基于扩展卡尔曼滤波模型的电动汽车锂电池SOC估算研究

针对新能源电动汽车锂电池电荷状态SOC估算问题,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,引入扩展卡尔曼滤波方法,利用扩展卡尔曼滤波方法处理复杂非线性系统能力,建立了扩展卡尔曼滤波锂电池SOC估算模型,并通过MATLAB/Simulink对新建模型仿真分析。仿真结果显示,建立的扩展卡尔曼滤波锂电池SOC估算模型具有较高估算精度,整体误差小于±0.05%,满足新能源电动汽车对锂电池SOC估算要求。     

关于二阶RC锂电池模型的仿真研究

随着科技的飞快发展,能源的缺少和环境污染问题日益严重。电动汽车作为新能源产业的代表,其核心部件锂电池的荷电状态(SOC)估计是电池管理的一个难点。该文以锂电池为研究对象,基于多方面因素,首先用二阶RC模型作为研究对象。在每个等分点处进行一次脉冲放电实验,其次在室温下展开HPPC实验并进行电池参数辨识。然后基于MATLAB/Simulink仿真平台,将SOC为0.8时的附近工作点作为电流激励代入辨识的二阶RC等效电路模型中,最后将实测和仿真的端电压进行对比。实验结果表明：模型能够较好地拟合不同区间的实测与仿真端电压之间的关系,拟合电压曲线平均误差为0.0032 V,有着良好的精度。     

理光锂电保护芯片R5426原理及应用

如今便携式电子产品越来越受欢迎,其电池设备也成为关注的焦点,由于锂离子电池和聚合锂电池能量密度大、使用时间长、满足环保要求,已逐渐取代镍镉电池和镍氢电池,成为便携式设备的首选充电电池.理光锂电保护芯片R5426系列是为应用在便携设备(如蜂窝电话,PDA)的单节锂离子电池而设计的.     

基于Informer的电池荷电状态估算及其稀疏优化方法

准确估计电池荷电状态（State Of Charge,SOC）是延长电动汽车电池使用寿命，确保电动汽车行驶安全的重要基础.传统的深度学习估计方法存在并行化计算效率不高、训练时间长的问题.为此，利用基于自注意力机制的Informer模型来估计电池SOC.其降低了传统自注意力机制的时间复杂度、提高了硬件使用率、降低了训练时长，与其他深度学习方法相比估计更准确.然而Informer模型仍然存在体量大及参数冗余的问题，故提出稀疏优化方法 .利用基于彩票假设的幅值迭代剪枝方法对Informer进行稀疏化处理，突出主导注意力特征，实现了在降低参数冗余的同时提升模型估计精度.在室温下，提出的稀疏化Informer模型估计电池SOC的平均绝对误差和均方根误差分别达到0.285 8%和0.383 0%，相比于Informer模型在平均绝对误差指标上估计精度提升了25%.并验证了其具备估计不同类型锂电池SOC的泛化能力.与循环神经网络、卷积神经网络这类传统的深度学习模型相比，本模型进行电池SOC估计时训练速度更快，估计准确性和稳定性更高.     

梯次利用动力锂电池内部参数特性分析

为了研究退役锂电池内阻特性与荷电状态(State of Charge,SOC)的关系,以电动汽车淘汰实现梯次利用的18650动力锂电池为研究对象,对其进行不同温度(-20～20℃)、不同倍率(1C,2C)充放电测试,利用改进的电池模型测量电池的内阻,获得了退役锂电池内阻特性与环境温度、放电倍率及荷电状态之间的关系。研究结果表明,退役锂电池在充电实验中,温度变化、放电倍率对其内阻影响不明显;放电实验中,相同放电倍率下,退役锂电池内阻随着电池SOC的减小而减小;同一SOC值下,随着温度的上升,退役锂电池内阻逐渐变大,放电倍率越大,退役锂电池内阻越小。因此,退役锂电池内阻与环境温度、放电倍率、荷电状态互相影响,为退役锂电池分类梯次利用提供了参考。     

电量计在手持设备中的实现

本文结合锂电池充放电特性,详细介绍和比较了三种锂电池电量的计算方法:电压估算法、模型查表法和电流检测法,分析了系统侧电量计量和电池侧计量的优缺点,并以意法半导体电量计量芯片STC3100为例,介绍了其使用方法和设计中的注意事项,在其Demo板上实现1%精度的电量计量,同时说明和实现了锂电池的电量初次预估和减小电量计量偏差的软件算法.实验证明,电流检测法具有更高的精度和稳定性,并且能消除由于电池老化带来的测量误差,更适合应用在电池组中或手持设备的主电路板中.     

