基于MC9S12与LTC6811的储能电站电池管理系统设计

设计了一种用于储能电站的电池管理系统(BMS)。基于储能电站BMS拓扑结构及锂电池的特性,设计了一种以Freescale单片机和ADI电池管理芯片(MC9S12与LTC6811)为核心的BMS。该BMS可实现对多路电池电压、温度采集及均衡控制;同时,可根据采样数据利用改进型安-时积分法进行电池荷电状态(SOC)计算。根据现场实际数据,将电池电压、温度的采样值与实际值比较,同时对电池均衡效果及SOC进行分析。试验结果证明,设计的BMS具有较高的采样精度和采样速度,均衡控制合理,SOC估算值误差较小,验证了所设计BMS的实用性。     

电动汽车电池管理系统研究现状及发展趋势

电池管理系统(BMS)监测动力电池的各种状态,具有荷电状态(SOC)估计、电池均衡、热管理和CAN通讯等功能,是电动汽车关键零部件之一.在此回顾了BMS的国内外研究现状并且论述了其总体结构、动力电池SOC估计方法、电池均衡技术和电池热管理技术.最后,展望了BMS未来发展趋势.     

电动汽车BMS电磁兼容性能优化研究

电池管理系统(BMS)是电动汽车能量管理的重要部分,它提供整车控制策略的重要参数,由于电池管理系统工作于电动汽车恶劣的电磁环境之中,所以提高BMS的抗电磁干扰性能对于保证整车的安全可靠运行至关重要。基于长安中混电动车平台,分析了车内电磁环境及其对BMS的耦合干扰机理,并研究了BMS的有效电磁兼容性设计技术,重点提升了BMS的抗干扰性能。试验结果表明,经优化设计后的BMS能良好地适应电动车复杂的电磁环境。     

石嘴山发电厂330MW火电机组BMS系统调试

BMS(燃烧器管理系统)是DCS的重要组成部分,其功能是实现对炉膛的安全保护和燃烧器的管理．BMS调试是热控调试工作的重要组成部分,文章针对石嘴山发电厂330MW火电机组BMS系统调试工作中出现的技术问题进行详细论述。     

纳米复合储氢材料的研究

采用球磨复合加高温烧结处理(BMS)及机械复合加高温烧结处理(MMS)两种方法制备了纳米复合材料Zr0.9Ti0.1(Ni0.55V0.12Mn0.28Co0.05)2.0-x%Mg(x=10,20).XRD、TEM-SAED分析结果表明,BMS和MMS的复合储氢材料均是由MgCu2型立方结构的C15-Laves相AB2和密排六方结构的纯Mg构成,未发现两相之间的合金化效应.复合材料中的AB2和Mg都属于纳米晶体.电化学性能测试结果表明,复合材料MMS电极的最大放电容量为410mAh/g(x=10),而BMS的最大放电容量为360mAh/g(x=20).在高倍率下(≥10C),BMS电极的容量衰减率明显小于MMS电极.BMS(AB2-10%Mg)电极的高倍率放电性能最好.电化学动力学特性是当高倍率(≥10C)放电时,电极反应控制步骤以电荷传输控制为主;但BMS(AB2-10%Mg)电极的反应特性却是电荷传输控制和氢扩散控制的联合协同作用,表现有高倍率放电容量.因此,新型纳米复合储氢材料既适用于高能量型MH/Ni动力电池更适合高功率型MH/Ni动力电池.     

电动汽车电池管理系统抗工频磁场设计

针对电动汽车电池管理系统(BMS)采集模块输出的电压信号容易受到外界工频磁场(PFMF)干扰的问题,提出了一种抗工频磁场干扰的采集模块的设计。分析BMS采集模块工频磁场干扰的机理,对采集模块进行硬件抗干扰和软件滤波设计;依据GB/T 17626.8要求,搭建工频磁场抗干扰测试平台,按照测试等级5对采集模块进行测试。测试结果表明,优化设计的BMS采集模块不仅结构简单,容易实现,且能有效滤除50 Hz工频干扰,提升BMS采集模块的抗干扰性能,对电动汽车抗干扰设计具有一定的参考价值。     

锂离子电池SOC估算方法概况及难点分析

作为电池管理系统(BMS)中最重要功能之一的荷电状态(SOC),是BMS进行SOP评估、SOH评估、均衡控制以及热管理的前提条件。就目前BMS中最具核心竞争力之一的SOC算法估计技术进行了细致的分类及综述,同时也对SOC估算算法的未来走向和所面临的挑战进行了展望。     

