基于SD卡的BMS海量历史数据存储系统设计

动力电池是电动汽车的核心部件之一。为了获取动力电池随车工作时的状态数据,从而为优化控制参数提供参考,本文利用SD存储卡设计了一种2 G容量的电池管理系统(Battery Management System,BMS)随车数据存储系统。该系统采用高速SPI方式与SD卡通信,并使用精简的层次化SD卡驱动模型;数据采用与PC机操作系统相兼容的FAT32文件格式存储。实验表明,该系统实时性好,可靠性高。     

一种基于预测开路电压的SOC估算方法

估算锂离子动力电池荷电状态（SOC）是电池管理的一个难点,通过对电池放电曲线及恢复曲线分析,拟合出电池开路电压的计算公式,解决了动态情况下预测电池开路电压的问题,使开路电压估算SOC在电动车上使用成为可能。本文采用建立电池模型的方法,通过实验所得数据对模型进行曲线拟合,得到最优参数,并通过另外几组数据进行验证。实验结果...     

基于大数据的电动汽车动力电池充电预测分析

阐述大数据技术的特点，电动汽车的发展现状，动力电池系统和电池充电能量分析，探讨电动汽车动力电池的充电预测，电动汽车动力电池装置的安全，动力电池数据可视化、回归计算分析，提出针对性的改进措施。     

机车动力电池管理系统的设计

提出了适用于铅酸电池的机车动力电池管理系统的整体设计方案。系统以STM32F103RBT6芯片为核心,可以实时检测动力电池的各种运行参数:电池SOC、总电压、电流、单体电压、温度;可以根据电池状态进行故障报警。系统设计了多通道数据采集系统,并通过CAN总线与整车其他系统进行通信实现信息共享。测试结果表明,该系统能够实现多路输入信号同步采样,为电池管理系统提供有效的数据。     

电动汽车动力电池工况模拟实验方案设计

在电动汽车动力电池实际应用中,需经过长时间的实际路况测试,实验周期长、过程繁杂,且成本高。为解决这一问题,在基于飞思卡尔MC9S12XEG128单片机的电池管理系统(BMS)及C#数据采集监控系统实测数据基础上,基于Arbin的电动汽车测试系统(EVTS)设计动力电池的工况模拟实验平台,实现了对电池多参数的实时采样、显示、存储及实际路况模拟测试,从而实现了在实验室获得实车外路测试相同的电池工作数据。测试结果表明,该方案可获得与外路实车测试相同的结果。     

磷酸铁锂电池充电器CN3059

磷酸铁锂电池是一种用磷酸铁锂(LiFePO4)材料作电池正极、用石墨作电池负极的新型锂离子电池.关于该电池的详细介绍请参看本刊9期磷酸铁锂动力电池一文.     

一种动力电池主动维护管理系统

该文简要介绍了一种动力电池的主动维护管理系统（即BAMS系统）,该系统采用先串联充电后并联充电的方式进行电池均衡控制,通过专家系统数据库对锂电池的运行过程实时管理,通过建立”行驶里程-电池耗电量”模型来对行驶里程进行精准预测。     

基于物联网的锂动力电池智能综合管理系统

锂动力电池是一种应用非水电解质溶液，并由锂合金或锂金属作为负极材料的电池，具有绿色环保、轻便、高能量密度、使用寿命长等特点。近年来，锂动力电池被广泛应用于电动工具、电动自行车等领域，并逐步应用到电动车辆与混合动力车领域。但是，原有的锂动力电池监控方法局限于电池组节点保护层面，无法保证将信息传输至监控平台。为提高电动汽车的电池智能综合管理系统的智能化与实时性水平，文中提出以物联网技术为基础，设计了一款基于物联网的锂动力电池智能综合管理系统，其以全面感知、获取锂动力电池的实时数据，并通过智能综合管理系统对相关数据的计算与分析，实现对锂动力电池的智能化控制。文中以构建物联网背景下的锂动力电池智能综合管理系统为目标，首先分析了锂动力电池智能综合管理系统的基本结构，然后从系统物理层、系统网络层、系统应用层等层面出发，研究了锂动力电池智能综合管理系统的相关设计。     

基于Modelica的燃料电池整车能量管理策略仿真研究

"燃料电池—动力电池"混合动力汽车具有续驶里程长、能量利用率高、排放污染小等优点,是未来理想的新能源汽车.实现燃料电池和动力电池合理、高效的功率分配是提高燃料电池整车动力性和燃料经济性的关键所在.文章以混合动力系统为基础,针对燃料电池汽车动力系统制定"燃料电池-动力电池"功率分配策略,应用Modelica语言搭建整车模...     

