CN102088118A - 一种电池管理***、电动车及荷电状态的估算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于电池领域,提供了一种电池管理***、电动车及荷电状态的估算方法。在本发明的实施例中,提供了电池管理***,并通过采集电池组的电压、电流和温度的值,通过卡尔曼滤波器的循环递归算法,估算出***SOC。本发明的实施例相比以往的电池管理***,提高了荷电状态估算的准确度。
Description
技术领域
本发明属于电池领域,尤其涉及一种电池管理***、电动车及荷电状态的估算方法。
背景技术
使用汽油或柴油的内燃机车辆导致了全世界范围内的严重空气污染。面对环境污染、全球变暖,能源短缺等各种问题,各国政府,企业投入了大量人力和物力对低排放甚至零排放的电动车进行研究和开发。
我国已经初步建立了电动汽车产业。形成了以纯电动车、混合动力电动车、燃料电池电动车三种车型为目标,以多种能源动力总成、驱动电机、动力蓄电池***为三大关键技术的研发体系。并在2008年***和2010年的世界博览会成功使用零排放的电动大巴作为交通工具接送游客,展现了我国在电动车领域的***成果。
制约电动汽车产业发展的首要问题还是储能动力电池及其应用技术。其难点在于如何延长储能动力电池的使用寿命、提高电池的比能量和使用可靠性。常用的储能动力电池有铅酸电池,镍氢电池和锂离子电池,他们具有容量大、体积小、动力性好的特点。
在电动车的使用过程中,电池的过充、过放、过流以及不均衡性都将造成电池性能的降低甚至损坏电池。因而设计出能根据电池的特性,安全有效的保障电池的***,即电池管理***BMS(Battery Management System)成为关键。BMS一方面负责实时地检测电池箱体内的温度、电池电压等数据,另一方面实时估算当前的电池荷电状态 (State of Charge,SOC),以及对各单体电池进行电压均衡,判断是否有故障发生并发送报警信号。SOC估算的准确性已经成为电动车研发的瓶颈之一。SOC的主要影响因素有开路电压、充放电电流、电池内阻、电解液温度、极化效应、自放电及电池的循环寿命等。现有的电池管理***对荷电状态的存在估计不准的问题。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种电池管理***,旨在提高SOC估算的准确度的问题。
本发明实施例是这样实现的,一种电池管理***,所述***包括:
包括主控制器、多个从控子模块、多个电池组,所述多个从控子模块与所述多个电池组一一对应连接,并且所述多个从控子模块均连接到所述主控制器,
所述从控子模块用于检测对应电池组的电池数据并发送所检测的电池数据到所述主控制器,所述主控制器根据接收到的多个电池数据通过所述从控子模块对对应的电池组进行均衡管理,并且利用卡尔曼滤波器的循环递归算法,估算出***SOC。
进一步地,该电池组和其对应的从控子模块共同放置于一个电池箱体中。
进一步地,所述从控子模块包括:
从控芯片,分别与所述从控芯片相连的第二电源转换模块、第二硬件看门狗模块、第二***时钟模块、第二存储模块、第二CAN通信模块,温度检测模块、电压检测模块、均衡模块,
所述温度检测模块用于采集对应电池组的温度,所述电压检测模块用于采集对应电池组每节单体电池的电压数据,所述均衡模块用于当电池箱内电池组中各单体电池电压差超过设定阀值时,对电池进行均衡操作。
进一步地,所述主控制器包括主控芯片,分别与主控芯片相连的第一硬件看门狗模块、第一***时钟模块、第一存储模块、第一电源转换模块、第一CAN通信模块,电流检测模块、绝缘检测模块,
所述主控芯片根据所采集的电压、电流和温度的值,计算出荷电状态的测量值,利用等效电路实验得到其预测值,并利用卡尔曼滤波算法进行荷电状态估算。
本发明实施例的另一目的在于提供一种电动车,所述电动车采用上述的电池管理***。
本发明实施例的另一目的在于提供一种电池荷电状态的估算方法,所述方法包括以下步骤:
采集到电池组的电压、电流和温度的值;
利用等效电路实验得到荷电状态的预测值;
根据电压、电流和温度的值计算出荷电状态的测量值;
