车用锂离子电池SOC估算研究

电池荷电状态(SOC)作为电池管理系统(BMS)后续控制、管理、诊断中的基本参数之一,其实时精确的估算对于BMS的可靠性与准确性有着重要的影响.在SOC估算算法中,卡尔曼滤波算法凭借着估算精度高、实用性好等优点被广泛应用.卡尔曼滤波算法估算SOC主要包括3个步骤.首先介绍了电池模型,对于常用的电等效电路模型进行了详细的...     

矿用锂离子电池组均衡管理系统研究

针对矿用大容量锂离子电池组在使用过程中,由于单体电池的性能差异,长时间充、放电过程中容量差异不断增大,最终导致锂离子电池组性能急剧下降缩短循环寿命缩短的问题,对多种电池组均衡充电技术进行研究并结合煤矿用防爆电气设备的结构特点,设计出一种适用于煤矿用锂离子电池电源的主动均衡型控制系统,该系统根据电池组中各单体电池的不同状态,在完成主充电状态后,通过均衡控制电路对电压较低的单体电池进行均衡充电,实现整组电池的均衡。通过实验和工业应用结果表明,该均衡控制系统可实现均衡充电误差小于30mV,锂离子电池组使用寿命大幅延长。     

电动汽车动力电池组SOC均衡控制算法仿真

采用当前算法均衡控制电动汽车动力电池组的SOC(电池荷电状态)时,得到电动汽车动力电池组SOC估计值与实际值之间的误差较大,并且存在SOC估计精准度低和控制效果差的问题。提出电动汽车动力电池组SOC均衡控制算法,建立电动汽车动力电池组的Thevenin等效电路模型,在Thevenin等效电路模型的基础上采用扩展卡尔曼滤波算法估算电动汽车动力电池组的SOC,引入标准差判断电动汽车动力电池组的工作状态,根据判断结果对电动汽车动力电池组SOC进行均衡控制。仿真结果表明,所提方法估算SOC的精准度较高、均衡控制效果好,均衡控制后电动汽车动力电池组的容量利用率较高。     

锂离子电池SOC估算方法研究

本文针对快速、准确估算锂离子电池荷电状态(State of Charge,SOC)这一课题展开深入研究.在分析锂电池组充、放电特性的基础上,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)以锂离子电池老化程度、暂态电压的量作为输入,剩余容量作为输出.然后通过相应的公式,可以预测出锂离子电池SOC....     

锂离子电池充放电特性的研究

本文通过对电池充放电曲线以及相关数据的分析,我们得出了锂离子电池充电后期恒压充电阶段所充入的容量所占总容量的比例很小,而且所用时间相对较长,充电效率很低的结论,所以应在编程表中对恒压充电阶段的充电时间进行限制;通过对电池不同SOC（电池荷电状态）所对应的交流内阻的测量可知,电池的交流内阻随电池荷电状态的增大而增大的结论。     

面向分布式光伏发电的锂电池组均衡及控制策略研究

对于分布式光伏发电储能系统,其电池均衡系统需满足可靠性高,拓扑结构简单、均衡效率高等优点。针对现有串联锂电池均衡过程中能量转换率低、均衡速度慢的问题,基于多相交错式均衡电路,提出一种串联锂电池组电量均衡及控制策略。该策略采用博弈论的思想,建立以独立均衡器为参与方、开关导通时间为策略、电池SOC变化为收益的纳什均衡模型,并利用改进的粒子群算法求解纳什均衡,获得均衡电路最优控制方案。最后,在PSIM平台搭建6节电池串联均衡仿真模型,对其在闲置状态、放电状态下进行测试。结果表明,该设计避免了电池在均衡过程中被反复充电,且大大缩短了电池SOC均衡时间,验证了所提策略的有效性,提高了均衡系统的性能。     

基于SOC的锂离子电池组主动均衡系统设计

对锂离子电池组的工作状态和工作性能进行研究,采用电子技术和计算机控制技术设计智能锂离子电池组均衡控制系统。建立电池组动态模型,创新性地提出基于SOC估计值的主动均衡控制方法,该方法利用抗差无迹Kalman滤波(UKF)得到的高精度SOC估计值作为决策基础。通过18650型锂离子电池组仿真实验表明,所设计的电池组主动均衡系统和新型均衡算法具有较好的实时性和较高的控制精度,对提高纯电动汽车的能量利用率具有重要的现实意义。     

基于AEKF的锂离子电池SOC估算

针对拓展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）算法进行锂离子电池荷电状态（State of Charge, SOC）估算时噪声信息固定从而导致估算精度低的问题,提出噪声信息协方差能够自动匹配的自适应拓展卡尔曼滤波（Adaptive Extended Kalman Filter, AEKF）算法。首先基于电池的双极化（Dual Polarization, DP）等效电路模型进行参数辨识,建立精确的等效模型;然后在动态应力测试（Dynamic Stress Test, DST）工况下对比了EKF滤波算法与AEKF滤波算法噪声协方差矩阵变化情况以及对电池SOC的估算效果,结果表明AEKF滤波算法具有更高的估算精度;最后设置了几组不同的SOC初始偏差,验证了AEKF滤波算法在估算电池SOC时具有鲁棒性强的优点。     

