基于自适应拓扑的电池动态分组均衡方法

传统电池分组均衡方法用于减小电池组不一致性时,其分组方式存在低效耗能问题,因此提出了一种基于自适应电路拓扑的电池分组均衡方法。结合开关组与Buck-Boost电路特点,设计了用于电池分组均衡的自适应电路拓扑,在分析模糊C均值(FCM)聚类算法需给定初始聚类中心及隶属度矩阵等不足的基础上,从软件角度提出了用于实现电池分组的基于密度的模糊C均值(DBFCM)聚类算法。每个均衡周期内,采用DBFCM聚类算法实现电池单体聚类分组,依托自适应电路拓扑对聚类完成的电池各组进行组间均衡操作。实验结果表明,该方案可有效提高电池组的整体能量利用率,缩短均衡时间,减小单体电池间的不一致性。     

基于Cuk斩波电路的电池组均衡方法

电池均衡技术可有效减小锂电池组串联使用过程中的不一致性。基于此提出了一种使用Cuk斩波电路作为均衡器的新型均衡拓扑,该均衡拓扑使用双层开关选择均衡单体电池连接到Cuk均衡器,同时该均衡器采用零电压导通技术。均衡方案使用单层均衡器实现模组内部单体之间以及不同模组的单体之间均衡能量的同时转移。该均衡方案具有均衡电流连续且波动较小、均衡能量转移效率高等优点。对12节串联的锂电池组进行了充放电均衡实验以及静置均衡对比试验,实验结果表明,该方案可以有效减小单体电池间的不一致性,提升电池组的整体性能。     

基于动态模糊阈值的电池组均衡策略优化

简单地以固定的端电压阈值作为动力电池组均衡控制指标,可能会导致均衡判断失误和均衡电路频繁启动等问题,针对此,在分析锂电池极化电压、欧姆内阻、充放电电流对端电压影响特性的基础上,提出基于动态模糊阈值的均衡方法,首先基于模糊算法对端电压阈值进行动态设置,然后据此进行均衡控制操作。实验表明,与传统端电压阈值均衡策略相比,该方法能够有效缩小单体电池之间端电压差异,明显缩短均衡时间。     

一种针对串联电池组带电不均衡的均衡技术

针对串联电池组的带电不均衡进行了研究,提出了一种新型的均衡技术,以电池ＳＯＣ作为判别 依据确定不均衡状态并制定相应的均衡方案,利用所设计的均衡电路来实施具体的均衡方案。为了验证该 技术的可行性,采用了６节磷酸铁锂电池组成的串联电池组作为实验对象,实验结果充分表明了所提出技术 高效性。     

车用锂离子动力电池组均衡管理系统研究进展

锂离子电池因其能量密度高、功率密度高和循环寿命长等优势已成为电动汽车动力电池的首选,然而成组后单体间的内阻、容量及电压等特性差异可能对整车电池系统的寿命、安全及性能带来严重影响,而均衡管理是保障动力电池一致性的有效方案。基于电池状态信息对电池组进行均衡管理,能够提高动力电池组的可用容量,降低单体间不一致性所导致的衰减、容量损失,并避免因过充、过放等异常使用而导致的安全风险。但由于高成本的均衡拓扑设计与复杂的均衡控制策略,均衡系统目前较难以广泛推广。梳理近年来均衡管理系统的研究进展与可行方案,较为具体地介绍了均衡电路拓扑结构及其工作原理,并总结了目前常用的与新颖的均衡控制变量,分析各类均衡控制策略在实车应用时的优劣,系统性地比较各种均衡方法的优缺点。梳理目前亟待解决的均衡技术难点,并对均衡技术发展进行了展望。     

