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电动汽车用电池管理系统的研究(免费)


第35卷   8期 第 2007年   月   8

华               ( 自然科学版) 中 科 技 大 学 学 报 J . Huazho ng U niv. of Sci. & Tech. ( Nat ure Science Edition)

Vol. 35 No . 8   Aug.   2007

r />电动汽车用电池管理系统的研究
刘晓康1  詹琼华1  何   2   葵 舒月洪2
( 1 华中科技大学 电气与电子工程学院 , 湖北 武汉 430074 ; 2 东风电动车辆有限公司 , 湖北 武汉 430056)

摘要 : 在大量动力电池充放电动态响应试验研究的基础上 ,研制了电动汽车动力电池在线监测系统 . 系统以
MC9S12DP256B 微控制器为核心 ,实时监测电池电压 、 电流和温度等信息 ; 利用电池的电压模型 、 安时平衡模

型 ,模糊控制模型估算荷电状态 ; 通过 CAN 和多能源管理系统进行通信 ; 将电池的状态信息保存于 EEPROM 中 . 试验结果表明 : 该管理系统对车用管式铅酸电池荷电状态的预测具有较高的精度 . 关     : 电动汽车 ; 电池管理系统 ; 动力电池 ; 荷电状态 键 词 中图分类号 : TM912. 2    文献标识码 : A    文章编号 : 167124512 ( 2007) 0820083204
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Battery management system f or electric vehicles
L i u X i aok an g  Z han Qion g hua  He Kui  S hu Y uehon g
2

( 1 College of Elect rical and Elect ronics Engineering , Huazhong U niversity of Science and Technology , Wuhan 430074 , China ; 2 Do ngfeng Elect ric Vehicle CO. , L TD , Wuhan 430056 , China)

Abstract : Dynamic charge and discharge respo nse of power bat tery was carried o ut experimentally. A n o n2line mo nitoring system of power bat tery in elect ric vehicle is developed. The heart of t his system is t he MCU t yped MC9S12DP256B , it can mo nito r t he voltage , t he current and t he temperat ure of t he battery. It was fo und t hat can estimate state of charge using bat tery voltage model , t he A h balance tery , and can deal wit h normal p ro blems as well.

   目前电动汽车用电池管理系统 ( BMS) 的性 能好坏是发展电动汽车的关键之一 [ 1 ] . 其原因是 : a. BMS 能防止电池过充电 、 过放电 , 提高电池使 用寿命 ,从而提高整车的性价比 ;b. 通过 BMS 所 检测的电池单体和整组的荷电状态 , 使多能源管 理系统能在保障电池安全和使用寿命的前提下 , 充分发挥电池的性能 , 加强电动汽车的动力性和 续驶里程 . 因此 ,用可测得的电池参数来估算电池 的荷电状态 ( ESOC ) 是 BMS 最主要的任务 ,也是国 内外电动汽车研究的重点课题之一 [ 2 ] .

and sto ring t he static informatio n of bat tery into EEPROM. The testing result s revealed t hat t his bat 2 tery management system can highly p recisely p redict t he state of charge of spiral2wo und lead2acid bat 2 Key words : elect ric vehicle ; bat tery management system ; power bat tery ; state of charge

mo del and t he f uzzy co nt rol mo del , by CAN can co mmunicate wit h multi2energy management system ,

1  BMS 硬件设计

BMS 的硬件主要分为微控制器最小系统 、 信

号采集电路 、 电源电路 、 光电隔离电路 、 信号巡检 电路 、 CAN 通信和串口通信以及扩展 EEPROM 电路 ( 图 1) . 1. 1   信号采集模块 通过变送电路将检测的物理量调理成 0 ~ 5 V 的电压信号 ,输送到 A/ D 转换端口 . 考虑到电 池组总电压的变化范围远远超过单体电压 , 设计

收稿日期 : 2006205210.

