（电力电子与电力传动专业论文）hev电池管理系统建模仿真及设计开发的研究.pdf

a bs t r a c t a b s t r a c t ：t h eb a t t e r ym a n a g e m e n ts y s t e m ( b m s ) o f h y b r i dv e h i c l e ( h e v ) i st h e c o r eo fp o w e rm a n a g e m e n ts y s t e mc o m p o n e n t s ，i nw h i c ha st h em o s ti m p o r t a n t o p e r a t i n gp a r a m e t e r s ，s t a t eo fc h a r g e ( s o c ) i st h em a i nv e h i c l e c o n t r o ls t r a t e g y t h r o u g ht h ea n a l y s i so fh e vs o ce n v i r o n m e n ta n dt h er e s e a r c ho ft h ee x i s t i n gb a t t e r y m a n a g e m e n ts y s t e ms o ce s t i m a t i o nm e t h o d s ，an e u r a ln e t w o r ke s t i m a t i o ns o c s o l u t i o ni sp r e s e n t e di nt h i sp a p e r t h e b a c k p r o p a g a t i o n ( b p ) n e u r a ln e t w o r k so fs t a t eo fc h a r g e ( s o c ) m e a s u r e m e n t m e t h o d sa r ed e s i g n e di nt h i sp a p e r a d e q u a t es a m p l es p a c ew a so b t a i n e dt h r o u g h v a r i o u sh e v b a t t e r yc h a r g ea n dd i s c h a r g eu n d e rt h ec o n d i t i o n so ft h el a r g en u m b e ro f e x p e r i m e n t a lm e a s u r e m e n t s ，w i t hm e a s u r i n gd e m a n d so ft h eh e vb a t t e r ym a n a g e m e n t s y s t e ms o ca n de s t i m a t i n gc h a r a c t e r i s t i c so fn e u r a ln e t w o r k f u r t h e rd a t ac l a s s i f i c a t i o n i su s e dt ot r e a tt h ei n t r o d u c t i o no fs a m p l i n ge i t o r , i no r d e rt og e tm o r ea c c u r a t ea n df a s t an e u r a ln e t w o r km o d e ls u i t a b l et ob a t t e r yo n l i n em e a s u r e m e n to ft h er e m a i n i n gb a t t e r y p o w e ri sd e v e l o p e dt h r o u g ht h en e t w o r kt r a i n i n g ，b yi m p r o v i n gt h ea c t i v a t i o nf u n c t i o n a n dl e a r n i n gt h er u l e st h r o u g hal a r g en u m b e ro fe x p e r i m e n t st of u r t h e ri m p r o v e n e t w o r kp e r f o r m a n c e a n dt h e nt h em o d e li sd e s c r i b e db yp r