電動汽車電池管理系統(tǒng)算法及測試平臺
成果介紹針對采用比例積分觀測器法,結合電池荷電狀態(tài)估計,設計能夠同時對模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時進行估計的算法,可應用于整車的BMS軟件算法設計。搭建的軟硬件平臺可應用于BMS算法測試。技術創(chuàng)新點及參數(shù)(1)采用比例積分觀測器法,結合電池荷電狀態(tài)估計,設計能夠同時對模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時進行估計的算法;(2)在觀測過程中模型參數(shù)可實時更新,算法滿足李雅普諾夫方程,估計計算時可保證收斂;(3)更好的動態(tài)特性與電池充放電周期整體估計精度,且在電流信號有噪聲時仍有較好的估計精度;(4)基于STM32芯片主控,AD7280芯片采集數(shù)據(jù),μC/OS-III系統(tǒng)完成了控制系統(tǒng)軟硬件設計。臺架實驗表明,系統(tǒng)信號采集精度良好,性能實現(xiàn)成功;(5)采用OCV法對Ah法進行糾正,獲得新的綜合SOC估算值,針對性地設計了初值確定方法,得到改良的SOC估計算法。*明該算法能在整個電池恒流放電過程中穩(wěn)定估算SOC;(6)為考慮電池工作過程中的產(chǎn)熱,對傳統(tǒng)的SOC估算方法,引入溫度約束,建立改良的SOP估計算法。*明該算法能很好地考慮電池溫度對SOP估測影響而提升估算精度;(7)采用STM32F103芯片主控,AD7280A芯片采集信息,μC/OS-III系統(tǒng)建立了BMS軟硬件系統(tǒng),并進行了實車試驗。結果表明改良后的估計算法精度良好可靠,所設計BMS具備出色的控制性能。市場前景本項目的涉及的算法設計及軟硬件架構,可以采用成果授權、成果轉讓或者技術服務的形式與汽車零部件供應商產(chǎn)生合作。
東南大學
2021-04-13