作者简介 : 刘晓康 (19732) ,男 ,博士 ; 武汉 ,华中科技大学电气与电子工程学院 (430074) . 基金项目 : 国家高技术研究发展计划资助项目 ( 2003AA201400) .
E mail : liuxkmany @yahoo . com 2

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时 ,为了将节点之间的干扰降为最低 ,在 CAN 控 制器 和 外 围 的 收 发 器 之 间 加 光 藕 隔 离 元 件 . CAN H 和 CANL 之间的电平差保持在 2 V 到3 V 之间 ,确保传输可靠性 . 1. 4   抗干扰设计
图1  电池管理系统硬件框图

时分别用大量程的电压传感器测量总电压 , 用精 密电阻组成的分压电路检测单体电压 , 保证两个 不同量程的电压信号的检测精度 . 电流的调理电 路和电压相类似 ,其原理如图 2 所示 ,检测电路分 为初级滤波电路 、 跟随电路 、 比例调节电路和有源 滤波电路 .

由于在电动汽车上存在强电磁干扰 , 特别是 在电机工作时 ,干扰信号通过空间辐射 ,叠加在有 效信号上 ,从而影响采样精度和计算结果的可靠 性 . 在进行抗干扰设计时 ,要从抑制干扰源和切断 干扰信号传播途径两方面着手 . 具体做法是 : 在
BMS 电源的两端加滤波电容 ; 设计一个截止频率

为 100 Hz 的三阶低通有源滤波器 ,加在信号调理 电路输出和模数转换输入之间 ; 在微处理器上使 用电源监控和看门狗电路 ; 在 BM S 外加上金属 屏蔽罩 .

2  电池建模方法及 BMS 软件设计
本课题组在大量动态响应实验的基础上 , 分 别利用电压模型 [ 4 ] 、 安时平衡模型和模糊控制模 型 ,独立估算电池的 ESOC , 再根据每个模型的不
图2  信号调理电路原理图

值得注意的是 , 检测单体电压一定要对地线 进行隔离 ,否则检测到的信号是每个电池对公用 地的电压 ,而并非单体电压 . 为此设计了单体电压 的巡检电路 , 通过切换光控 MOS 管的开关来实 现某一时刻只有一路单体电压进入采集系统的功 能 . 这种单体电压巡检具有很强的抗干扰性 ,检测 精度高 ,成本低廉 . 对于分布较广的温度采样 , 广泛采用数字单 总线测温技术 [ 3 ] , 实现动力电池组多个测量点的 温度检测和采集 . 采用 DS18B20 作为采集芯片 , 采样的温度范围在 - 25 ℃ 65 ℃,检测精度可达 ~ ± ℃. 1
1. 2   微控制器

同特点 ,分析各个模型计算结果的合理性 ,得出最 终的 ESOC 值 . BMS 系统按功能划分的软件功能模 块如图 3 所示 .

图 3  电池管理系统软件框图

2. 1   软件滤波 BMS 上电复位后 ,模数转换通道开始从外界

在汽车电子系统中 ,广泛应用 Freescale 公司 的 16 bit 微处理器 MC9S12D P256B 作为系统的 微控制器 . 其片内拥有功能强大的定时器 ,8 通道
10 bit 的模数转换器 , 以及集成的 CAN 控制器 、 SCI控制器 ,不需太多的外部电路扩展 , 就可以完

成所有的 BMS 的监控功能 , 大大提高了系统的 可靠性 ,降低了制造成本 .
1. 3   CAN 通信 CAN 总线技术以其低成本 、 高可靠性和容错

采集数据 . 为了保证采集数据的可靠性 ,首先对其 进行数字滤波 . 根据实践经验 ,用多次采集中值法 和高低值限制法进行数字滤波 , 对于抑制连续的 高频干扰信号有很好的效果 . 2. 2  ESOC 的计算方法 软件滤波后 ,电池的各种信息数据以结构体 的形式 ,传递到各个计算子系统中 . 安时积分法对 采集的电流信号进行积分运算 ,并根据电流大小 、 温度以及充放电模式 , 通过查修正系数表实时修

性 , 在汽车监控设备互连中有广泛应用 . 在设计

第8期

 

 

刘晓康等 : 电动汽车用电池管理系统的研究

  

