电动汽车电池荷电状态估算及电池管理系统一体机的实现
发布时间：2022-12-04 14:15
近年来,空气污染问题严重化促使人们不断提高自身环保意识,出行工具从燃油汽车转变为电动汽车,因而电动汽车将拥有广阔销售市场。电池组是电动汽车的重要部分,其工作状态是车辆运行情况的重要依据,基于这一实际价值,本文设计了一款BMS一体机,其中BMS指电池管理系统。本课题所研究的重点是电池组SOC估计,即荷电状态估计,详细阐述了电池模型筛选、对应内部参量辨识、应用参量后的精度验证、电池SOC估计方法的比较和选择、SOC估计方法的仿真框图构建和实际工程实现过程。在整个过程中,通过文献查阅多种电池模型和SOC估计方法,通过对比各种方法的准确性和硬件软件实现的实际要求,选择了兼顾两个条件的方法。最终经过仿真验证SOC估计方法的准确性和可行性后,设计了一体机硬件平台用于实现该方法。本文研究的硬件系统以NXP公司的汽车级DSP芯片为核心,配合外部硬件电路以及芯片本身的AD转换功能完成对温度、电流等模拟量的采集任务,依据SOC估计仿真模型中的估算方法实现逻辑,通过C语言在一体机硬件平台上实现了SOC估计。最终,该平台完成了测量电池组剩余电量、绝缘状态的监控、电流、电压、温度报警等功能,还能够完成电量均衡。...
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.2 BMS的国内外研究现状
1.2.1 BMS国内研究现状
1.2.2 BMS国外研究现状
1.2.3 国内外现状综述
1.3 课题研究内容介绍
1.4 本章小结
第2章 电池模型的选择
2.1 电池的选择
2.2 锂离子电池结构
2.3 锂离子电池模型选择
2.3.1 锂离子电池的等效电路模型
2.3.2 电池模型的确定
2.4 锂离子电池模型参数辨识
2.4.1 模型的离线参数辨识
2.4.2 模型的在线参数辨识
2.5 估计方法精度验证
2.5.1 验证准备
2.5.2 离线辨识参数精度验证
2.5.3 在线辨识参数精度验证
2.6 本章小结
第3章 电池SOC的估计算法
3.1 SOC估计算法介绍
3.1.1 传统SOC估算方法
3.1.2 能量守恒测量法
3.1.3 卡尔曼滤波及其改进方法
3.1.4 神经网络方法
3.2 基于不同方法的SOC估计方法实验
3.2.1 基于Ah法的SOC估计
3.2.2 基于EKF的SOC估计
3.3 本章小结
第4章 一体机硬件系统设计
4.1 系统总体介绍
4.2 硬件板卡设计与测试
4.2.1 最小系统的设计
4.2.2 延迟断电模块
4.2.3 数据保存模块
4.2.4 时钟模块
4.2.5 通信模块
4.2.6 继电器控制模块
4.2.7 传感器接口模块
4.2.8 总电压检测
4.2.9 绝缘监测模块
4.2.10 电池单体采样电路
4.3 硬件板卡设计
4.4 本章小结
第5章 系统软件设计
5.1 一体机软件总体设计
5.2 CAN通信协议设计
5.3 基于EKF的SOC估算嵌入式实现
5.3.1 SOC算法的实现与调试
5.3.2 SOC估算算法的嵌入式软件实现
5.4 调试软件设计
5.4.1 上位机软件开发平台介绍
5.4.2 上位机软件介绍
5.5 系统联调
5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]锂离子电池模型研究综述[J]. 杨杰,王婷,杜春雨,闵凡奇,吕桃林,张熠霄,晏莉琴,解晶莹,尹鸽平. 储能科学与技术. 2019(01)
[2]改进的BP神经网络在电动汽车锂电池SOC估算中的研究[J]. 李江江,冯丽娟. 汽车实用技术. 2018(21)
[3]磷酸铁锂电池内阻连续动态测量与分析[J]. 李扬,陈明彪,林仕立,宋文吉,冯自平,蒋海洲. 新能源进展. 2018(05)
[4]电动汽车发展综述[J]. 胡堋湫,谭泽富,邱刚,王欣煜,邓明. 电气应用. 2018(20)
[5]电池管理系统SOC估算方法及应用[J]. 张礼宪,周雨辉,魏涛,张景涛,陶西孟,杨继群. 客车技术与研究. 2018(04)
[6]基于扩展卡尔曼的锂离子电池SOC估算研究[J]. 王宇航,王顺利,潘小琴,刘小菡,苏杰. 自动化与仪表. 2018(08)
[7]基于二阶Thevenin模型的锂电池建模仿真[J]. 闫回想,甘小燕,武鸿辉,刘岸晖. 江苏大学学报(自然科学版). 2018(04)
[8]微型短途电动汽车产品电池类型选择的成本量化对比研究[J]. 刘宗巍,马雨晴,郝瀚,赵福全. 汽车工程学报. 2018(03)
[9]锂离子电池等效模型建立与参数辨识方法研究[J]. 王露,王顺利,阮永利,刘小菡,顾鹏程. 电源世界. 2018(04)
[10]锂离子电池等效模型建立与参数辨识方法研究[J]. 王露,王顺利,阮永利,刘小菡,顾鹏程. 电源世界. 2018 (04)
硕士论文
[1]基于动态增益的Joint-EKF算法的锂电池SOC估算[D]. 向富超.湖北工业大学 2018
[2]电动汽车锂离子电池管理系统研究[D]. 李林阳.西安科技大学 2018
[3]锂离子电池阻抗检测系统设计与实现[D]. 齐佳明.哈尔滨工业大学 2018
[4]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