大电流电动汽车电池充电电流电压反馈系统设计

针对电动汽车厂家研发了电动汽车电池充电系统,设计了一种大电流低电压电池充电系统。系统采用了PIC16F877A单片机作为电子控制单元核心,对规格为50 A、3.7 V的电池组进行充电。重点对电流电压采样电路进行了设计和研究。通过建立采样电路的仿真模型。并用实际电压电流数据对本采样系统进行了验证。实验证明,系统提出的电流电压采样具有较高的精度、线性度,且能满足长期稳定运行的实际需求。     

基于LFOA-GRNN模型的矿用锂电池SOC预测

针对矿用电动汽车锂电池SOC预测易受到工况环境影响、建模复杂、预测误差大等问题,该文将电池端电压、放电电流、环境温度、湿度作为SOC的表征因子,构成样本集以训练广义回归神经网络(GRNN),再引入具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法(LFOA)优化GRNN的平滑因子σ。LFOA结合了Levy飞行搜索和果蝇优化算法的优点,全局搜索能力更强,收敛速度更快。仿真结果表明,经LFOA优化的GRNN能更快地搜索到合适的σ,并有效预测电池任一充放电状态下的SOC,与FOA-GRNN模型比较,LFOA-GRNN模型预测精度更高、时间更短,最大绝对误差不超过0.03,具有较好的工程应用价值。     

电动汽车的复合电源分析

阐述由锂电池和超级电容器构成的复合电源纯电动汽车的仿真模型设计。仿真分析表明,该复合电源结构有利于延长纯电动汽车的续航里程数和提高能量的利用率。     

NEC新技术将锂电池寿命提高30%

近日,NEC成功开发出将电动汽车锂电池蓄电量比原来提高30%以上的新技术,在保证电池轻量化的前提下,实现电池高压状态的稳定运转,延长电动汽车的续航能力。     

考虑滞回效应的锂离子电池二阶电热耦合模型

针对目前锂电池建模时电池滞回效应以及电池温度对建模精度的综合影响,在电池等效电模型和热模型基础上,建立了一种电热耦合模型。首先通过MATLAB参数拟合工具箱仿真得出电池的滞回电压,利用查表法建立等效电模型,然后使用最小二乘方法得出热模型的参数,再通过等效模型与热模型公式中的发热项进行电热耦合,最后通过实验,对不同温度下的电池模型恒流、动态工况进行对比分析。实验结果表明,所建立的电热耦合模型能够较好地贴合电池的工作特性,工况下与实验电压误差为10 mV左右,比传统二阶RC模型精度提高了约0.013 V。     

全新锂电池性能及安全性测试方案

我们的电池安全、耐用、可靠吗？从手机电池安全事件到波音787电池事件,人们前所未有地在关注电池问题。的确,巨大的移动数码和通信设备的需求、电动工具的快速发展,电动汽车和节能环保对大容量电池的需求,使整个电池行业欣欣向荣。但锂电池的容量越大,危险就越大。如何通过严格可靠的测试,控制并保证锂电池的安全运行并提升其工作寿命,不仅是从事锂电池开发和生产的工程师面对的挑战,也同样是对产品设计工程师在选用电池和     