o g r a m m i n gl a n g u a g e t h e d e s i g ni sb a s e do nt h ea r mb a t t e r ym a n a g e m e n ts y s t e mh a r d w a r e ，a n dt h ee m b e d d e d a p p l i c a t i o no ft h i sa l g o r i t h mi sr e a l i z e d k e y w o r d s ：s t a t eo fc h a r g e ：n e u r a ln e t w o r k s ；a r m ；b a t t e r ym a n a g e m e n ts y s t e m c l a s s n o ：u 4 6 9 7 2 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特 授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：导师签名： 签字日期：年月日签字日期：年月日 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研 究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或 撰写过的研究成果，也不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证书 而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作 了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：签字同期：年月 日 致谢 本论文的工作是在我的导师张晓冬教授的悉心指导下完成的，张晓冬教授严 谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷心感谢三年来 张老师对我的关心和指导。 衷心感谢姜久春教授对我论文工作的指导和帮助，指出了我研究过程中存在 的问题并提供了实验条件，使研究工作得以顺利进行。感谢李国国教授、马晓春 教授在生活和学习上的悉心指导和帮助，在学习和研究过程中教给我的很多方法， 使我能够克服困难，顺利完成学业。再次向各位帮助教导过我的老师们表示由衷 的敬意。 在实验室工作及撰写论文期间，劳力、乔明等同学在实验和编程调试过程中 给予了热情帮助，这些同学都是在生活学习上相互鼓励相互帮助的挚友，在此也 向朋友们表达我的谢意。 感谢家人一直的鼓励和在各方面的支持，他们的理解和鼓励使我能够在学校 专心完成我的学业。谨以此文献给我可爱可敬的外公。 1 绪论 1 1混合动力汽车研究的背景【l 】【3 】 从世界电动汽车的发展状况看，目前的研究主要集中在以蓄电池驱动的电池 电动车，又称纯电动车( e v ) 、以内燃机及蓄电池共同驱动的混合动力电动车( h e v ) 和以燃料电池驱动的燃料电池车( f g f v ) 。 e v 是指以车载蓄电池提供动力的电动 车，也称为零排放电动车，是一种运行中完全不消耗石油和不污染环境的绿色车 型。但是由于电池有限的储能不能满足长距离行驶的需要，目前又缺乏配套的充 电基础设备，所用电池容量大、成本高使得电动汽车造价太高不利于大力推广。 燃料电池有许多种类，人们认为用于电动车最现实和最具发展前景的是质子交换 膜燃料电池( p e m f c ) 。但是燃料电池的制造成本比较高，如阴阳极催化材料、质 子交换膜和双流板等、其次，氢的制备和贮存也是制约燃料电池应用于电动车的 一大难点，采用高压钢瓶太重且不安全；采用稀土贮氢金属材料较贵，比特性也有 待提高；甲醇直接氧化使系统更为复杂，且单体电池电压较低。因此低价、安全、 能大量吸收并快速释放氢气的新材料和无铂的催化剂是目前研究的两个热点。另 外纯氢燃料电池电动车还面临一个根本的制约因素就是缺乏氢气制备和灌充的基 础设施。这些因素说明这种电动车的发展和实用化尚有许多工作要做。从2 0 0 0 年 l o 月1 3 日1 8 日在加拿大的蒙特利尔市召开的第1 7 届国际电动车研讨会的情况 看，非零排放的混合电动车既可以提高燃油经济效益，降低废气排放，保持适中 车辆价位，又不须要从市电网充电，普及这种车不需要巨额的投资建设庞大的充 电网站，也不用等候充电，是目前最经济实用且易于推广的车型。 混合电动车的动力系统中同时含有电池组和内燃机，它兼有电池电动车和内燃 机汽车两者的优点。目前就混合电动车的设计模式来说有串联式和并联式两种。 