锂离子动力电池组管理系统的研究和设计

发布时间：2017-09-04 16:45

  本文关键词：锂离子动力电池组管理系统的研究和设计

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【摘要】：在当前环境污染、能源枯竭等问题日益突出的背景下,世界各国都在加强合作,积极寻求新的发展方向,来保护环境和减少对石化能源的依赖。在交通领域,以新能源汽车发展最为迅猛,尤其是纯电动汽车的发展。锂离子动力电池以其比能量高、循环寿命长、环保等特点逐渐成为电动汽车的动力系统首选。由于锂离子动力电池组一般是由数量众多的电池单体串并联组成,因此需要电池管理系统(Battery-Management-System, BMS)对其进行有效的监测和管理,从而能够确保动力电池组高效、安全的运行。电池管理系统是通过对动力电池组的电压、电流和温度等参数的监测,来实现电池组的充放电管理、安全保护、均衡控制以及荷电状态(State-of-Charge, SOC)估算等功能。本文将对电池管理系统及其核心功能——基于模型的荷电状态估算进行深入研究。本文首先分析并研究了当前电池管理系统的发展现状,然后结合锂离子动力电池的特点,对锂离子动力电池进行建模。通过对现有模型的对比分析,以及考虑电流、温度等因素对电池容量的影响,本文提出建立以等效电路模型为基础的改进型参数自适应动力电池等效电路模型,并采用最小二乘法对所建立的电池模型进行参数辨识,然后通过实验数据验证模型的精度,结果表明该模型具有较好的仿真精度。其次,本文对当前的主流荷电状态估算算法进行研究和分析,从估算精度、误差累计和算法复杂度等方面综合考虑,选择了基于扩展卡尔曼滤波(Extended-Kalman-Filter, EKF)的荷电状态估算算法。结合本文提出的电池模型,通过实验验证,结果表明基于扩展卡尔曼滤波的荷电状态估算算法具有较好的估算精度。最后,本文进行电池管理系统的硬件部分和软件部分的设计,开发出电池管理系统样机,并基于LABVIEW设计出电池管理系统的上位机控制软件。通过对动力电池管理系统样机进行测试和验证,结果证明该系统具有较好的荷电状态估算精度和管理功能。
【关键词】：电池组管理系统 锂离子电池 等效模型 参数辨识 荷电状态 扩展卡尔曼滤波
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM912;U469.72
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 课题的研究背景及意义11
• 1.2 国内外发展现状11-17
• 1.2.1 国内外电动汽车的发展概况11-13
• 1.2.2 动力电池的研究概况13-14
• 1.2.3 电池管理系统的研究现状14-15
• 1.2.4 电池模型的研究现状15
• 1.2.5 电池SOC估算的研究现状15-17
• 1.3 本文研究内容及结构17-19
• 第2章 电池管理系统的基本功能结构19-25
• 2.1 电池管理系统的功能模块19-22
• 2.1.1 电池状态检测19
• 2.1.2 电池状态评估19-20
• 2.1.3 电池的安全保护20-21
• 2.1.4 能量优化管理21
• 2.1.5 电池信息管理21-22
• 2.2 电池管理系统的拓扑结构和整体设计22-24
• 2.2.1 一体化的拓扑结构22-23
• 2.2.2 总分形式的拓扑结构23
• 2.2.3 电池管理系统的整体设计23-24
• 2.3 本章小结24-25
• 第3章 锂离子动力电池的建模与仿真25-47
• 3.1 锂离子电池工作原理25-27
• 3.2 动力电池的外特性分析27-28
• 3.3 锂离子动力电池模型28-32
• 3.3.1 电化学模型28-29
• 3.3.2 神经网络模型29-30
• 3.3.3 等效电路模型30-32
• 3.4 本文选用的模型32-34
• 3.5 模型参数辨识34-42
• 3.5.1 电池容量的获取34-36
• 3.5.2 开路电压与荷电状态函数关系36-37
• 3.5.3 模型电路参数估算37-42
• 3.6 模型仿真和实验验证42-45
• 3.6.1 仿真模型的搭建42-44
• 3.6.2 仿真模型的验证与分析44-45
• 3.7 本章小结45-47
• 第4章 基于扩展卡尔曼滤波的SOC估算算法47-57
• 4.1 SOC相关概念及定义47-48
• 4.2 常见SOC估算方法分析48-50
• 4.2.1 开路电压法48-49
• 4.2.2 安时积分法49
• 4.2.3 内阻法49-50
• 4.2.4 神经网络法50
• 4.2.5 卡尔曼滤波算法原理50
• 4.3 基于EKF算法实现SOC估算50-53
• 4.3.1 经典卡尔曼滤波算法50-52
• 4.3.2 EKF算法实现SOC估算过程52-53
• 4.3.3 参数对SOC估算算法的影响53
• 4.4 MATLAB仿真与结果分析53-55
• 4.4.1 正确初始SOC值的估算效果验证53-54
• 4.4.2 错误初始SOC值的估算效果验证54-55
• 4.5 本章小结55-57
• 第5章 动力电池管理系统硬件设计57-71
• 5.1 BMS硬件设计方案57-58
• 5.2 BMS供电电源设计58-59
• 5.3 BMS监测单元设计59-67
• 5.3.1 电压采集单元设计59-63
• 5.3.2 电流采集单元设计63-66
• 5.3.3 温度采集单元设计66-67
• 5.4 通信接口单元设计67-70
• 5.5 本章小结70-71
• 第6章 动力电池管理系统软件平台设计71-82
• 6.1 基于CCS5.5的微控制器程序设计71-73
• 6.1.1 检测单元子程序设计71-72
• 6.1.2 SOC估算程序流程设计72-73
• 6.2 基于LABVIEW的上位机通信程序设计73-76
• 6.2.1 开发环境简介73
• 6.2.2 上位机通信程序设计73-75
• 6.2.3 上位机软件通信协议设计75-76
• 6.3 BMS实验验证和结果分析76-81
• 6.3.1 数据采集结果分析77-79
• 6.3.2 荷电状态估算结果验证分析79-81
• 6.4 本章小结81-82
• 结论与展望82-84
• 参考文献84-89
• 致谢89-90
• 附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录)90

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