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                        分布式鋰離子電池管理系統開發

                        添加時間:2019/03/18 來源:天津理工大學 作者:朱芳欣
                        本課題有關分布式鋰離子BMS的設計全部是在實驗室條件下進行的,樣本數據規模與測量精度方面存在一定不足,在對BMS關鍵技術的算法研究方面,離真正意義上的實踐應用也存在一定距離,后期應當進行更深層次的研究。
                        以下為本篇論文正文:

                        摘要

                          隨著全球汽車保有量的不斷增多,環境污染和資源緊缺問題日漸突出。傳統汽車對石油資源的依賴度也逐年遞增。新能源汽車的興起和發展表明人們已經開始認識到開發與利用清潔能源的重要性。國家和政府也出臺了一系列政策,來推動節能與新能源汽車產業發展,提出繼續支持電動汽車、燃料電池汽車發展,推動自主品牌節能與新能源汽車同國際先進水平接軌。

                          作為制約電動汽車發展的關鍵因素和電動汽車整車運行的動力來源,電池的性能好壞直接關系到整車續航里程的長短、使用壽命及安全性。一套合理的電池管理系統(Battery Management System, BMS)能夠對鋰離子電池狀態進行監測、對整車安全性進行評估、完成人機接口通信,確保電動車運行過程中能量利用的合理、安全與高效。因此建立一套合理、可靠的分布式 BMS 尤為重要,選擇合適算法對鋰離子電池荷電狀態SOC(State Of Charge, SOC)進行估算也非常值得研究。

                          對于 SOC 估算方面的研究,通過分析傳統估算方法的優缺點,衡量各種估算方法的可行性和精確性,最終選擇粒子群 PSO(Particle Swarm Optimization, PSO)優化BP(Back Propagation, BP)神經網絡算法進行鋰離子電池 SOC 估算。通過設計工況實驗,在 MATLAB 中對兩種算法進行了 SOC 估算的仿真驗證,結果表明 PSO-BP 算法較 BP神經網絡算法相比有更好的收斂性和精確性。最后利用 C 代碼移植技術,成功獲得了能在 DSP 中穩定運行的該算法代碼。

                          除此之外,本課題還完成了分布式 BMS 主控板的設計,以 TMS320F28335 為控制核心,集成了 IO 隔離輸出電路、AD 采集電路、SPI 通訊電路、CAN 通訊電路等等。

                          實現了主控板、采集板與上位機之間的聯調,設計了一套合理的分布式 BMS。

                          關鍵詞:電動汽車 電池管理系統 荷電狀態(SOC) 粒子群優化BP神經網絡(PSO-BP)

                        Abstract

                          With the increasing ownership of global cars , environmental pollution and shortage of resources are becoming increasingly prominent. The dependence of traditional automobile on oil resources is increasing year by year. The rise and development of new energy vehicles reveals that people from starting realize to develop and use the importance of clean energy.

                          The state and the government also introduced a series of policies to promote energy-saving and new energy automotive industry development, puting forward to support the development of electric vehicles, fuel cell vehicles, promoting self-owned brand of energy-saving and new energy vehicles to achieve international standards.

                          As a key factor to restrict the development of electric vehicles and the power source of the motor vehicle, the battery performance is directly related to the length of the vehicle mileage, service life and safety. A reasonable set of battery management system (Battery Management System, BMS) can monitor the status of lithium-ion battery, evaluate the whole vehicle’s safety, complete man-machine interface communication and ensure reasonable, safe and efficient of energy using when electric vehicles in the operation process.

                          So it is very important to establish a set of reasonable and reliable distributed battery management system, and it is worth to estimate the Charge of State (SOC) of the lithium-ion battery by using a suitable algorithm.

                          For the research of the SOC estimation, this paper finally chooses particle swarm PSO (Particle Swarm Optimization) (Back Propagation) to optimize the BP neural network algorithm to estimate the SOC lithium ion battery through the analysis of advantages and disadvantages of the traditional estimation method and measure the feasibility and accuracy of various estimation methods. By designing working conditions, which conducting emulation proof of SOC by using two algorithms in MATLAB. The results show that the PSO-BP algorithm is more reliable and accurate than the BP algorithm. At the end of the paper, it succeed to obtain the algorithm code that can stable operate in DSP by using C code transplant technology.