自动引导车系统的设计与仿真

在AGV车体结构初步设计的基础上,运用运动学和动力学理论,给出了车体的动力学模型。提出了通过运动误差方程式导出自动引导车的状态空间模型,根据状态空间表示式来设计路径追踪调节器,应用当今世界上应用最为广泛的计算工具MatIab中的SIMULINK对非线性部分进行图形化建模,并对整个导引系统在各种情况下进行了仿真与分析,修正了控制器的控制参数,通过仿真证明此种调节器的使用可以消除轨迹的误差,使自动引导车具有准确跟踪路径的能力。     

海洋仪器电池管理嵌入式系统设计

介绍了一种利用嵌入式技术设计的海洋仪器电池管理系统。电池管理终端以ARM9处理器为核心,包括电池参数采集、WiFi通信、串口通信等模块。各电池组巡检节点之间通过RS485总线进行通信,主节点与上位机之间可通过无线与有线多种方式进行通信。电池管理终端移植Linux操作系统,实现了电池管理监控多项任务的有效调度与交互。电池管理系统可实现对各个电池电流、电压和温度的实时采集与SOC的计算。经过电池标定实验证明,系统数据测量可靠易行。     

矿用单轨吊磷酸铁锂电池组复合式分层均衡电路

在矿用单轨吊磷酸铁锂电池组连续的充放电循环中,各单体电池不一致性会导致电池组整体性能衰减、使用寿命缩短,传统电池组均衡方式均衡时间长、控制策略复杂。针对上述问题,在Buck-Boost均衡电路和飞渡电容均衡电路的基础上,提出了一种复合式分层均衡电路。底层和中间层Buck-Boost均衡电路按照二叉树结构构建,顶层飞渡电容均衡电路实现3个相邻电池组之间任意2个电池组的能量传递,使电池不仅能够在层内进行能量传递以实现相邻电池间均衡,还可在层间进行能量传递以实现非相邻电池间均衡。仿真结果表明,复合式分层均衡电路大大缩短了均衡时间,显著提高了电池电压一致性。     

基于STM32的重载AGV系统设计

AGV车辆在使用过程中可能存在不少问题与偏差,为提高公司产品竞争力,需要设计出一套更完善的AGV系统使得AGV车辆在运行中通讯方式更多元化、定位导航循迹精度更高、测量参考数据更准确。     

自动化集装箱港口考虑AGV伴侣的AGV调度优化问题研究

为提高自动化集装箱港口设备的工作效率,提出了一种新的集装箱进出口工艺：堆场—场桥—AGV伴侣—AGV—岸桥。在考虑AGV伴侣容量限制的基础上,建立了带时间窗约束的AGV调度混合整数规划模型,设计了启发式算法求解AGV伴侣时间窗,采用粒子群算法进行求解,得出了相应AGV调度优化方案。求解结果表明,AGV伴侣的设置能有效改善AGV与场桥间的协调性、设备间的等待时间;并且AGV伴侣容量一定时,场桥的等待时间随着AGV的数量增加而减少。     

基于时间窗的AGV动态避碰路径规划方法

为了解决多AGV在动态不稳环境下的无碰撞路径规划和系统效率提升的问题,提出了基于时间窗的AGV无碰撞路径规划方法。首先建立了多AGV的避碰模型,并结合时间窗模型,将多AGV的无碰撞路径规划分为预先规划和实时规划两阶段,预先规划阶段进行多AGV无冲突时间窗的计算和最大化系统中AGV的流通量,实时规划阶段通过改变AGV在避碰模型上的占用优先级和局部重规划的方法进行动态避碰。最后以某智能仓储为应用案例进行仿真实验,证明了该算法能有效避免多AGV的碰撞,提高AGV的流通量,同时在动态环境下具有较好的鲁棒性和柔性。     

叉车式AGV模糊控制系统的设计与试验研究

针对叉车式AGV的结构和非完整约束的特点,提出了基于模糊控制理论的磁导引AGV的运动控制方案。在对车体位移偏差和方向角偏差模糊化的基础上,根据模糊控制器推理分析结果对AGV的运动轨迹进行纠偏,使AGV始终沿着规定的磁导引路径运动。测试结果表明,该AGV控制方法的轨迹跟踪精度完全可以满足运行要求。     

激光导引AGV系统原理及应用

ＡＧＶ是物流系统中的关键设计之一,本文简单阐述了ＡＧＶ的激光导引及控制原理。     

多AGV调度系统中的两阶段动态路径规划

为缩短AGV系统的研发周期、降低研发成本,寻求能适应不同地图的通用调度策略以及增强对实际调度任务和故障的鲁棒性,提出了一种两阶段动态路径规划策略．对多AGV调度系统应用两阶段控制策略: 采用动态路径规划进行路径生成,实时对多个AGV同时规划其路径,并通过启发式算法实现路径优化．通过系统仿真证明,该策略很好地提高了AGV调度系统的柔性,是一种能适用于不同地图的通用调度策略．     

磁导航AGV纠偏控制模型的研究与设计

针对轮式移动机器人循迹偏差问题,以差速驱动型AGV为研究对象,基于LQR(LinearQuadratic Regulator)线性二次型最优控制算法设计磁导航AGV纠偏控制器,控制AGV速度实现循迹跟踪。通过对磁导航AGV偏差建模,将决定AGV运行的驱动电机线性化,建立其状态空间模型,判别系统能控、能观性;同时用Matlab进行仿真设计,实验得到最佳Q、R完成最优控制器设计;通过Simulink设计基于LQR最优控制算法的AGV纠偏控制系统模型,并与传统PID控制算法进行对比分析表明,论文设计的基于LQR算法纠偏控制模型具有更好的收敛性和实时响应性。