新能源汽车电池SOC监测及充放电监控系统研究

发布时间：2021-05-26 09:32

　　当今,汽车工业迅速崛起,给人们带来了优质生活,但是汽车工业引发的环境污染和能源消耗问题也是不可忽视的。为解决环境污染与能源短缺的双重难题,国家对新能源汽车的研究给予大量投入,本文重点关注新能源电动车中电池管理系统的研究。新能源电动车的动力来源于电池,而电池也是最容易引发汽车安全事故的部件。因此研究新能源电动车的重点之一就是研究电池管理系统（BMS）。研究车载电池的健康状态（SOH）和剩余电量（SOC）可以直观的反映出车载电池的状态,保证车载电池的使用安全。特别是在新能源汽车电池充放电过程中进行有效地监控可以提高电池的使用效率和保证电池在使用过程中的安全性。电池管理系统是新能源电动车中极其重要的部分,在有效利用能源、合理消耗资源和优化电池寿命方面起着决定性的作用,甚至关系到整车的安全系数和乘客的人生安全。电池管理系统主要实现的功能有:车载单体电池的电压/温度采集、电池充放电管理、电池电源开关管理、电池状态管理、剩余电量（SOC）估算、健康状态（SOH）估算、电池电压/电流泄漏管理、车载电池安全管理、车载系统间通信管理、优化电池容量与延长电池使用寿命等。车载电池能否高效、稳定、安全的运行,... 

【文章来源】：成都理工大学四川省

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 选题背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 电池管理系统研究现状
        1.2.2 车载电池研究现状
    1.3 课题来源与研究内容
        1.3.1 课题来源
        1.3.2 研究目标
        1.3.3 研究内容与创新点
    1.4 本文结构
第2章 磷酸铁锂电池原理特性分析
    2.1 磷酸铁锂电池的基本原理
        2.1.1 磷酸铁锂电池的工作原理
        2.1.2 磷酸铁锂电池的结构
        2.1.3 磷酸铁锂电池的主要技术参数
    2.2 磷酸铁锂电池性能影响的主要因素
    2.3 车载磷酸铁锂电池的安全性
    2.4 本章小结
第3章 电池管理系统研究
    3.1 电池SOC的估算
        3.1.1 SOC估算的意义
        3.1.2 SOC估算的难点
        3.1.3 现有SOC估算方法
        3.1.4 电池组SOC估算方案
    3.2 电池状态检测
        3.2.1 电池状态检测的必要性
        3.2.2 电池状态检测的方案
    3.3 电池的热管理
        3.3.1 热管理的必要性
        3.3.2 热管理的方案
    3.4 电池组的绝缘检测
        3.4.1 绝缘检测的意义
        3.4.2 绝缘检测的方案
    3.5 电池组的充电模式
    3.6 电池组的通信方式
        3.6.1 RS-422 通信
        3.6.2 CAN通信
    3.7 本章小结
第4章 系统硬件设计
    4.1 整体设计
    4.2 主控模块硬件电路
    4.3 分控模块硬件电路
    4.4 电池检测模块硬件电路
    4.5 本章小结
第5章 系统软件设计
    5.1 软件设计概述
        5.1.1 软件开发环境简介
    5.2 主控模块软件设计
    5.3 分控模块软件设计
    5.4 电池检测模块软件设计
    5.5 CAN通讯软件设计
    5.6 软件抗干扰设计
    5.7 本章小结
第6章 系统测试实验
    6.1 实验目的
    6.2 实验平台
    6.3 电池信息检测实验
    6.4 CAN通信实验
    6.5 实验结论
    6.6 本章小结
结论
致谢
参考文献
攻读学位期间取得学术成果
附录


【参考文献】：
期刊论文
[1]电动汽车用锂电池SOC估算方法研究[J]. 张松.  电源技术. 2017(12)
[2]新能源汽车的发展现状与对策[J]. 邵明宇.  时代农机. 2017(09)
[3]电池管理系统的研究现状[J]. 罗诗韵,汪洋.  企业技术开发. 2015(27)
[4]电动汽车动力电池状态的实时监测系统构建[J]. 武红玉.  产业与科技论坛. 2015(06)
[5]动力锂电池SOC估算研究其管理系统设计[J]. 于仲安,简俊鹏,何方.  电力电子技术. 2014(08)
[6]锂电池组充放电安全保护电路设计[J]. 史万莉,高建中.  电子世界. 2014(13)
[7]车用磷酸铁锂电池荷电状态的LPV模型卡尔曼滤波算法[J]. 杜政平,郑燕萍.  森林工程. 2014(04)
[8]电动汽车用动力电池SOC估算方法概述[J]. 李琳辉,王蒙蒙,周雅夫,连静.  汽车电器. 2013(12)
[9]基于遗传神经网络的电动汽车锂电池SOC预测[J]. 黄耀波,唐海定,章欢,翁国庆.  机电工程. 2013(10)
[10]温度对锂离子电池脉冲充放电特性的影响[J]. 吴红杰,谢旺,黄宏成,袁世斐.  新型工业化. 2013(10)

硕士论文
[1]纯电动汽车SOC估算方法研究[D]. 邹金校.长安大学 2017
[2]电动汽车锂离子动力电池组健康状态估计方法的研究[D]. 何正莲.青岛科技大学 2017
[3]电动汽车电池管理系统SOC估算及均衡控制研究[D]. 王通.昆明理工大学 2017
[4]电动汽车动力电池管理系统关键技术研究[D]. 李晓霖.天津职业技术师范大学 2017
[5]电动汽车电池管理系统的研究与设计[D]. 马贝贝.济南大学 2016
[6]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
[7]电动汽车锂离子动力电池健康状态估计方法研究[D]. 黄业伟.合肥工业大学 2014
[8]纯电动汽车电池管理系统的研究与设计[D]. 刘斐.山东大学 2012
[9]电动汽车动力电池组管理系统设计[D]. 杨君.大连理工大学 2011
[10]基于EKF的电动汽车用锂离子电池SOC估算方法研究[D]. 刘浩.北京交通大学 2010



本文编号：3206146