炉膛火焰检测系统的调试

通过对火力发电厂燃烧管理系统(BMS)的调试，总结出火焰检测部分在BMS系统中极为重要的结论，并详细介绍检系统的构成，功能及调试方法。     

基于myRIO的动力电池测试平台

电池管理系统(BMS)是电动汽车的一个关键子系统,传统的BMS控制器以微处理器为核心,其开发周期较长,代码移植困难,开放性不够高,很难提高开发的速度。设计了一种快速原型开发的BMS系统,以myRIO为控制核心,TLC6804为电压、电流和温度的采集芯片,运用LABVIEW/FP GA图形化编程环境,编写了ARM实时处理器控制流程和现场可编程门阵列(FPGA),I/O驱动程序,软件由电压采集、电流采集、温度采集等子程序组成。通过样机试验表明,电压、电流和温度采集精度较高,SOC估算较为准确,符合BMS估算精度要求。该设计方案解决了BMS原型开发周期长的问题,为电动汽车BMS的研究提供了参考。     

基于LabWindows/CVI的BMS测试系统设计

随着大型锂离子电池组的逐步应用,电池组模块化设计成为了热点,而模块化的BMS(电池管理系统--Battery Management System)的性能测试目前还没有成熟的设备可用.为了检测电池组模块BMS的性能,设计了一种基于LabWindows/CVI技术的BMS测试系统,采用RS-232接口,由上位机模拟总体控制系统对模块BMS进行控制操作,并对模块BMS上报的数据进行分析,指示电池组的工作状态和故障预警信息.此测试系统可辅助锂离子电池组模块的开发,具有一定的实用价值.     

混合动力车镍氢电池管理系统关键问题分析

由于电化学反应的特殊性、动力电池的各项参数都受到一定的范围限制。电池管理系统(Battery Management System,简称BMS)建立在对电池特性研究的基础上,保障电池在合理的参数范围内工作,准确预测电池的荷电状态(State of Charge,简称SOC),同时对电池的健康状态(State of Health,简称SOH)做出估计。BMS包括4个控制单元,即单体控制单元CCU、温度控制单元TCU、安全控制单元SCU、电池控制单元BCU。通过对电池特性、SOH估计、SOC预测、温度管理和故障诊断的分析,给出了相应的实现方法和控制策略。     

充电设施对电池管理系统保护需求响应评估

充电状态下的电动汽车动力电池或电池管理系统(BMS)出现异常时,充电设施应能可靠响应,以确保充电安全。文中分析了BMS保护需求,定义了充电设施对BMS保护需求的响应率;参考现有标准及工程实际,建立了响应率指标体系,涵盖了动力电池故障及BMS故障等评价指标。采用层次分析法对各项指标权重进行了分析计算;最后,结合实际工程数据,对两种充电设施的响应率进行评估,基于单项响应率和综合响应率等指标,找出充电设施对动力电池及BMS故障响应能力的薄弱环节,并根据评估结果提出提高响应率的措施。结果表明,响应率指标体系可量化评估充电设施对BMS保护需求的响应能力。     

无损卡尔曼滤波在估算动力电池SOC中的应用

电动车电池管理系统(BMS)能精确估算电池荷电状态(SOC),是电池安全和优化控制充放电能量的必要保证。针对整车环境下动力电池的非线性、强耦合特性,在多维动态补偿安时积分与电池模型融合的基础上,提出一种无损卡尔曼滤波(UKF)方法估算电池的SOC。应用Simulink仿真工具及Stateflow有限状态机工具建立一个简单可靠易移植的电池管理系统应用层控制策略模型。仿真结果验证了模型的可靠性,同时表明无损卡尔曼滤波能获得准确的SOC估算值。     

SLC500系列PLC在半导体洁净厂房控制中的应用

本文简要地描述了半导体洁净厂房控制系统的组成,并详细地闸述了暖通空调系统的控制和SLC500冗余系统的原理。     

锂电池健康状态估算方法综述

电池管理系统BMS(battery management system)是蓄电池储能技术中不可或缺的环节,而电池健康状态SOH(state of health)估算是BMS的重要功能之一。SOH可以为操作员提供电池实际可用容量及老化状态相关信息,进而为电池控制决策提供参考。介绍了锂电池的SOH的含义,阐述了导致锂电池老化和可用容量下降的原因,并着重对当前常见的蓄电池SOH估算方法进行了概括和分析,同时对各种SOH估算方法中存在的问题进行了探讨。     

电池管理系统(BMS)算法研究

介绍了首先区分 BMS 应用场景,然后根据数据中心、储能不同应用场景算法不一样的一种电池管理系统(BMS)算法。该算法在判断电池 SOC 与 SOH 时预先对电池状态进行判断,电池处于浮充、放电、充电还是开路状态下的 SOC 与 SOH 计算方法不一样。这种针对数据中心、储能应用场景特点开发的 BMS,其 SOC 和 SOH 精度大幅度提高。     

300MW机组BMS系统优化探讨

本文介绍了江西丰城发电有限责任公司1号机组DCS系统改造工程的实施过程,在改造中对BMS系统的控制逻辑进行了全面的优化,并对BMS系统优化的一些问题进行了较深入的探讨。     

智能大厦的系统集成

本文结合一个工程实例,介绍了智能大厦管理系统（BMS）及其设计思想和原则,叙述了BMS系统构成及与其他子系统的关系,以及硬件和软件的结构和各各功能模块的用途。