Equalization Charging and Protection System for Electric Vehicle

A system is developed to improve the series battery packs uniformities and charging protection and the implementation of battery equalization charging and protection system is also introduced. The functions of equalization charging and overcharging protection are analyzed and the control model of series battery packs equalization charging is setup. The diverting-current and feedback bus voltage are measured during the series Li-ion battery packs equalization charging experiment. The field operation on Electric luxury transit bus BFC6100EV shows that the system betters the battery series charging uniformities and overcharging protection, improves the battery performance and extends the battery life.     

电池充电管理系统（BCMS）的试验研究

电动汽车动力电池组在使用中由若干单体电池串联组成,由于电池性能的差异,可能造成在充电时个别电池的过充电或在工作中个别电池的过放电而导致电池损坏,因此,构建动力电池组充电过程实时监测以及进行均衡控制的电池充电管理系统BCMS在电池组充电工作中是十分必要的。通过构建带有电池状态监测的电池组充电系统,完成了电池组充电、电池电压监测及单体电池充电量调节的软件设计,实现了’电池组充电过程的均衡控制功能。     

磷酸铁锂动力电池动态SOC状态下的分选

磷酸铁锂动力电池是以单体电池在50%SOC状态下的静态开路电压、交流内阻和容量为标准进行分选配组的,但在实际使用过程中电池管理系统所检测到的是单体电池的动态电压,而动态电压与静态开路电压并不一致,因而实际结果并不理想。本文在此基础上,以单体电池脉冲过程中的动态电压差为参数进行分选,并对分选后的多块电池组装后进行测试,取得了良好的结果。     

蓄电池自我监控系统的研发

随着电子开关技术和智能微电网技术的发展,研发大容量蓄电池控制系统成为了亟待解决的问题.提出了针对大容量蓄电池的控制系统,可以提高电池使用的安全性,使用寿命,使用效率,同时降低成本.所设计的蓄电池控制系统具有以下功能：蓄电池充放电电压监控,电流监控,内阻、温度监控.进行了蓄电池并网的充放电试验,验证了系统的合理性和正确性.     

电动汽车储能电池组管理系统的研制

研制一种电动汽车储能电池组管理系统 ,该系统可预测电池组剩余电量和车辆剩余里程 ,判断电池是否需要充电、是否损坏或是否因老化而需要更换 .系统能显示电池组总电压、单块电池端电压 ,显示单块电池自使用以来累计放电总量 .当电池组总电压或单块电池端电压过低 ,或电池温度过高时 ,系统能给出报警信号 .系统以微处理器为核心 ,采集并记录电池组充放电电流信号、电池组总电压信号、各块电池的端电压信号和温度信号 ,以铅酸蓄电池为例 ,较详细地探讨了电动汽车上铅酸蓄电池组剩余电量的数学模型 .系统在实验室里运行情况良好 ,达到了预期要求     

用基于遗传优化的扩展卡尔曼滤波算法辨识电池模型参数

提出了一种基于遗传优化算法(Genetic algorithm,GA)和扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalman filter,EKF)算法的电池模型参数辨识方法。建立了锂离子动力电池等效电路模型,模型中两个RC网络分别描述电池的电化学极化特性和浓差极化特性,迟滞电压描述电池充放电过程的平衡电势的差异。对于具有耦合关系的模型参数,采用具有最小均方误差估计效果的EKF辨识算法,针对EKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果的问题,提出基于遗传算法优化EKF噪声矩阵的方法。试验和仿真结果表明:基于遗传优化的EKF算法(GA-EKF)辨识的电池模型满足电动车辆仿真精度要求。     

4节蓄电池串联智能充电器的设计

本文针对4节蓄电池串联充电时容易出现过充或欠充现象,设计了一种带均衡功能的智能充电器,同时对充电过程中的电池电压和充电电流提出了新的检测思路;并根据锂电池的充电特性曲线设计了充电器的软件。该充电器具有均衡作用,充电效率高。     

智能锂电池充电器设计

为解决锂电池的快速充电问题,设计一种具有电压和电流检测功能的智能锂电池充电器系统,并给出了相关单元模块电路及其驱动程序的流程图。该设计以MSP430单片机为控制核心,对电池进行电压电流采集,通过判断电池所处的充电状态,调整PWM（Pulse Width Modulation）波的占空比,以实现高精度控制充电。实验结果表明,该智能充电器可安全地进行锂电池的快速充电,耗时约1h,比一般充电器（2～3h）的充电速度有显著提高,从而有效缩短了锂电池的充电时间。     

锂离子电池健康状态估计方法

为研究动力锂离子电池的健康状态( state of health,SOH),根据SOH和荷电状态( state of charge,SOC)的定义以及电池的二阶电阻电容( resistance-capacitance,RC)等效电路模型,建立了基于恒流充电阶段电池电压曲线的SOH估计模型。通过分析电池循环寿命测试数据,利用恒流充电阶段电池电压曲线对SOH进行估计,并与试验数据进行了对比,在SOH值衰减至80%之前,SOH估计的相对误差均在±2%范围内,能较好地吻合试验结果。结果表明：所提出的估计方法具有可行性和精确性。     

锂离子电池组快速智能充电技术

阐述了锂离子电池的基本电气特性,对锂离子电池组中单体电池压差导致电池组使用寿命严重缩短的问题进行了分析.根据锂离子电池组充电的特殊要求,设计了一种基于单片机的锂离子电池组快速智能充电管理系统,它能够按照锂离子电池的充电规律的要求为电池组进行快速充电;并采用模糊控制算法控制的buck-boost均衡电路智能调整单体电池之间的电压差,实现电压均衡.     

