基于LTC6802的电动汽车电池管理系统均衡控制及硬件设计

设计了一种基于MC56F8367和LTC6802芯片为核心的电池管理系统,给出了系统的硬件设计,其中包括:电压采集,电流采集以及通信电路等,提高了电池电压电流检测精度,缩短检测时间,并设计双向分流均衡电路和过充过放保护电路,提高了电池管理系统数据采集的精度以及系统运行的稳定性.     

飞思卡尔AC60锂电池管理系统设计

设计了一种基于飞思卡尔AC60单片机的高性价比多节锂电池串联管理系统.该系统主要包括电池的电压、电流、温度采集模块,均衡模块,RS485通信模块及人机界面等模块.系统设计简单可靠、成本低,可实现对8节锂电池的实时监控和保护.     

锂离子电池管理系统研究

在分析锂离子电池性能和工作原理的基础上,对车用动力锂离子电池管理系统进行了设计。系统的功能模块主要包括电池保护模块、电池监测模块、SOC模块和均衡充放电模块。最后利用CAN总线对其进行通讯设计。     

基于单片机的动力电池管理系统开发

为获得动力电池的工作参数,匹配动力电池的物理特性,优化电池的效率和寿命,设计基于STC12单片机动力电池管理系统,主要包括MCU模块,电压、电流、温度数据采集模块,均衡模块,充电模块,数据显示模块,系统实现了对动力电池充放电电压、电流、温度等参数实时监控并显示功能。经实验平台测试,该系统可以实现预期功能,满足应用要求。     

海洋探测机器人蓄电池状态监测系统设计与研究

针对海洋探测机器人锂离子蓄电池的安全性和可控性较差等问题,提出一种基于STM32单片机控制的充放电状态监测系统。对蓄电池状态监测系统的主控模块、单电池电压监测模块和均衡模块的硬件及相关电路进行了设计。系统采用主从式拓扑结构,通过硬件调试和优化,有效地减小了电路板的占空面积,提升了系统的散热性能。测试结果表明,电压、电流和温度等数据显示正确,单电池电压的最大检测偏差为0.96%,最大单电池电压超出电池组平均电压6 mV,均衡效果良好。     

一种基于DSP的锂离子电池管理系统的设计与应用

设计了一种基于DSP的锂离子电池管理系统,以DSP为核心处理器,设计了采样电路、通讯接口、控制接口等。能够实现单体电池电压、总电压、电流、温度的检测,具有SOC估算、通讯、计算机监测等功能,该电池管理系统结构简单,使用方便,能够很好的满足实际使用的需要。     

基于MC9S12XS128和LTC6803-4的WSN节点光伏充电管理系统

针对太阳能的特点和锂电池的特性,设计基于MC9S12XS128和LTC6803-4的WSN节点光伏充电管理系统,设计锂电池组充放电、温度检测、电压采集和均衡控制等硬件电路,编写相应的底层软件,将电池电压、充放电电流、电池温度的采样值与实际值进行比较,验证采样值的准确性,同时分析均衡控制的效果.实验结果表明:设计的光伏充电管理系统运行安全、可靠,能为WSN节点提供稳定的能量来源.     

锂离子电池组均衡充电和保护系统研究

为了提高串联电池组充电过程中的一致性,设计了电池组均衡充电保护系统并介绍了其具体实现方法.分析了锂离子电池组均衡充电保护系统在电池组充电过程中的均衡充电和保护功能,建立了电池组均衡充电的控制模型.在锂离子电池组的均衡充电试验过程中,测量了模块的分离电流和反馈总线电压.豪华电动大客车BFC6100EV运行试验表明,均衡充电保护系统改善了电池组充电过程中的一致性以及保护作用,改善了电池的性能,延长了电池组的使用寿命.     

基于STM32芯片的锂电池智能管理模块设计

为解决锂离子电池成组后难以管理的问题,设计锂电池智能管理模块．该智能模块基于STM32芯片设计并架构嵌入式操作系统uC／OS—II．由嵌入式操作系统实时高效地监控管理锂电池充电、放电过程,并提供上位机和触摸屏动态显示锂电池组的工作状况．设计信号调理电路和软件滤波采集模块电压、电流、温度等模拟量来减小采集误差．为锂电池管理模块提供精确的原始数据．经实际验证,该智能管理模块解决了锂电池成组后易发生过充电、过放电、过流、电池提早老化、爆炸等问题,提供了更长寿命、更低维护、更可靠的锂电池组．     

镍氢电池均衡充电系统的设计

为实现镍氢电池动力系统电动大巴车的均衡充电,针对镍氢电池现有的均衡器均衡电流小,均衡时间长等不足,设计了大电流电压控制式均衡系统,与现有充电机和电池管理与检测系统配套使用．实验证明此系统可以有效地对电池组进行均衡充电,延长电池寿命．     

锂离子电池自放电K值检测系统的设计

锂离子电池自放电检测对评估单体锂离子电池或电池组的容量、循环特性和使用寿命具有重要作用。快速检测开路状态下锂离子电池存储电量自发消耗是目前该领域的研究热点。本文采用开路电压法,通过测量单位时间内锂离子电池的电压降,即自放电K值,表征其自放电程度,设计了锂离子电池自放电K值检测系统。该系统由上、下位机组成,两者之间采用Type-C方式连接,可对锂离子电池进行自放电率检测。本文以三元锂离子电池为测试对象,对其进行14天的静置实验,检测静置过程中的自放电K值。测试结果表明该系统不仅缩短了锂离子电池自放电检测时间,而且可准确检测锂离子电池的自放电率。在锂离子电池20%、40%、60%、80%、100%五种荷电状态,20℃、50℃、-20℃、-40℃四种温度条件下对锂离子电池进行自放电K值检测。依据K值测试结果,可分析荷电状态和自放电环境温度对锂离子电池自放电率的影响。     

无轨电车用锂离子电池管理系统的研究

为了配合锂离子电池在无轨电车上的应用,提出了一种针对无轨电车运行环境的锂电池管理系统,能够对车载电池进行故障诊断、分级报警和优化充电.本文主要分析了无轨电车环境下电池运行模式的特点,针对原有铅酸电池的使用和管理问题,提出了更加优化合理的锂离子电池使用方法和控制策略,就电池的故障分级、电池荷电状态(SOC:State of Charge)估算、电池有效利用容量区间、充电电流的计算方法进行了深入研究,提出了多种特殊处理方法,较好配合了锂离子电池在无轨电车上的安全高效使用.     