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正输出
ESOC k = ESOC k- 1 - ka i T / Cn ,

式中 : ka 为安时积分法补偿系数 ; i 为电流 ; T 为 采样周期 ; Cn 为电池标称容量 . 脉冲电流引起端电压变化和电池最大充放电 功率与 ESOC 值之间的关系是一种单调递增的关 系 . 将脉冲充放电响应试验结果拟合成多项式的 形式 , 并对温度影响加以补偿 , 可以近似计算出
ESOC 值 , ESOC = f ( i , u) ku , 式中 : f ( i , u) 是以电流

会出现大电流充电的过程 . 利用这一特点 ,在车辆 启动时 ,放电模糊控制输出 ESOC1 ,在制动时 ,充电 模糊控制输出 ESOC2 ,若两次计算结果之差小于设 定值 ,则认为输出值有效 . 这种双模糊控制算法大 大降低了因为外界干扰而导致计算结果出现较大 波动的情况 . 在单片机中实现模糊控制的功能是一件比较 复杂的工作 , 这里采用了在 Matlab/ Simulink 中 建立模糊控制系统 ,进行离线仿真实验 ,将系统的 性能调到最优 ,再根据模型建立模糊控制表 . 在基 于单片机控制时 , 通过查表的方法很容易得到输 出结果 ,在系统稳态精度要求不高的情况下 ,这种 开环控制方法具有良好的鲁棒性和稳定性 [ 6 ] . 2. 4   BMS 报警系统 BMS 所要实现的另一个功能是在电池出现 紧急情况时通过 CAN 通信及时向多能源系统发 出警告 . BMS 的报警信号包括 : 充电电压过高 ; 放 电电压过低 ; 充电电流过大 ; 放电电流过大 ; ESOC 过高 ; ESOC 过低 ; 电池表面温度过高 ; 电池单体不 一致性超标 . 通常将每种报警分为三个等级 , 以 ESOC 为 例 : 当 ESOC 值低于 35 % 时发出预警警告 ; 低于 25 %发出警告 ; 低于 15 %发出特殊警告 . 这样电 动汽车上的整车控制系统根据警告类型和级别 , 分别做出回应 :a. 收到预警警告时 , 整车控制系 统将在不影响整车效率的前提下 ,尽可能地发电 , 包括驻车发电 ;b. 收到警告时 , 整车控制系统可 以牺牲一部分整车效率 , 以维持电池 ESOC 的平 衡 ;c. 收到特殊警告时 ,为了防止电池损坏 , 整车 控制系统只能给电池充电 ,不再允许放电使用 . 2. 5   CAN 通信及数据存储
CAN 的收发程序首先对寄存器进行配置 ,再

和端电压为变量的函数 ; ku 为温度补偿系数 . 类 似的方法可由最大充放电功率估算 ESOC 值 . 电压恢复法是当回路中电流为零时 , 研究电 池端电压的恢复趋势 , 通过估算电池开路电压的 方法 ,间接计算电池的 ESOC 值 , 这种方法尤其对 铅酸电池的 ESOC 值计算有很好的效果 .
2. 3   模糊逻辑控制估算 ESOC

模糊逻辑控制研究 , 成果应用于 BMS 开发 之中 . 由电池的工作特点 ,将电池放电和充电分为 两个模糊控制器 , 在这里仅介绍放电模糊控制器 的设计过程 . 它分为以下 5 个步骤[ 5 ] : 模糊化 、 规 则匹配 、 模糊推理 、 结论合成 、 反模糊化 . 根据电池的放电特性 , 将外界采集进来的端 电压在其论域上分为 7 个模糊子集 . 考虑到电流 变化范围比较大 ,选择电池电流在 60 A 到 110 A 的范围作为整个论域 ,并划分为 4 个模糊子集 ,电 池表面温度和输出的 ESOC 在其论域上分为 4 个和
8 个模糊子集 ,隶属函数采用梯形或 S 形 . 由模糊