利用荷电状态的预测值、测量值,通过卡尔曼滤波器的循环递归算法,估算出***SOC。
进一步地,所述等效电路包括开路电压 ,欧姆内阻、极化电容以及极化内阻,所述极化电容与极化内阻并联后一端连接至所述开路电压的正极,所述欧姆内阻一端与所述开路电压的负极相连,所述极化电容与极化内阻并联后的另一端与欧姆内阻的另一端构成负载电压。
进一步地,所述利用等效电路实验得到荷电状态的预测值的步骤包括:
a、构建等效电路,所述等效电路包括开路电压,欧姆内阻、极化电容以及极化内阻,所述极化电容与极化内阻并联后一端连接至所述开路电压的正极,所述欧姆内阻一端与所述开路电压的负极相连,所述极化电容与极化内阻并联后的另一端与欧姆内阻的另一端构成负载电压,为负载电流 ,为极化电流,=为极化时间常数,理想状态下:=,在离散状态下,该式为: (1) 其中,
(3)
进一步地,所述卡尔曼滤波器的公式及参数如下:
其中***状态预测值 X=; 观测矩阵;控制输入矩阵;***矩阵; 预测值均方差为;估计值的均方差为;为电池模型计算得出的电池组电压;为滤波器增益矩阵;; 以下参数储存在存储模块中,在电池管理***初始化时加载:电池额定容量,电池库伦效率,可由库伦效率试验得到,***噪声方差矩阵,取为0,观测噪声方差矩阵,取为电压传感器测量误差0.5,误差协方差矩阵初始值,取为,开路电压、欧姆内阻、计划内阻、极化电容、极化时间常数()与SOC值所对应的插值表格,
在本发明的实施例中,提供了电池管理***,并通过采集电池组的电压、电流和温度的值,通过卡尔曼滤波器的循环递归算法,估算出***SOC。本发明的实施例相比以往的电池管理***,提高了荷电状态估算的准确度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的电池管理***的方框结构原理图;
图2是本发明实施例提供的主控制器的结构原理图;
图3是本发明实施例提供的从控子模块的结构原理图;
图4是本发明实施例提供的SOC估计方法的流程图;
图5是本发明实施例提供的电池模型等效电路图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
图1示出了本发明实施例提供的电池管理***的方框结构原理,该电池管理***包括主控制器10、多个从控子模块20、多个电池组30以及一些***模块(例如,外部检测模块、车载显示器、电机控制模块、整车控制模块)。图中以6个从控子模块20、6个电池组30为例。
每一从控子模块20均与一个电池组30相连。该多个从控子模块20通过内部CAN总线(Controller Area Network,控制器局域网络)连接到该主控制器10。
该电池组30为电动车提供动力。该从控子模块20用于检测对应电池组30的电池数据并发送所检测的电池数据到该主控制器10,该主控制器10根据接收到的电池数据,通过从控子模块20对对应电池组30进行均衡管理。
作为本发明的实施例,该从控子模块20可以与对应电池组30组成一个电池箱体。该电池箱体可以起到保护电池和从控子模块20的作用。在本发明的实施例中,每个电池组可以由依次串联的多个单体电池组成。该从控子模块20监测和采集该电池组30的每一个电池的电压和温度。其中,温度的采样点为电池箱体内部选取的具有代表性的多个点。
图2示出了主控制器10的结构,该主控制器包括一主控芯片110、第一***时钟芯片120、电流检测模块130、绝缘检测模块140、第一存储模块150、第一电源转换模块160、第一硬件看门狗模块170、第一CAN通信模块180。第一电源转换模块160用于将车载直流电源转换成5V电压以对整个主控制器10供电。该第一硬件看门狗模块170为一个定时器电路,其作用为当主控制器10出现故障时,看门狗定时器溢出产生复位信号并重启主控制器10。该第一***时钟芯片120用于记录数据产生的时间,并且在***长期静置情况下可对***估算电池的自放电提供依据。该第一存储模块150用于分别记录***参数和运行参数。该电流检测模块130用于电流值的采集。该绝缘检测模块140作用为检测电池与车底盘之间的绝缘电阻。该第一CAN通信模块180有3路,一路用于和整车控制器、电机控制模块通信,一路用于和外部检测模块、车载仪器仪表等通信,还有一路用于和从控子模块20通信(参阅图1)。