大容量铅酸蓄电池高效充电系统设计

阐述了大容量铅酸蓄电池高效充电的原理,对高效充电系统的主电路、正负脉冲充电电路、控制电路及高效充电系统软件进行了设计。实验结果表明,系统采用的高效充电方法可以有效地提高蓄电池的充电效率、延长蓄电池使用寿命,可以广泛应用于大容量铅酸蓄电池充电系统中,具有广阔的产业化前景和社会效益。     

电动汽车脉冲快速充电器

为了提高铅酸蓄电池的充电效率,缩短充电时间,消除蓄电池的极化现象,在分析密封式铅酸蓄电池的充电特性的基础上,采用脉宽调制技术,分阶段改变充电电流的大小,根据电压、电流反馈自动控制调节充电脉冲宽度,设计了一种快速脉冲充电器. 和以往的快速充电器相比较,该冲电器具有充电时间短,充电效率高,尤其是在充电过程中电池内部的温升降低,减小了电池的极化现象.     

混合动力汽车电池管理系统

针对长安混合动力轿车,研究了镍氢动力电池及其管理系统,建立了镍氢蓄电池的数学模型;同时对电池管理系统的总体结构、电源电路、采样电路以及检测电路进行了设计和研究,并通过Bitrode实验测量电源系统电压、电流以及SOC等,对管理系统的性能进行模拟,提高了系统的可靠性和测量精度。     

基于单Z源三电平SVPWM逆变器的电池充放电控制方法

提出了基于单Z源三电平SVPWM逆变器的蓄电池充放电策略,并设计了闭环控制系统.研究了电流前馈解耦的阶段式充电、功率前馈解耦的恒功率放电,以及恒功率放电时的升压控制方法.经Matlab仿真验证,该系统可实现蓄电池充电时的限功率恒压、恒流控制,以及具有升压特性的输出恒功率并网控制.     

便携式仪表锂电池组的均衡充电方案设计

由于成组的锂电池在充电时容易发生过充,导致电池的寿命短和安全性降低,结合目前的电池组均衡充电方案的研究,提出一种全新的充电均衡方案。在本均衡方案中结合采用了耗能均衡方式和非耗能均衡方式,采用ATmega16为主控制器,并采用了独立的温度、电压、电流采集模块来对电池组的各个参数分别进行检测。实验结果证明,该均衡方案能很好地保障便携式仪表锂电池组的使用寿命。     

基于温差发电的锂电池充电装置的设计与实现

针对工业高温旋转环境下对温度采集仪器的供电比较困难的问题,该文设计了利用温差发电产生的电能作为能量的一种锂离子电池充电装置。分析了温差发电模块的输出电压／输出功率与温差的关系,然后根据温差发电模块输出电压不稳定的特点,设计了稳压电路,并用BQ2057W芯片实现对锂离子电池的智能充电管理。实验结果显示,该装置能够实现对电能的良好管理。     

面向全生命周期的锂电池健康状态估计

为研究锂电池在动态工况下以及全生命周期内健康状态的准确估计问题,提出一种基于固定充电电压片段的方法.选取充电过程中某固定电压片段内所充电量作为电池容量估算的等效健康因子,利用遗传算法选择最优的充电电压片段,在两类锂电池老化实验数据的基础上,设计放电电流不同、健康状态区间不同的8个验证算例.实验结果表明:8个验证算例中,训练集电池和测试集电池健康状态估计的平均绝对误差与均方根误差均低于1.55%;所提出的基于等效健康因子的方法,在100%～60%的全寿命健康状态区间,对于不同的放电电流、不同材料的电池,均能进行健康状态的准确在线估计,具有较强的适用性.     

Electric vehicle simulation with battery in the loop

An electric vehicle simulation system with battery in the loop (BIL) is described in this paper.Virtual models are used for the other parts of power train including the electric motor/controller,transm...     

基于V-R模型与卡尔曼滤波器的蓄电池SOC估计

蓄电池组广泛应用于UPS系统中,荷电状态(SOC)是表征蓄电池状态的重要参数之一.在线准确估算蓄电池SOC,有利于开展对蓄电池的状态诊断、维护,保证电池组安全供电.通过对阀控铅酸电池作了大量的充放电试验,根据试验数据应用最小二乘法进行辨识,获得蓄电池SOC的端电压-电阻的计算模型,运用卡尔曼滤波器算法,对SOC做最优估计.经实验验证和仿真,得到了蓄电池SOC最优估计结果,具有很好的精确度,表明该方法能够在工程上用来估算蓄电池的SOC.     

全CMOS三段式锂电池充电器设计

针对锂电池的化学特性，给出了一种全CMOS工艺的锂电池充电IC的设计方案。将锂电池充电过程分为涓流充电、常流充电和常压充电3个过程，并为此设计了3段式的充电结构。同时该充电IC还集成了过流检测、温度控制等电路。实验结果表明，其充电过程符合锂电池的化学特性，有效地提高了芯片的能量效率，降低了芯片功耗，缩短了充电时间。