不同应力作用下钴酸锂电池老化特性分析

为了确保电池合理使用,延长电池寿命以及保障电池供电系统安全稳定运行,就需要准确估计和预测电池的老化情况。以钴酸锂电池为研究对象,分别开展以环境温度、充电截止电压、放电倍率作为加速应力的加速寿命实验。结果表明:钴酸锂电池老化过程中电池容量随循环次数的增加呈线性衰减的规律。在相同类型应力作用下,施加应力强度越大,电池老化速率越快,电池使用寿命越短。通过对加速实验数据进行线性拟合分析,提出了基于Arrhenius方程与逆幂率方程形式的钴酸锂电池老化模型,并通过模型精度验证实验证明了所提出的老化模型能较为准确地预测钴酸锂电池的老化情况。     

聚焦磷酸铁锂电池

文中介绍了磷酸铁锂电池的结构、工作原理及其主要性能,与铅酸电池相比较,列举了磷酸铁锂电池的七大优势,简单介绍了磷酸铁锂电池的安装注意事项、维护、管理,最后举例说明了磷酸铗锂电池在电动汽车和通信行业中的应用。     

电动汽车充电桩充电策略的优化设计

随着电动汽车的发展，充电设施的研究已经成为电动汽车发展的重要环节之一。首先，对充电桩充电原理及蓄电池的快速充电基本原理进行了分析，介绍了锂电池的充电方法并指出了每种方法的优缺点；其次，对电池的充电策略进行了研究，提出了基于分段式快速充电策略；然后，以磷酸铁锂电池为试验对象，采用3种不同的充电方式对其进行充电；最后，对试验结果进行了分析，结果表明基于分段式快速充电策略能够明显地提高充电速度，延长电池的使用寿命，从而证明了所提出的方法的有效性，对于提高电动汽车电池的安全性和可靠性，进而推动电动汽车的发展具有重要的意义。     

通信用磷酸铁锂电池的节能减排应用

通信用磷酸铁锂电池又称铁锂电池,是一种正极材料为磷酸亚铁锂（LiFePO4）的新型蓄电池,因为铁锂电池具有安全性高、寿命长、成本低、重量轻、无污染等优势,在电动汽车行业、通信行业、UPS设备中得到广泛应用。我国通信行业的专家学者结合行业特点,对铁锂电池的应用做了大量实验并建立了多种锂铁电池的试验点,进一步探究其节能减排方面的效益。对此,本文在前人的研究基础上进行总结概括,并结合实例,对通信用磷酸铁锂电池的节能减排应用进行简要探讨分析,希望能够为锂铁电池的进一步推广奠定理论基础。     

飞思卡尔系列充电器IC可定制性与高精度再跃新阶

锂电池需要非常精确的充电电流和输出电压,以延长电池寿命,提高性能。为满足这一需求,飞思卡尔推出了系列电池充电器IC,它们具有出色的性能和精度,以及优良的配置灵活性。     

浅析电动汽车锂电池的发展现状

在能源紧缺和环境污染问题愈加严重的今天,电动汽车成为研究的热点,而纯电动汽车由于其零排放而成为电动汽车重要发展方向之一,开发出比能量高、比功率大、使用寿命长、成本低的电池是电动汽车的关键,目前锂离子电池以其优良的性能成为理想动力源。     

飞思卡尔系列充电器IC可定制性与高精度业内领先

锂电池需要非常精确的充电电流和输出电压，以延长电池寿命，提高性能。为满足这一需求，飞思卡尔推出了系列电池充电器IC，它们具有业界最高性能和精度，以及卓越的配置灵活性。     

一种具有高温保护的三段式充电控制电路

锂电池由于寿命长、容量大、质量轻等优点而应用广泛,但过充和高温都有可能对电池造成极大破坏,因此对锂电池的充电保护设计变得尤为关键。基于Cansemi 0.18μm MIXS 5 V工艺,通过多参量共同作用来调节p沟道金属氧化物半导体(PMOS)管栅极电位,以实现涓流、恒流、恒压三段式充电设计。本设计具有高温调节与保护功能,在高温充电环境下,随着温度的升高,充电电流逐渐减小。直至温度达到门限温度,充电回路彻底关闭,避免了锂电池在高温环境下依然保持大电流充电的情况。仿真以及流片测试结果表明所设计电路能实现三段式充电方式,电池能被充至4.185～4.206 V,精度达到±0.4%以内,且能够实现高温控制与保护功能。