请参阅图3,为从控子模块20的结构原理。该从控子模块20包括从控芯片210、均衡模块220、第二***时钟模块230、电压检测模块240、温度检测模块250、第二存储模块260、第二电源转换模块270、第二硬件看门狗模块280、第二CAN通信模块290。该第二电源转换模块270用于将主控制器10接出的车载直流电源转换成5V电压以对整个从控子模块20进行供电。该第二硬件看门狗模块280为一个定时器电路,其作用为当从控子模块20出现故障时,看门狗定时器溢出产生复位信号并重启从控子模块20。该第二***时钟模块230作用为记录数据产生的时间,并且在***长期静置情况下可对***估算电池的自放电提供依据。该第二存储模块260用于储存***参数。该温度检测模块250用于采集电池箱体内的多处设定点的温度。该电压检测模块240用于采集电池箱内每节单体电池的电压数据。该均衡模块220用于当电池组中各电池单体电压差达到预设定的均衡控制范围时,对单体电池进行均衡操作。
请参阅图4、5,SOC估计方法包括以下步骤:
在步骤S101中,在每次启动或复位后,根据上次电池工作完成后的SOC及电池的静置时间,计算本次启动或复位时的初始SOC。
该主控制器10首先进行初始化,并关中断,读取上次电池工作完后的SOC和时间,根据电池的静置时间(本次启动/复位时间与上次电池工作完后的时间之差)和自放电规律,通过查询OCV-SOC曲线插值表,得到本次启动或复位时的初始SOC。其中,上述电池工作完后的SOC和时间保存在存储芯片150中。
在步骤S102中,检查所有的通信总线是否正常。通过该外部CAN总线或其他外部监控电路读取其他ECU(Electronic Control Unit,电子控制单元)的信息,进行模式选择。如果此时外部ECU发出了危险信号,则返回到读取其他ECU的信息,等待安全信号的到来;如果接收到了如读取故障信息、电池识别、电池寿命数据、再编程等的信号,则将进入相应的服务程序。如果外部CAN网络上没有接收到危险信号和服务信号,则该电池管理***进入工作模式状态。
在步骤S103中,打开定时器。在该电池管理***进入工作模式后,首先打开定时器。
在步骤S104中,采集电压、电流、温度和绝缘检测参数的值。上述程序都是按照结构化及模块化设计,采用分时***的思想,类似于上层软件的“多线程”技术,主程序使用定时中断来完成各个功能模块的调用,当模块计时器累加到规定时间后,调用模块函数,读取测量结果。模块函数不占用主程序时间,主程序对各模块函数进行周期性循环调用。***读取测量结果并进行初步判断有无严重故障错误,如数据有异常,则程序转至故障处理模块,采取相应保护措施。
在步骤S105中,利用电池均衡模块对各电池组进行均衡。
电池均衡模块采用放电均衡,首先判断采集到的电池电压,电池最高和最低电压的压差差大于50mV,且电池处于充电状态下时,则进入均衡控制模式,通过控制MOSFET开关,使电阻串联进充电电路进行分压,电压高的电池冲进的电能就会减少,压差下降,直至最大电压差小于40mV或***进入放电模式为止。
在步骤S106中,根据所采集的电压、电流和温度,利用卡尔曼滤波算法进行荷电状态估算。该算法为基于最小均方差的数字滤波算法,利用上一时刻的估计,再加上实时测量得到的数据来进行估计。
在该步骤中,需要进行以下分步骤:利用等效电路实验得到荷电状态的预测值;根据电压、电流和温度的值计算出荷电状态的测量值;利用荷电状态的预测值、测量值,通过卡尔曼滤波器的循环递归算法,估算出***SOC。
该利用等效电路实验得到荷电状态的预测值的步骤包括:
a、构建等效电路,参阅图5,该等效电路包括开路电压,欧姆内阻、极化电容以及极化内阻,所述极化电容与极化内阻并联后一端连接至所述开路电压的正极,所述欧姆内阻一端与所述开路电压的负极相连,所述极化电容与极化内阻并联后的另一端与欧姆内阻的另一端构成负载电压,为负载电流 ,为极化电流,=为极化时间常数,理想状态下:=,在离散状态下,该式为: (1) 其中,
为电池管理***预设的采样时间;
(3)
通过关系式3,在***开机时,测量得到的初始电压可以转化为电池组的初始SOC。