                          In addition, this thesis also completed the design of the distributed BMS master control board with TMS320F28335 as the control core, integrated IO isolated output circuit, AD acquisition circuit, SPI communication circuit, CAN communication circuit and so on, which realized the combination of the main control board, the acquisition board and the upper computer, as well as designed a set of reasonable distributed BMS.

                          Key words:Electric Vehicles, Battery Management System, State Of Charge(SOC), Particle Swarm Optimization BP Neural Network(PSO-BP)

                          隨著全球汽車保有量的不斷增加,資源告急的問題也隨之而來,能源危機和環境污染已成為了一個全球性問題。伴隨著石油資源的消耗,環境污染也與日劇增,尤其是大氣污染。近年來全球汽車年增長率超過 25%,其燃油需求占石油資源總需求的 60。我國作為石油需求大國,2016 年國內原油進口量超過 2.89 億噸,對外依存度為 59.9%,石油資源日漸枯竭是促使新能源汽車發展的一項重要原因。減少在交通領域的能源消耗及污染排放,促進交通資源轉型勢在必行。

                          新能源汽車具備低污染、零排放等優勢,對新能源汽車的研究以及鼓勵發展新能源汽車,可以有效的解決能源危機,同時也能促進相關的材料工業、機械制造業、電子通信業的發展。當今時代是新能源汽車快速發展的時代,特別是 2015 年 9 月 29 日,國家制造強國建設戰略咨詢委員會正式發布《中國制造 2025 重點領域技術路線圖》,其中對新能源汽車進行了如下規劃[1,2]:強力推動我國自主品牌新能源汽車同國際先進水平接軌,并進一步加快電動汽車、燃料電池汽車的進步速率。新能源汽車時代即將來臨,因此與之相關的技術研發也成為了汽車行業的熱點。

                          在汽車領域中,新能源汽車核心技術的探索早已受到各界人士的高度關注。電池作為電動汽車的動力源,是制約電動汽車發展的技術之一。鋰離子電池相比于鎳鎘、鎳氫、鉛酸等電池有高壽命、無污染、循環使用次數高、能量密度高等諸多優點[3],因此成為電動汽車儲能元件的首選。建立一套合理性、安全性俱佳的 BMS 是電動汽車研究的重要方向。

                          本課題主要完成了對電動汽車 BMS 核心技術的分析研究工作。該研究是為了對電動汽車中的鋰離子電池進行科學管理,滿足電動汽車對其高效、穩定的使用需求。通過對解決核心技術問題的各項算法進行分析、對比,選擇并嘗試了一種新的算法,最終設計出了一套合理的分布式 BMS,融合采集、通訊、SOC 估算等功能為一體,提高了汽車行駛過程的穩定性和安全性。

                          在電動汽車不斷發展的今天,對動力電池的研究已經成為人們關注的重點,為保證電池性能的合理性,解決成本高、易損耗等問題,研究人員付出了大量努力,通過技術層面的改革與提升,目前已研制出新一代鋰離子電池,在許多方面都取得了重大進展,在許多技術上也取得了重要突破。當前主流動力電池為鉛酸電池(VRLA)、鎳鎘電池(Ni-Cd)、鎳氫電池(Ni-MH)和鋰離子(Li-ion)電池。

                          鉛酸電池是由法國人 Plante 于 1859 年發明的,距今已有 150 多年,是汽車領域應用最為廣泛的動力電池[4]。但是其自身較低的能量比質量和能量比體積,致使其過于笨重,而且充電時間較長,所以只使用在各類運輸車、采集車和電動自行車上。

                          鎳氫電池相比與鎳鎘電池優點在于質量更輕、容量更大、壽命更長且不污染環境。缺點是原材料金屬鎳較為昂貴,因此其價格比鎳鎘電池更高。由于市場對動力電池需求的猛增、政府對推進新能源汽車政策的宏觀調控效果凸顯、電動汽車原材料價格的飛漲、以及骨干企業加快擴展步伐,國際市場中許多電池生產企業均已將動力電池作為發展項目,經大量資本的投入,技術成果非常顯著[5]。如美國A123企業研制的鋰離子動力電池,容量2.3Ah,循環使用壽命超過 1000 次,持續放電電流70A ,使用過程中非常穩定。美國Valence企業開發的 U -charge磷酸鐵鋰電池,與鉛酸電池相比,重量降低了 36%,使用時長遠遠超過其 2 倍,在能量密度、穩定性等方面優勢明顯。在近些年舉辦的車展活動中,眾多汽車制造商生產的新能源汽車也都選用鋰離子電池為其提供動能。

