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    詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)

    發(fā)布時間:2018-04-13 責(zé)任編輯:wenwei

    【導(dǎo)讀】現(xiàn)今電動汽車車型日新月異,如何在諸多車型中脫穎而出呢?一款性能強大的電動汽車內(nèi)部一定會有一套優(yōu)質(zhì)的電池管理系統(tǒng)(BMS)。只有對復(fù)雜而繁多的電池組進行有效的控制與管理,才能突破電動汽車推廣普及的瓶頸。一起來看看電池管理系統(tǒng)如何工作。
     
    詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
    圖1安全工作區(qū)域示意
     
    1 電池管理系統(tǒng)(BMS)定義
     
    鋰離子電池的安全工作區(qū)域如圖1所示。BMS的主要任務(wù)是保證電池系統(tǒng)的設(shè)計性能:1)安全性;;2)耐久性;3)動力性。
     
    BMS軟硬件的基本框架如圖2所示,應(yīng)該具有的功能:1)電池參數(shù)檢測。2)電池狀態(tài)估計。3)在線故障診斷。4)電池安全控制與報警。5)充電控制。6)電池均衡。7)熱管理。8)網(wǎng)絡(luò)通訊。9)信息存儲。10)電磁兼容。
     
    詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
    圖2車用BMS軟硬件基本框架
     
    2 電池管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
     
    2.1 電池管理系統(tǒng)對傳感器信號的要求
     
    2.1.1 單片電壓采集精度
     
    一般地,為了安全監(jiān)控,電池組中的每串電池電壓都需要采集。不同的體系對精度的要求不一樣。
     
    詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
    圖3單體電池OCV曲線及其電壓采集精度要求
     
    對于LMO/LTO電池,單體電壓采集精度只需達(dá)到10mV。對于LiFePO4/C電池,單體電壓采集精度需要達(dá)到1mV左右。但目前單體電池的電壓采集精度多數(shù)只能達(dá)到5mV。
     
    2.1.2 采樣頻率與同步
     
    電池系統(tǒng)信號有多種,而電池管理系統(tǒng)一般為分布式,信號采集過程中,不同控制子板信號會存在同步問題,會對實時監(jiān)測算法產(chǎn)生影響。設(shè)計BMS時,需要對信號的采樣頻率和同步精度提出相應(yīng)的要求。
     
    2.2 電池狀態(tài)估計
     
    電池各種狀態(tài)估計之間的關(guān)系如圖4所示。電池溫度估計是其他狀態(tài)估計的基礎(chǔ)。
     
    詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
    圖4電池管理系統(tǒng)算法框架
     
    2.2.1 電池溫度估計及管理
     
    溫度對電池性能影響較大,目前一般只能測得電池表面溫度,而電池內(nèi)部溫度需要使用熱模型進行估計。根據(jù)估計結(jié)構(gòu)對電池進行熱管理。
     
    詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
    圖5電池內(nèi)部溫度估計流程
     
    2.2.2 荷電狀態(tài)(SOC)估計
     
    SOC算法主要分為單一SOC算法和多種單一SOC算法的融合算法。單一SOC算法包括安時積分法、開路電壓法、基于電池模型估計的開路電壓法、其他基于電池性能的SOC估計法等。融合算法包括簡單的修正、加權(quán)、卡爾曼濾波以及滑模變結(jié)構(gòu)方法等。
     
    卡爾曼濾波等基于電池模型的SOC估計方法精確可靠,是目前的主流方法。
     
    2.2.3 健康狀態(tài)(SOH)估計
     
    SOH是指電池當(dāng)前的性能與正常設(shè)計指標(biāo)的偏離程度。圖6為電池性能衰減原理簡單示意圖。目前SOH估計方法主要分為耐久性經(jīng)驗?zāi)P凸烙嫹ê突陔姵啬P偷膮?shù)辨識方法。
     
    詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
    圖6鋰離子電池雙水箱模型
     
    2.2.4 功能狀態(tài)(SOF)估計
     
    估計電池SOF可以簡單認(rèn)為是在估計電池的最大可用功率。常用的SOF估計方法可以分為基于電池MAP圖的方法和基于電池模型的動態(tài)方法兩大類。
     
    2.2.5 剩余能量(RE)或能量狀態(tài)(SOE)估計
     
    RE或SOE是電動汽車剩余里程估計的基礎(chǔ),與百分?jǐn)?shù)的SOE相比,RE在實際的車輛續(xù)駛里程估計中的應(yīng)用更為直觀。
     
    詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
    圖7電池剩余能量(RE)示意
     
    圖8是一種適用于動態(tài)工況的電池剩余放電能量精確預(yù)測方法EPM(energypredictionmethod)。
     
    詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
    圖8電池剩余放電能量預(yù)測方法(EPM)結(jié)構(gòu)
     
    2.2.6 故障診斷及安全狀態(tài)(SOS)估計
     
    故障診斷是保證電池安全的必要技術(shù)之一。安全狀態(tài)估計屬于電池故障診斷的重要項目之一,BMS可以根據(jù)電池的安全狀態(tài)給出電池的故障等級。
     
    2.2.7 充電控制
     
    充電析鋰是影響電池壽命的主因,目前對于析鋰的機理已經(jīng)有了研究,基于析鋰狀態(tài)識別的充電管理將是今后的主要研究方向,應(yīng)在保證電池負(fù)極不發(fā)生析鋰情況下,盡可能增大充電電流,縮短充電時間。
     
    2.2.8 電池一致性與均衡管理
     
    單體電池的不一致性將最終影響電池組的壽命,主要是由單體電池容量衰減差異(不可恢復(fù))和荷電量差異兩者造成。后者可以通過均衡方法來補償。
     
    電池均衡算法分為基于電壓一致的均衡策略、基于SOC一致的均衡策略和基于剩余充電電量的均衡策略。最后一種均衡算法約束較寬、效率較高(圖9)。
     
    詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
    圖9基于剩余充電容量的耗散式均衡的示意
     
    3 結(jié)論
     
    鋰離子電池管理系統(tǒng)的基本研究方法為:
     
    1)對鋰離子電池機理進行研究,深入了解電池性能演變過程;
     
    2)對鋰離子電池性能進行測試研究,確定影響電池性能的主次因素及規(guī)律;
     
    3)采用基于機理、半經(jīng)驗或經(jīng)驗的建模方法,建立電池管理系統(tǒng)可實際應(yīng)用的電池系統(tǒng)模型;
     
    4)在運行過程中,根據(jù)可采集的數(shù)據(jù),采用在線或離線識別電池系統(tǒng)參數(shù),估計出電池狀態(tài)(SOC、SOH、SOF、SOE及故障),并通過網(wǎng)絡(luò)通知整車控制器,保證車輛安全可靠運行。
     
     
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