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电池管理系统控制策略

 

——概述

       电池管理系统(BMS)监控电池组中各单体电池的状态,管理电池组的使用过程,维持电池组中单体电池的状态一致性,从而起到保障电池安全,提高电池寿命的作用。国内外所有上市的电动汽车(包括纯电动汽车与混合动力汽车)都装备了BMS,BMS已经成为现代电动汽车的关键零部件之一。

 

——基本功能

•  电池单体电压、电流、温度信号采集
•  绝缘电阻检测
•  电池单体一致性均衡
•  电池荷电状态SOC/健康状态SOH估算
•  过流、过压、过热保护
•  动力母线预充电控制
•  智能充电控制
•  电池组总电压、电流信号采集
•  电池组热管理

 

——系统架构

       本方案使用主从式的BMS系统架构,即一个主控模块+若干采集模块的方式,主控模块与采集模块之间通过CAN通信,如下图所示。主从式BMS布局灵活,方便检修,便于日常维护,适用于各类纯电动汽车与混合动力汽车。

 

——软件方案

       由于BMS功能的多样性与复杂性,BMS软件十分复杂,为适应不同的车型以及同一车型的升级换代,软件还需要反复修改,这对软件开发者提出了一大挑战。如果使用传统手工编程的开发方式,开发工作量巨大,软件的可维护性较差,造成开发周期与开发成本的不可控。本方案使用了全自动代码生成的软件开发方式,整个控制器的软件代码都由MATLAB/Simulink/ECUCoder自动代码生成工具生成,控制器软件开发的整个过程都以图形化建模的方式来实现,用户无需手工编程,无需手工代码集成,也无需代码移植。

       全自动代码生成可以有效提高开发效率,大幅削减控制器软件开发的工作量。在绝大部分应用中,借助全自动代码生成技术至少可以缩短50%开发周期,降低80%开发成本。

使用MATLAB/Simulink/ECUCoder作为BMS软件开发解决方案的优势主要包括:

       •  自动代码同时生成基础软件与应用软件,无需手动集成
       •  功能强大的GUI界面,可直接从模型访问并配置整个基础软件
       •  代码可靠,代码可读性与执行效率良好折中
       •  同时提供芯片级模块库与控制器级模块库,支持用户自主开发的控制器硬件

       在BMS软件中,将BMS的基本状态分为上电、就绪、高压关闭、高压预充电、高压使能、故障等几种状态,各种状态的转换逻辑如下图所示:
 

BMS基本状态转换逻辑图

 

——关键技术

电池均衡:
       由于电池制作工艺等原因,不同电池单体之间诸如电解液密度、电极等效电阻等都存在着差异,这些差异导致即便串联蓄电池组每个单体的充放电电流相同,也会使每个单体的容量产生不同,进而影响整个电池组的工作。最坏的情况,在一个蓄电池组中,有一个单体的剩余容量接近为100%,另一个单体的剩余容量为0,则这个蓄电池组既不能充电也不能放电,完全不能使用。因此对电池容量的均衡是非常重要的,尤其是在电动汽车大量电池单体串联使用的情况下。
 
       电池均衡的方式有很多种,按照使用的元器件不同可以分为电阻均衡,电容均衡,电感均衡,变压器均衡与DCDC均衡,按照能量去向不同可以分为被动均衡与主动均衡。

       被动均衡效率低,但是系统复杂度低,成本低,适用于中小容量电池组的均衡;主动均衡效率高,但是系统复杂度高,成本高,适用于大容量电池组的均衡。本方案根据用户所用电池组的容量、均衡效率以及成本综合考虑,选用被动均衡或者主动均衡。被动均衡将容量较多的电池电量通过电阻消耗来达到均衡,主动均衡将容量较多的电池电量转移到容量较少的电池达到均衡,两种均衡方式的对比如下图所示:

对比项目 被动均衡 主动均衡
均衡元器件 电阻 电容、电感、变压器、DCDC
均衡方式 能量消耗 能量转移
均衡效率
复杂度
成本
RapidECU 支持 支持
均衡电流 100mA-500mA 1A-10A

被动均衡与主动均衡的比较
 
       被动均衡效率低,但是系统复杂度低,成本低,适用于中小容量电池组的均衡;主动均衡效率高,但是系统复杂度高,成本高,适用于大容量电池组的均衡。本方案根据用户所用电池组的容量、均衡效率以及成本综合考虑,选用被动均衡或者主动均衡。

SOC估算:
       电池的荷电状态SOC描述了电池的剩余电量,是电池在使用过程中最重要的参数之一。准确估计SOC可以防止电池的过充电或者过放电,有效延长电池的使用寿命,并且在电动汽车的行驶中可以预知可续驶里程。由于SOC估算受温度、老化、充放电倍率、自放电等因素的影响,使得电池在实际应用中呈现为高度的非线性,导致SOC的精确估算十分困难。关于锂电池的部分特性,如图所示:
 



锂电池SOC与端电压的关系


锂电池放电特性


锂电池老化特性
 


SOC的估算方法较多,主要包括:
•  放电试验法
•  安时计量法
•  开路电压法
•  负载电压法
•  内阻法
•  模糊逻辑法
•  神经网络法
•  卡尔曼滤波法


 

        以上各种方法在电动汽车上应用时,都存在一定的缺陷:放电试验法需要中断电池的正常充放电;安时计量法存在误差累计;开路电压法动态误差较大;内阻法受温度影响较大;模糊逻辑法依赖工程经验;卡尔曼滤波法依赖精确的电池模型。





        本方案采用一种以安时计量法为基础,利用电池静止状态下的开路电压法来消除累计误差的SOC估算方法,其关键在于电池充放电状态与静止状态的准确判断。试验结果表明,采用此SOC估算方法,SOC估算误差在5%以内。

SOC估算方法

通信协议:
本方案使用基于CAN总线的通信方式,主要包括3部分:
       •  BMS内部主控模块与采集模块之间的CAN通信;
       •  BMS与整车控制器等动力系统控制单元的CAN通信;
       •  BMS与非车载充电机之间的CAN通信。
 
 
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