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大功率电池组智能控制系统是电池发展的关键技术之一,其中包括电流以及电压等信息的采集、信息通信、人机交互界面、电池剩余电量(State of Charge,SOC)估算以及均衡管理系统。电池剩余电量SOC的估算和均衡系统的设计与研究成为目前此系统的研究难题,突破这两个难题是提高电池工作效率、增加电池循环寿命、使电池稳定运行的关键。(1)本文在阅读了大量文献对电池发展前景有了深入了解的基础上,对电池进行了充放电实验研究,并通过实验数据分析了解磷酸铁锂电池的充放电电压特性曲线、等效内阻变化情况、开路电压(Open Circuit Voltage,OCV)与剩余电量SOC之间的曲线关系以及电池充放电电压滞回曲线特性。为下一步研究提供了坚实的实验数据和理论基础。(2)本文设计出了一种具有独创性的三阶RC电池模型,并对模型数学特性进行研究。为避免递推最小二乘法产生的“数据饱和”问题,采用带遗忘因子最小二乘法对电气模型中的参数进行辨识。此模型在对电池特性描述上更优于二阶RC电池模型,由于SOC估算方法对比较依赖电池模型,所以建立准确的电池模型成为剩余电量SOC准确估计的关键步骤。(3)根据以上研究的更加精确的电池模型,采用基于采样点卡尔曼联合算法的SOC估算方法对剩余电量进行估算,该算法占有系统资源少,不仅实现了使用兼顾自放电改进安时积分法对电池实时的电量估计,而且在兼顾自放电改进安时积分法误差积累偏大时采用采样点卡尔曼算法对其估计值进行修正,获得了更准确的SOC估计值。(4)本文在同步反激式电路的基础上完成了均衡控制电路的设计,采用模糊逻辑PID对电池均衡电路中MOSFET的占空比控制,从而实现充放电电流控制,达到快速均衡的目的,与此同时还采用了不均衡嫌疑算法对单体电池进行不均衡估计,并有意过均衡。这两种改进不仅在均衡速度上有所改进,而且能够使电池组均衡的状态保持时间更长,使电池的均衡效率更为突出。