设定卡尔曼滤波参数如下:
***状态预测值 X=;观测矩阵;控制输入矩阵;***矩阵;预测值均方差为;估计值的均方差为;为电池模型计算得出的电池组电压;为滤波器增益矩阵;;电池额定容量;电池库伦效率;***噪声方差矩阵=0;观测噪声方差矩阵= 0.5;误差协方差矩阵初始值=;
相较于现有技术,本发明电池管理方法将卡尔曼滤波法和开路电压法相结合,并在试验获得电池模型参数的情况下,用电池模型参数及电池自放电率等参数进行修正,该方法对初始值的误差有很强的修正作用,并且SOC估算误差小。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种电池管理***,其特征在于,所述***包括:
包括主控制器、多个从控子模块、多个电池组,所述多个从控子模块与所述多个电池组一一对应连接,并且所述多个从控子模块均连接到所述主控制器,
所述从控子模块用于检测对应电池组的电池数据并发送所检测的电池数据到所述主控制器,所述主控制器根据接收到的多个电池数据通过所述从控子模块对对应的电池组进行均衡管理,并且利用卡尔曼滤波器的循环递归算法,估算出***SOC。
2.如权利要求1所述的电池管理***,其特征在于,该电池组和其对应的从控子模块共同放置于一个电池箱体中。
3.如权利要求1所述的电池管理***,其特征在于,所述从控子模块包括:
从控芯片,分别与所述从控芯片相连的第二电源转换模块、第二硬件看门狗模块、第二***时钟模块、第二存储模块、第二CAN通信模块,温度检测模块、电压检测模块、均衡模块,
所述温度检测模块用于采集对应电池组的温度数据,所述电压检测模块用于采集对应电池组每节单体电池的电压数据,所述均衡模块用于当电池箱内电池组中各单体电池电压差超过设定阀值时,对电池进行均衡操作。
4.如权利要求3所述的电池管理***,其特征在于,所述主控制器包括主控芯片,分别与主控芯片相连的第一硬件看门狗模块、第一***时钟模块、第一存储模块、第一电源转换模块、第一CAN通信模块,电流检测模块、绝缘检测模块,
所述主控芯片根据所采集的电压、电流和温度的值,计算出荷电状态的测量值,利用等效电路实验得到其预测值,并利用卡尔曼滤波算法进行荷电状态估算。
5.一种电动车,其特征在于,所述电动车采用权利要求1-4中任一项所述的电池管理***。
6.一种电池荷电状态的估算方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
采集到电池组的电压、电流和温度的值;
利用等效电路实验得到荷电状态的预测值;
根据电压、电流和温度的值计算出荷电状态的测量值;
利用荷电状态的预测值、测量值,通过卡尔曼滤波器的循环递归算法,估算出***SOC。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述利用等效电路实验得到荷电状态的预测值的步骤包括:
a、构建等效电路,所述等效电路包括开路电压,欧姆内阻、极化电容以及极化内阻,所述极化电容与极化内阻并联后一端连接至所述开路电压的正极,所述欧姆内阻一端与所述开路电压的负极相连,所述极化电容与极化内阻并联后的另一端与欧姆内阻的另一端构成负载电压,为负载电流 ,为极化电流,=为极化时间常数,理想状态下:=,在离散状态下,该式为: (1) 其中,
(2)
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述卡尔曼滤波器的公式及参数如下:
(4)
其中***状态预测值 X=; 观测矩阵;控制输入矩阵;***矩阵; 预测值均方差为;估计值的均方差为;为电池模型计算得出的电池组电压;为滤波器增益矩阵;; 以下参数储存在存储模块中,在电池管理***初始化时加载:电池额定容量,电池库伦效率,可由库伦效率试验得到,***噪声方差矩阵,取为0,观测噪声方差矩阵,取为电压传感器测量误差0.5,误差协方差矩阵初始值,取为,开路电压、欧姆内阻、计划内阻、极化电容、极化时间常数()与SOC值所对应的插值表格,
对于当t=1,2……等采样时刻按下面卡尔曼滤波步骤处理:
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