锂离子动力电池的性能选择及安全性保护

锂离子电池是一种应用广泛的可充电电池,相对性能比较好,特别是锂离子动力电池已成为工业化环境中的新能源。随着其使用面的扩大,对锂离子动力电池的性能选择、充放电的安全保护显得愈发重要。     

一种基于风冷系统的新型汽车动力电池散热模组设计

随着新能源汽车动力电池的能量密度日益提高,一般风冷散热方式难以满足电池散热要求。因此,本文提出了一种新型热管嵌入式动力电池风冷散热模组,在不同工况下对电池最高温度及最大温差进行数值计算,并将其性能与无热管的风冷散热模组进行比较。结果表明,在电池以最大倍率(5C)放电,空气流量为0.03m3/s时,有热管的电池模组对比无热管的电池模组,其电池最高温度降低了7.53℃,电池间最大温差降低了3.48℃,表明该模组满足电池散热要求同时具有更佳的散热性和均温性。通过优化散热器翅片参数可进一步提高该模组的散热性能。     

一种基于预测开路电压估算SOC初值的方法

为解决电动汽车动力电池 SOC初值估算问题,文章以锂离子动力电池为对象,进行了脉冲放电实验,拟合了锂离子动力电池开路电压与 SOC函数关系式。对七阶Thevenin等效电池模型进行了参数辨识,预测了锂离子电池开路电压,将预测的开路电压代入开路电压与 SOC函数关系式进行了 SOC初值的估计。通过仿真实验,得出 SOC 初值估计误差为0.1321%。文中 SOC初值估算精度优于市场上通用的电池容量检测仪精度,验证了预测开路电压估算 SOC初值方法的可行性。     

新型动力电池技术及应用

通过对燃料电池和锂离子电池这两种新型动力电池性能特点的分析及现状介绍,指出了我国汽车工业的发展趋势即优先发展纯电动汽车,其中心技术就是动力电池;同时,分析了新型动力电池技术应用市场,展望了其广阔的发展前景.     

基于ESO-UKF的动力电池内部温度在线估计

准确的内部温度估计对动力电池的安全使用至关重要,为了在线获取准确的电池内部温度,本文提出一种基于温度估计模型的ESO-UKF电池内部温度估计方法。其中温度估计模型由Bernardi生热模型与热路传热模型组成,生热模型中端电压由神经网络获取,传热模型参数由递推最小二乘法辨识得到;该算法利用温度估计模型的离散状态空间描述,提出ESO-UKF进行电池内部温度的在线估计,将影响估计精度的传感器偏差视为扩展状态与原状态一起估计,实现了对不确定状态的估计;测试验证表明该算法的估计误差小于1℃,能够实现多工况下内部温度的在线估计,估计精度高、适应性强。     

退役锂动力电池SOC预测建模与分析

随着锂动力电池退役周期的到来,电池梯次应用具有现实意义。为了解决梯次再利用时退役电池放电非线性变化剧烈引起的电池荷电状态(State of Charge,SOC)预测精度不高问题,提出了一种基于量子粒子群(QPSO)优化RBF神经网络预测退役电池SOC的动态模型,相比经典的粒子群(PSO)优化算法具有更好的稳定性。实验结果表明:该预测模型的误差稳定在1%以内,响应速度快,为锂电池充分利用奠定了理论基础。     

基于ANSYS的锂离子电池温度场仿真分析

锂离子电池是目前使用最广泛的车用动力电池,本文对SONY-18650圆柱形锂离子电池进行研究,测量了正负极材料和隔膜的导热系数,建立锂离子电池的三维模型,采用ANSYS-Workbench有限元软件进行分析,模拟在不同倍率下的电池温度场分布。结果表明,锂离子电池在不同的放电倍率下,电池温度分布规律基本相同,放电倍率越大,电池温升越高。在低放电倍率下温度对电池材料导热系数的影响可忽略,但是在高放电倍率下,影响较大,不可忽略。     

发展我国锂离子动力电池关键工艺设备思考

锂离子电池作为一种性能优越的新型二次电源越来越得到行业重视,尤其是锂离子动力电池未来市场前景广阔,被更为看好。介绍了锂离子动力电池的发展应用概况和目前我国该行业与国外先进水平对比及存在问题,并重点就滞后于行业发展的关键工艺装备技术做了分析,阐述了作者的观点。     

基于径向基神经网络退役锂电池分选研究

随着电动汽车关键零部件锂电池的寿命逐步到期,对退役锂电池梯次利用的研究愈发重要,其中对退役锂电池的分选技术是该领域的一大难点.传统的分选方法需要对单个电池进行逐个测试从而完成分选,但此方法不适于大批量电池快速分选.为了提高对退役动力电池的分选速度,文中采用了均衡一充电分选法.该方法对待分选的电池进行并联均衡,待电压一致...     

基于隐马尔科夫的影响电池性能因素的参数组合寻优

本研究基于隐马尔科夫模型,计算参数组合的状态转移概率以及对应电池性能的混合概率矩阵,利用基于动态规划的维特比算法,最优化求各电池性能对应的最有可能的参数组合序列。研究将有助于动力电池的控制系统的开发和新能源汽车车队的高效运维。     

动力电池热管理中半导体制冷技术的应用探讨

动力电池热管理在电动汽车的能效管理中占据主要位置,而在动力电池热管理中应用半导体制冷技术,有助于提升电池的效能和使用寿命,同时对电池的安全具有重要影响。本文分析动力电池热管理中半导体制冷技术的应用,并通过实验方式对半导体制冷技术的应用效果进行验证,希望给相关研究提供一定的参考价值。