基于树莓派的房车电池管理系统研制

为解决目前房车使用中存在的电池、 用电器的管理问题, 设计了一种以 Raspberry Pi 3B+为主控制器的房车电源管理系统, 该系统包括车载蓄电池监测模块和用电器监测模块。 电池监测模块利用电池专用监测芯片DS2438, 对电池组温度、 电压等车载蓄电池信息进行检测并统一管理, 完成单体蓄电池状态显示和故障报警提示; 用电器监测模块利用 RN8209 芯片检测房车用电器的电功率并及时通过主控制器对电器进行智能化管理。通过测试表明, 系统能准确测定电池和用电器的相关信息, 具有一定的实用性。 同时针对传统的充放电状态(SOC: State Of Charge)预测困难的问题, 提出了一种修正安时积分法,充分考虑了电池在实际使用中存在容量差的问题, 经 Matlab 仿真结果表明该方法有较高的估算精度, 可用于 SOC 估算策略。     

锂离子电池热失控研究综述与文献计量分析

近年来,随着电动汽车行业的大力发展,锂离子电池作为电动交通工具储存和转化电能的重要载体大量涌入市场,但在使用过程中存在过充放电、局部过热以及外部挤压碰撞等滥用情况,可能会导致其性能下降,甚至引发热失控等安全问题。为此,对当前中外锂离子电池热失控的研究进展进行了综述总结,并通过VOSviewer可视化软件对发文量、期刊分布和关键词等进行分析。结果表明:当前锂离子电池的热失控是限制其发展的关键因素,目前主要从电池正极材料改性、电解液中添加阻燃剂、电池热管理设计三方面来提升锂离子电池的安全性。     

Temperature effect and thermal impact in lithium-ion batteries: A review

Lithium-ion batteries, with high energy density(up to 705 Wh/L) and power density(up to 10,000 W/L), exhibit high capacity and great working performance. As rechargeable batteries, lithium-ion batteries serve as power sources in various application systems. Temperature, as a critical factor, significantly impacts on the performance of lithium-ion batteries and also limits the application of lithium-ion batteries. Moreover, different temperature conditions result in different adverse effects. Accurate measurement of temperature inside lithiumion batteries and understanding the temperature effects are important for the proper battery management. In this review, we discuss the effects of temperature to lithium-ion batteries at both low and high temperature ranges.The current approaches in monitoring the internal temperature of lithium-ion batteries via both contact and contactless processes are also discussed in the review.     

等效滞回模型在锂离子电池SOC估计中的应用

锂离子电池荷电状态的快速准确估计是电池管理系统的关键技术之一.针对锂离子电池这一动态非线性系统,通过测试分析锂离子电池的滞回特性,建立了锂离子电池的二阶RC滞回模型,并利用容积卡尔曼滤波算法对电池荷电状态进行估算.实验结果表明,该模型能较好地体现电池的动态滞回特性,而且容积卡尔曼滤波算法在估算过程中能保持较高的精度.     

锂离子动力电池传感器多故障诊断策略综述

锂离子电池作为新一代可充电电源,具有能量密度大、安全性能高等优点,显示出了广阔的市场前景。但锂离子电池在运行过程中会发生各种内、外部故障,所以锂离子电池安全问题一直备受关注。锂离子电池里的传感器正常运行是保证对电池系统实时监测的关键,但是传感器故障微小且不易察觉,并且故障具有关联性、并发性的特征,可能引起多故障的发生,进而触发热失控的风险。所以如何保证传感器精确、快速的进行锂离子电池故障检测与诊断是确保安全稳定运行的关键。本文首先从锂离子电池结构出发总结了锂离子故障的类型及成因,并详细分析了传感器故障和多故障产生的机理。然后,对锂离子电池从单体电池到电池包所涉及的传感器故障和多故障诊断策略进行全面的阐述,并且分析了可能成为未来发展趋势的传感器多故障协同诊断策略和电池新模式下的故障诊断方式（如气体检测等）。最后,以全文锂离子电池的传感器多故障研究的重难点,提出了传感器多故障诊断未来可能的研究方向。     

基于充电数据的多阶段锂离子电池健康状态估计

锂离子电池的健康状态估计是锂离子电池寿命评估和健康管理的基础.文中针对实际应用场景中充电数据的缺失,提出一种实用的多阶段电池的健康状态估计方法.研究中根据电压大小,将充电过程划分为3个阶段,分别提出了具有针对性的电池的健康状态估计方法.特别是对于恒流电压过渡阶段,在恒流数据和电压数据都严重缺失地情况下,利用卷积神经网络的数据挖掘能力,直接建立了电压电流数据与电池的健康状态的关系,在锂离子电池的长期老化实验数据研究基础上对所提出的方法进行了验证.结果表明,该方法具有估计精度高、应对严重数据缺失的能力强、对电池不一致性鲁棒性强等优点.