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随着混合动力汽车和纯电动汽车的发展,能量存储装置对汽车的安全性和可靠性的影响越来越受到重视。电池管理系统(BMS)是提高车辆安全,延长电池寿命,减少能量损耗的关键。如何对BMS的软件和硬件进行开发和验证变得非常重要。使用实际的电池进行相关的研究,会带来极大的不便之处,如实验耗时长、可重复性差、故障注入危险以及难以复现等;而单纯的软件模型不具备实时性也没有硬件的连接,可验证的功能非常有限。为了克服这些困难,使用RT-lab平台针对BMS构建了一个硬件在环测试平台,具有很好的可调性、实时性、灵活性和普适性,可以全面地对BMS进行测试,节省成本和时间。 相似文献
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在多串数锂电池组作为电源的应用场合,要保证电池组的安全高效运行必须对电池组在运行过程中的所有信息进行监控。设计了一种主回路采用串行充电、对落后电池采用并行补能电池管理系统(BMS)。实现电池组的高效、安全的运行。 相似文献
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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。 相似文献
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基于LabWindows/CVI的BMS测试系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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电池管理系统(BMS)是储能电池系统安全稳定运行的重要保障。为了保障储能电池系统的运行可靠性,在BMS投入运行前进行系统测试具有重要意义,而目前对于储能系统BMS的荷电状态(SOC)估计方法缺乏测试规范和标准。因此,文中针对储能电站BMS建立了入网测试平台,根据电池外特性信息建立Thevenin等效电路模型,电池开路电压曲线获取采用了电池倍率放电曲线外推的方法,结合双扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法实现SOC的准确估计,并与EKF方法进行了对比。结果表明,DEKF方法在收敛速度和SOC估计精度上存在优势,分别在典型联邦城市运行工况(FUDS)和动态应力测试(DST)测试工况下,运用DEKF方法和EKF方法估计得到的SOC误差都低于1%,电池端电压误差分别在±10 mV和±20 mV以内,平均绝对误差分别为2.7 mV和3.8 mV。 相似文献
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随着电动汽车对电子模块的大规模运用,导致车内部电磁系统的复杂性显著提高。针对电池管理系统(BMS)易被电磁波影响,进而降低电动汽车安全性的情况,对BMS进行电磁抗干扰设计至关重要。通过探究电动汽车内部电磁作用的耦合机制,确定BMS的主要干扰源;对BMS进行硬件防干扰性能以及外壳屏蔽性能的设计,增强系统电磁的抗干扰能力。依据道路车辆电磁兼容性标准,对电池管理系统进行静电放电、电快速脉冲群、工频磁场、电压跌落抗干扰测试。测试结果表明,优化设计后的BMS能有效抵抗电磁干扰,稳定性较好、采集精度高,对电动汽车电磁抗干扰设计具有一定的参考价值。 相似文献
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锂离子电池由于其高能量密度和使用寿命长等优点成为储能的首选,锂离子电池系统的安全运行、状态估算、剩余寿命预测都由电池管理系统(BMS)管理,故BMS对电池系统的使用和稳定至关重要.主要关注以动力电池为代表的电池系统,综述了数据驱动方法的各种算法在BMS系统的应用.概述了BMS电模型的电化学模型、等效电路模型、数据驱动模型的特点,热建模的电模型、热模型、热-电耦合、热-电化学耦合模型的应用范畴.介绍了卡尔曼滤波、神经网络、向量机在SOC估计的应用,粒子群算法、HI-DD-AdaBoost.RT(不等式漂移检测自适应增强学习/阈值回归算法)、卡尔曼滤波在SOH估计的应用剩余寿命预测方面,介绍了经验预测、滤波预测、时间序列预测法. 相似文献
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电池管理是汽车混合动力系统的关键技术之一。对混合动力汽车电池管理系统(BMS)的硬件和程序流程进行了设计,并采用径向基函数(RBF)神经网络对电池的荷电状态(SOC)进行估算。使用RBF神经网络算法估算SOC可避免对电池内部复杂的电化学反应建模的过程,并可达到较高的精度。 相似文献
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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。 相似文献
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基于CAN总线的混合动力公交车电池管理系统 总被引:1,自引:0,他引:1
分析混合动力公交车电池管理系统的主要功能,设计基于CAN总线的分布式电池管理系统。叙述该管理系统的硬件配置及其控制功能的软件实现。运行结果证明,该系统实现了数据监测及显示、CAN通讯、SOC预测、电池热管理和故障诊断及安全报警等功能,保证了电池的安全运行,提高了电池的性能和使用寿命。 相似文献
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锂离子电池是新能源汽车动力系统的核心,基于模型的电池管理系统(battery management system,BMS)是保证电池性能充分发挥的关键。然而现有BMS主要采用等效电路模型(equivalent circuit model,ECM),尚未考虑放电倍率对可用容量的影响机制,导致模型在不同放电倍率下以及低荷电状态(state of charge,SOC)区域会存在明显的端电压仿真误差,影响算法精度;尤其是BMS无法准确估计电池放电截止条件,剩余放电电量(remaining discharge capacity,RDC)估计误差大,可能导致电池电压骤降甚至整车抛锚等严重后果。针对以上问题,文中以考虑内部扩散机制的扩展等效电路模型(extended equivalent circuit model,EECM)为基础,对不同倍率的放电电压容量增量(incremental capacity,IC)曲线进行对比分析,利用能斯特方程构造不同放电倍率下的容量-开路电压曲线,提出改进的EECM。所提改进EECM在不同电流倍率和动态工况下的端电压仿真误差均小于传统ECM和EECM,可以提高RDC估计的准确性,有应用于实际BMS的潜力。 相似文献
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混合电动汽车电池管理系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
目前已存在的电池管理系统相对薄弱,对电池实时工作状态和一些故障很难监控.设计了适用混合电动汽车上动态均衡式的电池管理系统(BMS).硬件系统采用MC9S12XEP100微控制器(MCU),通过分析电池管理系统的原理和特点,分别进行了上、下位机软件的设计,实现了安时法和Kalman两种剩余电量SOC算法的交互应用,优化了... 相似文献