车用并联电池组不均衡电流建模与仿真分析

车用锂离子电池在实际使用过程中通常需要进行串并联以满足功率输出和能量存储的需求。然而电池间不一致带来的并联电池组内不均衡电流会影响电池组寿命和安全。建立一种N节单体电池并联的电池组等效电路模型。试验结果表明,此等效电路模型在稳态和动态工况均有较好的精度。此等效电路模型可以用于预测并联电池组内部的不均衡电流,分析不均衡电流的分配原理。仿真分析结果表明,容量和内阻的不一致性增加会带来并联电池组内部不均衡相对量I_Re和SOC_Re的增加。容量增加20%,I_Re增加17.0%,SOC_Re增加3.7%;内阻增加100%,I_Re增加18.2%,SOC_Re增加5.7%。     

串联锂离子蓄电池组充电均衡方法研究

介绍了串联锂离子蓄电池组充电均衡器的定义和分类;通过对各类均衡方法优缺点的分析和比较,提出了一种适用于航天器使用的高可靠性充电均衡电路;用Saber对该电路进行了仿真分析,并用MatLab对实际均衡效果进行了仿真和分析;最后对电池组充电均衡电路设计的注意事项进行了讨论。锂离子电池组充电均衡方法的研究及其应用有利于延长蓄电池的寿命,促进锂离子电池在我国航天领域的应用。     

动力电池组动态均衡时的热安全边界计算与验证

均衡系统是解决动力电池系统不一致性的有效途径,然而电池组均衡电路产热过大也易引发控制器安全问题.针对均衡电路产热引发的热安全问题,以某分布式控制器为研究对象,建立电池管理系统控制器和电路板的热力学模型;通过温度场仿真研究不同动态均衡控制策略下电路板的最高温度以及温度分布;分析开启通道位置对动态均衡电路板温度分布的影响,...     

动力电池组的均衡控制与设计

随着能源及环保问题的日益加剧,电动汽车成为未来汽车的发展方向。然而电池技术的不成熟,特别是电池成组使用时的不一致性成为制约电动汽车发展的最大瓶颈。基于现有的锂离子电池制造水平,电池单体存在一定的差异,为了避免个别单体的过充、过放所导致的电池组提前失效,提高电池组的使用性能,应对电池组中各单体进行均衡管理和控制。描述了电池的均衡控制方法、电路设计和实现步骤,并对锂离子电池进行均衡充放电试验,结果表明该方法能有效地弥补电池的不一致性。     

基于Bagging-MCNN模型的不均衡样本轴承故障诊断方法

针对轴承不均衡样本情景下故障诊断存在的精度与泛用性不高问题,借鉴集成学习获取强监督模型的方法,结合对不均衡样本进行采样处理的类别重组法,提出一种基于Bagging思路的多通道卷积神经网络(Bagging-MCNN)故障诊断模型。首先将原始数据进行标准化处理并划分为训练集与测试集,对训练集进行放回采样构造多个训练子集,同时对测试集进行乱序操作;然后将构造完成的新集合放入多通道卷积神经网络模型进行训练,获得各卷积网络子模型的判别矩阵,融合所有判别矩阵获得最终的诊断结果。在公开轴承数据集上进行试验验证,结合Bagging思路的多通道卷积神经网络故障诊断方法在均衡以及不均衡情景下的诊断精度相较普通卷积神经网络模型,分别提高了1.1%与10.8%,同时提高了模型的收敛速度以及诊断稳定性。     

基于钛酸锂电池的离线均衡研究

以东芝钛酸锂电池组为研究对象,设计电池组的均衡方案,选择了能耗型均衡方式来实现电池组均衡,并且对不同情况下的电池组进行均衡实验。最终验证设计方案可靠,能对电池组进行有效均衡,从而提高了电池组的利用效率。     

一种新型蓄电池均衡充电系统的设计

通过对蓄电池技术的研究,设计了一种新型蓄电池均衡充电系统,并介绍了其硬件和软件的实现方法。     

基于荷电状态的锂离子电池组主动均衡控制

针对锂离子电池组中单节电池间的差异性会对电池组的可使用寿命以及容量利用率造成严重影响,设计了一种电感式主动均衡电路。基于递推最小二乘扩展卡尔曼滤波(RLS-EKF)算法在线估算锂离子电池的荷电状态(SOC),同时以SOC值作为均衡准则对锂离子电池组实施均衡控制,实现了一种主动均衡控制策略,并开发了锂离子电池组能量均衡管理系统测试平台。实验结果表明,RLS-EKF算法的SOC估算误差在3.5%以内,并且所提出的主动均衡控制方法极大改善了电池间的差异性,电池的容量利用率大幅度提高。     

