.4.1 LiFePO_4 电池老化差异特性
        1.4.2 LiFePO_4 电池倍率特性
    1.5 本文研究的主要内容
第2章 全寿命周期加速老化实验
    2.1 实验目的、对象和内容
        2.1.1 实验目的
        2.1.2 实验对象
        2.1.3 实验内容
    2.2 实验准备阶段
    2.3 加速老化流程
        2.3.1 总体实验方案
        2.3.2 容量标定实验步骤
        2.3.3 多倍率充电特性测试步骤
    2.4 本章小结
第3章 差异特性分析与SOH估算
    3.1 引言
    3.2 容量衰减差异特性分析
    3.3 多倍率充电特性分析
    3.4 SOH估算算法简介
        3.4.1 微分容量法
        3.4.2 电压概率密度法
        3.4.3 算法等效性分析
    3.5 具有强适应性的SOH估算技术
        3.5.1 SOH估算方案特征提取及关键问题
        3.5.2 基于动态滑窗特征区间寻优的概率密度法
        3.5.3 LiFePO_4 电池三维老化特征提取
        3.5.4 LiFePO_4 电池SOH在线估算
    3.6 本章小结
第4章 BMS平台设计及方案验证
    4.1 BMS硬件电路的实现
    4.2 主控制板设计
        4.2.1 主控制器核心单元
        4.2.2 电源电路
        4.2.3 SPI隔离式通信接口电路
        4.2.4 继电器保护单元
        4.2.5 无线蓝牙模块
        4.2.6 EEPROM和实时时钟应用电路
        4.2.7 节点温度检测应用电路
    4.3 分布式电压采集板设计
        4.3.1 LTC6804 电压采样
        4.3.2 LTC6804 被动均衡电路
    4.4 电流采集板设计
        4.4.1 高精度数据采集前端芯片AS8510 简介
        4.4.2 AS8510连接电路设计
    4.5 BMS软件的实现
        4.5.1 LTC6804 单体电压检测子程序及其被动均衡功能
        4.5.2 AS8510 总电流采集子程序
        4.5.3 节点温度采集子程序
        4.5.4 实时时钟和EEPROM读写子程序
        4.5.5 SCI通信子程序
        4.5.6 SOH估算子程序
    4.6 BMS平台测试与方案验证
        4.6.1 BMS平台整体结构
        4.6.2 BMS平台功能测试
        4.6.3 SOH估算方案验证
    4.7 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]锂离子电池老化差异特性研究现状[J]. 张金龙,李端凯,佟微,漆汉宏,张纯江,于温方.  燕山大学学报. 2019(01)
[2]钴酸锂智能电池管理系统的FPGA实现[J]. 魏淑稳,杨玉华,单彦虎,焦新泉.  电测与仪表. 2019(04)
[3]BQ76PL536A的分布式动力电池管理系统设计[J]. 曲行行,杨亭亭,邹娟,曾洁,郭永伟.  单片机与嵌入式系统应用. 2018(12)
[4]基于STM32F407+BQ76PL536的电池管理系统设计[J]. 杨洁,廖俊杰,谷肖飞,路书祥,郑国恒.  电源技术. 2018(11)
[5]锂离子电池热失控蔓延研究进展[J]. 陈天雨,高尚,冯旭宁,卢兰光,欧阳明高.  储能科学与技术. 2018(06)
[6]锂离子电池内短路机理与检测研究进展[J]. 刘力硕,张明轩,卢兰光,欧阳明高,冯旭宁,郑岳久,韩雪冰,潘岳.  储能科学与技术. 2018(06)
[7]基于LTC3300-1的电动汽车锂电池组主动均衡系统研究[J]. 刘政,张向文,黄斌.  电源技术. 2018(07)
[8]集装箱式储能系统用梯次利用锂电池组的一致性管理研究[J]. 朱运征,李志强,王浩,高翔,郑益,屈园,徐剑虹,谢建江.  电源学报. 2018(04)
[9]太阳能充电的锂电池双向主动均衡模块设计[J]. 陈阳,杨文荣,冉峰,朱佳斌,季渊.  电源技术. 2018(06)
[10]能量型磷酸铁锂动力电池直流内阻测试及分析[J]. 王芳,孙智鹏,林春景,卜祥军,刘仕强.  重庆理工大学学报(自然科学). 2017(08)

硕士论文
[1]基于MC33771的电池管理系统设计与实现[D]. 傅万春.合肥工业大学 2018
[2]锂电池管理系统与均衡控制策略[D]. 杨阳.南京航空航天大学 2018



本文编号：3449397