                          近年來,國內研發推出的動力蓄電池經過檢測,在動力密度、能量儲蓄水平、安全系數等方面已經全部達到國際先進水平。常溫環境中,將鎳氫動力電池放置 4 周,其儲蓄電量依然超過 95%,與過去相比有了顯著提升。而全新一代鋰離子動力電池功率密度可達2000W/kg ,各項技術性能也排在全球前列[6]。

                          隨著全球范圍內能源危機日趨嚴重,許多國家和企業均在車用動力電池的研究方面加大了資金投入,在動力電池市場潛力方面加強了重視力度,可以相信短時間內電池能量密度必將得到大幅度提升,有效壽命也會不斷延長,因而對一套完備的 BMS 的需求也將日益增長。

                          分布式鋰離子電池管理系統:

                        總電流檢測電路
                        總電流檢測電路

                        四路采集電路
                        四路采集電路

                        采集板核心芯片——LTC6802
                        采集板核心芯片——LTC6802

                        溫度采集電路
                        溫度采集電路

                        分布式 BMS 主控板
                        分布式 BMS 主控板

                        采集板
                        采集板

                        力神鋰離子電池
                        力神鋰離子電池

                        采集板功能調試
                        采集板功能調試

                        CCS 讀取寄存器數據
                        CCS 讀取寄存器數據

                        CCS 中 BP 神經網絡算法 SOC 估算 C 代碼(部分)
                        CCS 中 BP 神經網絡算法 SOC 估算 C 代碼(部分)

                        目 錄

                          第一章 引言
                            1.1 課題研究目的及意義
                            1.2 國內外研究現狀
                            1.3 課題研究內容及特色之處
                              1.3.1 課題研究內容
                              1.3.2 課題創新之處
                          第二章 鋰離子電池管理系統分析
                            2.1 鋰離子電池工作原理
                            2.2 鋰離子電池特性
                              2.2.1 鋰離子電池參數
                              2.2.2 鋰離子電池性能
                            2.3 鋰離子電池管理系統結構分析
                            2.4 鋰離子電池管理系統功能分析
                              2.4.1 采集功能
                              2.4.2 SOC 估算功能
                              2.4.3 保護功能
                              2.4.4 通信功能
                              2.4.5 均衡功能
                            2.5 本章小結
                          第三章 分布式電池管理系統荷電狀態估算策略研究
                            3.1 分布式電池管理系統 SOC 定義及估算方法
                              3.1.1 SOC 定義
                              3.1.2 安時計量法
                              3.1.3 開路電壓法
                              3.1.4 負載電壓法
                              3.1.5 卡爾曼濾波法
                              3.1.6 神經網絡法
                              3.1.7 粒子群優化神經網絡法
                            3.2 基于 PSO-BP 神經網絡算法的 SOC 估算
                              3.2.1 BP 神經網絡算法工作原理
                              3.2.2 PSO 算法工作原理
                              3.2.3 PSO-BP 算法工作原理
                            3.3 基于 PSO-BP 神經網絡算法的 SOC 估算仿真分析
                              3.3.1 設計工況實驗及樣本采集
                              3.3.2 建立網絡模型
                              3.3.3 仿真測試
                              3.3.4 仿真結果分析
                            3.4 本章小結
                          第四章 分布式電池管理系統軟硬件設計
                            4.1 分布式電池管理系統總體設計方案
                            4.2 分布式電池管理系統硬件設計
                              4.2.1 主控制板電路設計
                              4.2.2 采集板電路設計
                            4.3 分布式電池管理系統軟件設計
                              4.3.1 分布式電池管理系統主程序
                              4.3.2 系統初始化子程序
                              4.3.3 電池總電壓/總電流采集子程序
                              4.3.4 電池包單體電池電壓采集子程序
                              4.3.5 SOC 估算子程序
                            4.4 本章小結
                          第五章 分布式電池管理系統軟硬件調試
                            5.1 采集板的數據采集與傳輸測試
                            5.2 SOC 估算子程序運行調試
                            5.3 本章小結
                          第六章 總結與展望
                            6.1 工作總結
                            6.2 后期展望
                          參考文獻
                          發表論文和科研情況說明
                          致 謝

                        (如您需要查看本篇畢業設計全文,請您聯系客服索。

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