串联式混合电动车的设计思路是采用一台小功率燃油发动机带动一台发电机给电 他充电，电池再将电力输出到一台与驱动轮相连的马达上转化为机械动力推动车 辆。串联式混合动力的设计可以使车辆采用两种方式运行，一是纯电动车的方式， 良口发动机停止工作，车辆所需的全部动力由电池组向马达输出电力而获得；二是 混合动力方式，即发动机一发电机系统和电池组同时向马达输出电流，使马达的 输出功率达到最大。并联式混合电动车的基本设计思路是以燃油发动机为主，以 电池一马达系统的动力为辅。即采用一台小型的燃油发动机作为车辆的主动力源， 控制发动机恒速工作在最佳工作状态，使燃油得到充分的燃烧，以降低废气中有 8 害气体的排放量。在启动时由蓄电池提供辅助加速动力；在刹车时，系统还可将机 械能转化为电能对电池充电。h e v 在这种情况下运行可使废气的排放量大大降低， 而能源的利用率大大提高。随着技术的进步，混合电动车的成本将不断降低，耗 油量、排放物的也会大大减少，h e v 也将会被更多的使用者接受，成为明日汽车 工业的主流。 1 2 混合动力汽车研究现状【5 】【8 】 1 2 1国外混合动力汽车研究现状 国外电动汽车的研究开发已有一百多年的历史，但真正取得突飞猛进的发展是 最近十多年，而混合动力汽车的研究开发还不到十年。目前，许多国家都制订了严 格的排放法规和节能标准，有些国家提出的目标是低排放或零排放，如美国加州就 有法规规定，到2 0 0 3 年在加州销售的车辆中，1 0 的车辆必须是零排放车辆。各国 的汽车制造企业和相关的研究机构都加大了投入力度，把研究降低排放的技术和 开发绿色环保汽车作为自己的立足之本和生存之道。因此，世界上各个大的汽车 公司都看好混合动力汽车，相继开发出各种混合动力汽车产品，以便在未来的竞 争中处于有利的地位。 欧洲在混合动力电动汽车的开发、研制和推广方面也做了大量工作。目前， 德国已有2 0 辆混合动力大客车在斯图加特和威塞尔市运行。奥迪公司生产的混合 动力电动汽车d u o 已开始出租，预计四年内出租约4 0 0 辆。德国汽车工业将实施 新的排放标准和节能指标，不允许油耗超过5 升1 0 0 公里的轿车上路。早在1 9 9 7 年1 2 月的电动汽车国际会议上，绝大多数汽车工程师认为，在未来1 0 年内世界 上生产的汽车中至少有4 0 是混合动力汽车。日本丰f f l 汽车公司宣称到2 0 1 0 年， 将生产混合动力汽车1 8 0 万辆。有专家认为，混合动力汽车的研发，已不再是汽 车工业的一次简单的技术革新，而是一次新的汽车工业革命。 1 2 2 国内混合动力汽车研究现状 我国混合动力汽车的研究起步较晚。我国在“八五和“九五”期间都有计 划地开展了电动汽车的关键技术攻关和整车研制，在此基础上也进行了混合动力 电动汽车的若干技术领域的开发。但是所开发的混合动力电动汽车大部分都是串 联式的，只是在原有汽车上简单地加载发动机和发电机机组，技术的集成度较低， 缺乏高度自动化的控制系统和能源管理系统，两种动力系统只是简单结合，缺乏 9 统一协调，这与真正意义上的混合动力电动汽车，与国外的先进技术水平相比还 有很大距离。 科技部在国家8 6 3 计划中特别设立电动汽车重大专项，从国家汽车产业发展 战略的高度出发，选择新一代电动汽车作为我国汽车科技创新的主攻方向，组织 企业、高等院校和科研机构，集中各方面的力量联合攻关，决心在电动汽车关键 技术取得重大突破。主要的内容包括：电动汽车( 包括e v 和h e v ) 的总体设计， 先进的电池技术，电动机及控制驱动系统，整车监控与管理系统、使用环境与配 套技术等。 国内的汽车生产企业在混合动力汽车的研究中起着主导作用。如东风汽车公 司早在1 9 9 6 就推出了电动汽车的样车，现在还承担着两个8 6 3 计划整车项目。一 个是e q 7 2 0 0 h e v 混合动力轿车，该车以e q 7 2 0 0 i i 型风神蓝鸟为基础采用并联方 案设计。其二是e q 6 1 l o o h e v 混合动力公交车。还有一汽集团、上海汽车工业集 团和长安汽车公司等国内著名汽车生产厂商都在大力开发混合动力电动汽车。而 我校也承担着“十五”国家高技术研究发展计划电动汽车重大专项的研究任务， 而且技术产业化已经基本完成。 我国政府对汽车排放的要求会越来越严，北京市已经在2 0 0 3 年与国际汽车排 放要求同步，直接采用欧i i i 标准( 不通过欧i i 标准过渡) ，上海、广州也将一步 和幽际接轨。在我国大中城市普遍存在着严重的汽车尾气排放污染问题，其中轿 车尾气排放污染为城市尾气排放污染的主要污染源，因而混合动力轿车具有广阔 的市场空间，特别是开发用于城市交通( 包括出租车) 和城市之间的混合动力轿 车，在我国具有独特的发展条件和广阔的应用前景。 