面向整组寿命最大化的电动汽车电池一致性变化规律及其均衡策略

串联电池组的一致性问题是电池成组使用的关键问题之一,常通过电池均衡技术进行干预调节。但现有均衡策略多着重于单次循环容量和能量的最大利用,忽视了长时间尺度下电池组的一致性演变。为实现长时间尺度下的电池组寿命最优,试验研究了工作区间对电池老化的影响,讨论了传统顶部均衡和底部均衡下的电池组一致性演变,提出了优化最差单体工作区间的寿命均衡策略。研究发现使用的三元锂电池在高荷电状态区间循环时存在较快的容量衰减,增加循环放电深度同样会加速容量衰减;顶部均衡和底部均衡虽然可以最大化电池组单次性能,但容量一致性依旧持续变差,表明了寿命均衡的必要性;提出的寿命均衡策略使最差单体循环在较低的荷电状态区间,减小其容量衰减速率,进而有效地提高电池整组的累计放电量;最后,设计的试验证实了所提出的均衡策略可以显著提高电池组的容量一致性,并设计了相应的系统实现方案。提出的寿命均衡策略也为未来电池组的均衡研究提供了新的方向。     

基于事例推理的塑料模具设计模型

从塑料模结构特点出发 ,研究了基于事例推理的塑料模具设计特点及其关键技术 ,并对检索、改写等方面进行了深入讨论。指出了基于事例推理的塑料模具设计的关键技术。提出了一个基于事例推理的塑料模具设计模型     

磷酸铁锂电池组的动态诊断与均衡策略研究

针对混合动力汽车单体电池性能的不一致性造成的不利影响,研究了动态过程中的电池特性规律,并设计了相应的均衡策略,进而进行了试验验证。该策略以高速采样系统为基础,在动态过程中对电池组各单体电压进行实时精确采集并分析处理,再通过大量试验总结出的电池特性规律,动态诊断出需要均衡的单体,并进行均衡。试验结果表明,均衡策略快速准确,效果显著,使电池组使用特性得到了很好的优化。     

基于电热耦合模型和多参数约束的动力电池峰值功率预测

锂离子动力电池的峰值功率（State of power,SOP）直接影响电动汽车的加速爬坡性能以及回馈制动的能量回收能力,然而其不能直接测量,且准确估计十分困难。这源自于电池内部复杂的电化学特性,尤其是电池运行是一个电热特性相互耦合的过程,过高的充放电功率可能引起电池过热,进而导致电池寿命加速衰减甚至引发安全事故,因此,引入电池温度作为峰值功率的重要约束条件之一,综合电池温度、电压、荷电状态（State of charge,SOC）等多参数约束实现峰值功率预测。首先建立电池电热耦合模型,准确描述电池电、热动态特性;进而在多参数约束条件下预测电池峰值功率;最后,改进了电池热模型的参数辨识方法,并在不同温度环境和动态工况下试验验证电池建模和峰值功率预测方法的有效性,试验结果表明该方法可有效预测电池充放电功率,提高电池使用的安全性。     

切削加工表面粗糙度的多维多规则云预测方法

针对目前常用切削加工表面粗糙度预测方法存在预测精度不高、泛化能力不强的问题,提出一种融合模糊和随机性的粗糙度云预测新方法。在分析大量试验数据的基础上给出了多维预测云的数字特征和数学模型,设计粗糙度预测的多维多规则定性推理发生器,将各切削用量作为前件云输入,分析其对粗糙度后件云的影响关系,并通过对推理规则的多元组合,实现不同加工工艺规范下对工件表面质量的精准预测,揭示加工表面质量随切削参数变化的规律。试验结果表明,在相同样本条件下所提方法的平均相对预测误差低于4.78%,求解速度和预测精度方面均有所提高,且预测范围更加广泛。