[5]电动汽车动力电池的健康状态与荷电估计研究[D]. 方健豪.河南科技大学 2018
[6]电动汽车电源管理系统软件设计[D]. 曹健.电子科技大学 2018
[7]电动汽车电池管理系统的设计与实现[D]. 周理航.电子科技大学 2018
[8]电动汽车动力电池管理系统关键技术研究与数据采集单元开发[D]. 董亮.浙江农林大学 2018
[9]增程式电动汽车建模仿真和控制策略研究[D]. 张申盖.浙江工业大学 2017
[10]基于自校正模型的锂离子电池SOC估计方法研究[D]. 李智.天津大学 2017
本文编号：3708415
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.2 BMS的国内外研究现状
1.2.1 BMS国内研究现状
1.2.2 BMS国外研究现状
1.2.3 国内外现状综述
1.3 课题研究内容介绍
1.4 本章小结
第2章 电池模型的选择
2.1 电池的选择
2.2 锂离子电池结构
2.3 锂离子电池模型选择
2.3.1 锂离子电池的等效电路模型
2.3.2 电池模型的确定
2.4 锂离子电池模型参数辨识
2.4.1 模型的离线参数辨识
2.4.2 模型的在线参数辨识
2.5 估计方法精度验证
2.5.1 验证准备
2.5.2 离线辨识参数精度验证
2.5.3 在线辨识参数精度验证
2.6 本章小结
第3章 电池SOC的估计算法
3.1 SOC估计算法介绍
3.1.1 传统SOC估算方法
3.1.2 能量守恒测量法
3.1.3 卡尔曼滤波及其改进方法
3.1.4 神经网络方法
3.2 基于不同方法的SOC估计方法实验
3.2.1 基于Ah法的SOC估计
3.2.2 基于EKF的SOC估计
3.3 本章小结
第4章 一体机硬件系统设计
4.1 系统总体介绍
4.2 硬件板卡设计与测试
4.2.1 最小系统的设计
4.2.2 延迟断电模块
4.2.3 数据保存模块
4.2.4 时钟模块
4.2.5 通信模块
4.2.6 继电器控制模块
4.2.7 传感器接口模块
4.2.8 总电压检测
4.2.9 绝缘监测模块
4.2.10 电池单体采样电路
4.3 硬件板卡设计
4.4 本章小结
第5章 系统软件设计
5.1 一体机软件总体设计
5.2 CAN通信协议设计
5.3 基于EKF的SOC估算嵌入式实现
5.3.1 SOC算法的实现与调试
5.3.2 SOC估算算法的嵌入式软件实现
5.4 调试软件设计
5.4.1 上位机软件开发平台介绍
5.4.2 上位机软件介绍
5.5 系统联调
5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]锂离子电池模型研究综述[J]. 杨杰,王婷,杜春雨,闵凡奇,吕桃林,张熠霄,晏莉琴,解晶莹,尹鸽平. 储能科学与技术. 2019(01)
[2]改进的BP神经网络在电动汽车锂电池SOC估算中的研究[J]. 李江江,冯丽娟. 汽车实用技术. 2018(21)
[3]磷酸铁锂电池内阻连续动态测量与分析[J]. 李扬,陈明彪,林仕立,宋文吉,冯自平,蒋海洲. 新能源进展. 2018(05)
[4]电动汽车发展综述[J]. 胡堋湫,谭泽富,邱刚,王欣煜,邓明. 电气应用. 2018(20)
[5]电池管理系统SOC估算方法及应用[J]. 张礼宪,周雨辉,魏涛,张景涛,陶西孟,杨继群. 客车技术与研究. 2018(04)
[6]基于扩展卡尔曼的锂离子电池SOC估算研究[J]. 王宇航,王顺利,潘小琴,刘小菡,苏杰. 自动化与仪表. 2018(08)
[7]基于二阶Thevenin模型的锂电池建模仿真[J]. 闫回想,甘小燕,武鸿辉,刘岸晖. 江苏大学学报(自然科学版). 2018(04)
[8]微型短途电动汽车产品电池类型选择的成本量化对比研究[J]. 刘宗巍,马雨晴,郝瀚,赵福全. 汽车工程学报. 2018(03)
[9]锂离子电池等效模型建立与参数辨识方法研究[J]. 王露,王顺利,阮永利,刘小菡,顾鹏程. 电源世界. 2018(04)
[10]锂离子电池等效模型建立与参数辨识方法研究[J]. 王露,王顺利,阮永利,刘小菡,顾鹏程. 电源世界. 2018 (04)
硕士论文
[1]基于动态增益的Joint-EKF算法的锂电池SOC估算[D]. 向富超.湖北工业大学 2018
[2]电动汽车锂离子电池管理系统研究[D]. 李林阳.西安科技大学 2018
[3]锂离子电池阻抗检测系统设计与实现[D]. 齐佳明.哈尔滨工业大学 2018
[4]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
[5]电动汽车动力电池的健康状态与荷电估计研究[D]. 方健豪.河南科技大学 2018
[6]电动汽车电源管理系统软件设计[D]. 曹健.电子科技大学 2018
[7]电动汽车电池管理系统的设计与实现[D]. 周理航.电子科技大学 2018
[8]电动汽车动力电池管理系统关键技术研究与数据采集单元开发[D]. 董亮.浙江农林大学 2018
[9]增程式电动汽车建模仿真和控制策略研究[D]. 张申盖.浙江工业大学 2017
[10]基于自校正模型的锂离子电池SOC估计方法研究[D]. 李智.天津大学 2017
本文编号：3708415
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