基于RT-LAB的混动车BMS硬件在环测试系统

针对混动车电池管理系统(BMS)开发了硬件在环试测试平台。该试测试平台硬件包括实时仿真机、电池模拟器、故障注入设备等,软件包括电池及整车实时模型、RT-LAB实时仿真平台、PROVEtech:TA整车标定软件等。采用该HIL平台进行了BMS技术指标测试、功能测试、不同路况下的逻辑测试。结果表明:该硬件在环可以快速、准确、全面地验证BMS的性能参数、控制逻辑及与整车的交互能力,大幅缩短产品开发时间和开发成本。     

基于RT-lab的电池硬件在环模拟器研究

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。     

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。     

串并混合式多串数锂电池管理系统研究与开发

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。     

基于多片LTC6803-4级联的电池管理系统的设计与实现

针对电池管理系统(BMS)扩展需要,设计了一种基于多片LTC6803-4级联的BMS,实现了对更多单体电池的管理。设计中,利用2片LTC6803-4管理16节锂电池,采用独立电源供电保证突发断电情况下电池信息采集,实现功能包括:电压、电流和温度采集、SOC估算、电池均衡、热管理、充放电管理、故障诊断和上位机通讯。采用ARBIN动力电池测试系统对设计的BMS进行功能测试,测试结果验证了设计功能的合理性和精度要求。     

基于功率/信号时分复用总线的电池管理系统

针对现有电动汽车电池管理系统(BMS)布线复杂的问题,提出了一种新型BMS。该系统基于一种功率/信号时分复用总线,极大地减少了单体电池采样、均衡和通信的线束,简化了电池箱内的布线和结构设计,提高了系统的可靠性。在应用复用总线的基础上,设计了一种针对单体电池的控制器。该单体电池控制器实现了模块化设计,降低了整体系统的设计和配置的复杂性,同时存储电池历史信息等,便于电池的二次使用。详细介绍了该功率/信号时分复用总线的设计和控制方法,分析了影响总线性能的因素。最后通过Matlab仿真验证了该BMS理论设计的正确性,并通过实验验证了该BMS的可行性。     

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。     

电池管理系统硬件在环测试系统研究

随着电池技术日新月异的发展,电池管理系统(BMS)的技术也面临着新的挑战,搭建具有开放性、灵活性、可扩展性的电池管理系统硬件在环(HIL)测试系统尤为重要.基于RT-LAB搭建实时仿真平台,实现与电动汽车仿真软件Advisor软件的联合仿真,通过LabView设计仿真测试管理软件,从而实现不同负载模型切换,充电过程通讯测试,不同仿真工况的自动测试以及故障注入测试等功能.     

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.     

基于DEKF的储能电池系统SOC估计方法研究

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。     

电动汽车电池管理系统抗干扰设计与测试

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。     

电池管理系统算法综述

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.     

电池管理系统的设计及荷电状态的估算

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。     

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。     

基于嵌入式操作系统uC/OS-Ⅱ的BMS软件设计

电池管理系统(BMS)的可靠稳定运行,为实现车辆安全可靠运行提供了重要保障。在这种情况下,为了确保电动汽车电池的高效安全运行,并减少软件开发时间周期,实时操作系统十分必要。实时操作系统(RTOS)具有良好的稳定性、可靠性并易于移植的优点,基于此在软件开发中引入嵌入式实时操作系统uC/OS-Ⅱ,并对电池管理系统的软件整体构架进行了划分设计,包括任务分配、优先级设定和任务周期等方面,完成了软件设计、代码移植及实验测试,结果表明该电池管理系统可以稳定运行,为后续进一步进行在线SOC算法的性能评估和验证提供了软件支持。     

基于CAN总线的混合动力公交车电池管理系统

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。     

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。     

面向不同电流工况的锂离子电池改进EECM研究

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。     

混合电动汽车电池管理系统设计

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...     

模块化电池储能系统SOC估算采样优化研究

模块化电池储能系统在大容量领域具有良好的应用前景。但模块化电池储能系统中电池电流本征上包含直流、工频、二倍频和开关频率成分。此处建立了模块化储能系统中的电池工况模型,分析提出了电池管理系统(BMS)的采样频率优化方法。搭建了模块化多电平电池储能系统实验平台,基于安时积分法和扩展卡尔曼滤波算法验证了所提采样频率优化方法。优化的采样频率和采样窗口选择,可在降低BMS硬件和运算处理要求的同时,确保不同荷电状态(SOC)估算方法的精度。