推理器输入的模糊值制定了若干规则 , 这里仅列 出常温下的控制表 ( 表 1 ) . 表中符号代表荷电状 态的高低程度 ,VV S 表示非常低 ,V S 表示很低 ,S 表示低 ,M 表示中 ,B 表示高 ,VB 表示很高 ,VVB 表示非常高 .
表1  放电模糊控制规则表 电压 小 非常低 很低 低 中 高 很高 非常高
VVS VS S M MB B VVB

电流 中
VS S M B MB VB VVB


VS VS M MB B VB VVB

很大
S M MB B VB VVB VVB

通过读取 CAN 缓冲区的内容或向 CAN 数据缓 冲区写数据实现数据的收发功能 . 为了便于分析电池在电动汽车上的运行状 态 ,BMS 中有一个外扩的 32 Kbyte EEPROM ,由
I2 C 总线对其进行访问 . 它的用途是记录电池各

类警报信号 ,以供整车制定能量管理策略时参考 使用 . 例如电池出现亏电警报次数很高 ,而几乎没 有过充警报 ,就要调整控制策略 ,将可充电的条件 放宽 , 以争取更多的充电时间 , 同时在某些工况 , 减少电机的做功功率 , 使电池的 ESOC 能保持在一 个稳定的工作点 . 另外 , 将电池电流 、 电压 、 温度 、 采样时间 、 荷电状态和各种故障信号记录下来 ,始 终保持最后 10 min 的记录 , 起到类似飞机 “黑匣 子” 的功能 .

   分析从电动汽车上采集到的大量电池电流和 端电压的数据发现 , 在电动汽车上电流波动幅度 和频率很大 ,而且一般情况是电动汽车加速时电 池大电流放电 ,经过若干时间后 ,电动汽车制动时

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3  BMS 实验结果和数据分析
采用 4 节 12 V 、 标称容量为 75 Ah 的管式铅 酸动力电池作为实验对象 . 使用美国 “必测” 公司 的电流快速转换仪 ,作为充放电和效验设备 . 实验前期的准备步骤包括 :a. 每节电池引出 抽头 ,测量单体电压 ;b. 两个电流传感器 ,背靠背 放置 ,分别检测放电电流和充电电流 ; c. 连接好 温度传感器 . 这样一共 8 路信号 , 通过调理后送
AD 转换端口 ,数据交换和存储则通过串行口 , 和

和放电电压出现了和 ESOC 比较明显的对应关系 , 利用电压模型的输出对计算结果进行修正 , 也是 提高 ESOC 计算精度的一种方法 .

上位 PC 机进行通信 . 将电池组在常温下放电到截止电压 , 再用恒 流充电的办法将电池的 ESOC 调整到 50 %. 参考电动汽车上主回路电流变化的波形 , 制 定了类似的实验充放电波形 ,每个周期 80 s ,重复
30 次 . 由电压模型和电量平衡模型得出的实验结 果如图4 ( a ) 所示 , 由模糊控制得出的实验结果如
图4  试验结果 参 考 文 献

图 4 ( b ) 所示 , 综合分析计算后的 ESOC 输出如图 4 ( c) 所示 . 在实验中先将电池在一定的温度下用 20 A ( 额定容量为 40 Ah ) 电流放空 ,再用 20 A 的 充电电流调整电池的荷电状态 , 其中考虑电池的 放电效率和充电效率 . 在实验进行完毕后 ,将电池 静置 6 h ,再用 20 A 电流放空 , 计算剩余电量 , 由 于中间过程重复着同样的充放电过程 , 因此可以 确定每个周期后电池 ESOC 的真实值 . 由图 4 可以看出电压控制模型虽然可以反映 出 ESOC 变化的趋势 , 但是波动较大 , 而且抗干扰 能力不强 . 模糊控制在大量的实验结果和实际经 验的基础上 , 选取合适的隶属函数 , 计算结果正 确 . 但是考虑到设计模糊控制器时 ,各输入量在满 足完备性的前提下尽可能取较少的规则数 , 导致 了在 ESOC 较高或较低时 ,模糊控制的输出结果偏 差较大 . 而此时电池由于内阻变化 ,使得充电电压

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