1 3混合动力汽车的能量管理【2 】 1 3 1能量管理系统控制策略 对于混合动力汽车，动力总成控制技术是整车的控制中心，它集现代电力电子 技术、网络总线技术、机电一体化技术、微处理器技术和现代控制技术为一体。 目前国际上普遍采用c a n 总线的控制器网络负责控制系统的数据传输，实现系统 各控制单元的信息资源共享：主控制器负责驾驶信息的处理和系统转矩管理，电 池管理系统负责电池状态信息的监控及管理，电机控制器负责电机状态信息的执 行及管理。这种分布式控制管理，与传统的集中控制相比，系统结构清晰、可靠 性高、易扩展，因而是一种全新的控制模式。动力总成系统的建模是开发平台的 核心，也是控制策略研究的前提。目前国际上普遍采用m a t l a b s i m u l i n k 软件，建 1 0 立总成系统的动力学模型，其中包括电机、发动机、电池和车辆动力学子模型。 目前，这些公布的模型通用性还很有限，并不完全适合各种车辆的仿真研究，某 些模型的误差较大，必须予以修正。 1 3 2电池及其管理系统 电池的良好的充放电性能及电池的s o c 估计是混合动力汽车研究的关键。由 于电池的作用是储存、输出尽可能多的电能，以提高汽车的续驶里程，因此对混 合动力汽车用电池不仅有高的能量密度，而且有高的功率密度因此电池技术研究 的关键是寻找合适的能够存储高能量的电极材料，并且此类材料能够稳定地经受 住无数次循环，可以反复使用。另外，电池技术的研究还包括以下几个方面：一 是电池设计和制造方面的改进，以降低电池的使用成本、改善电池的性能和提高 使用寿命，并进行电池充放电动态特性的研究；二是研究电池内部结构的连接、 检测及评价。 电池组是混合动力汽车的主要部件，对电池的状态监控及管理是混合动力汽车 的重要研究内容之一。由于s o c 是整车动力分配的依据，因此对电池的有效管理 及精确的s o c 估计将为混合动力汽车的动力分配及能量管理奠定必要的基础。另 外，电池的成本在整车中占有较大的比重，精确的s o c 估计和状态监控可以防止 电池的过充电和过放电、延长电池的使用寿命、可相应的降低车辆的使用成本。 因而，电池管理系统研究是混合动力汽车的重要研究内容之一。 1 4电池管理系统的研究意义 动力蓄电池是混合动力汽车的辅助动力，管理好动力系统的能量流动对汽车降 低排放、减少污染起着很重要的作用。电池管理系统为整车能量管理系统提供电 池状态的主要参数包括电池电压、电流、温度以及剩余电量( s t a t eo f c h a r g e ，s o c ) ， 为整车控制策略提供判断标准。同时，由于目前国内电池生产技术的限制，动力 蓄电池为整车成本较高的部件之一，合理利用电池、提高电池使用寿命，也是电 池管理系统的重要任务之一。因此，可靠的电池管理系统是混合动力汽车产业化 必不可少的先决条件之一。 1 5动力蓄电池及其应用发展7 】 电池作为电池管理系统的工作对象，决定了电池管理系统的结构。 根据动力电池的使用特点、要求、应用领域不同，国内外动力电池的研发历 史大致如下： 第一代动力电池：铅蓄电池，主要是阀控式铅蓄电池( v r l a ) 。其优点是大电 流放电性能良好、价格低廉、资源丰富、电池回收率高。在电动自行车、电动摩 托车上广泛应用；缺点是质量比能量低，主要原材料铅有污染。新开发的双极耳 卷绕式v r l a b 已经通过h e v 试用，其能量密度比平板涂膏式铅蓄电池有明显提 一 两。 第二代动力电池：碱性蓄电池，如c d m i 电池，m h n i 电池。c d n i 电池由 于镉的污染，欧盟各国已禁止用于动力电池；m h n i 电池价格明显高于铅蓄电池， 目前是h e v 的主要动力电池。日本松下能源公司已为h e v 提供了1 0 0 0 万只以上 的m h - n i 电池。 第三代电池：l i i o n 电池( l i b ) 和聚合物l i i o n 电池( p l i b ) ，其能量密度高于 v r l a 电池和m h n i 电池，质量比能量达到2 0 0 w h k g ( p l i b ) ，单体电池电压高 ( 3 6 v ) ，若解决安全问题，将是最具竞争力的动力电池。 第四代动力电池：质子交换膜燃料电池( p e m f c ) 和直接甲醇燃料电池 ( d m f c ) ，其特点是无污染，以h 和o 或甲醇作为燃料，直接转化为电能作为车 载动力。而铅蓄电池、m h n i 电池和l i i o n 电池均属于电能的转换和储能装置， 电池本身并不能发出电能，必须对电池进行充电，将电能转换成化学能，在使用 时再将化学能转变为电能作为车载动力。所以这类电池目前仍然要消耗由矿物燃 料发出的电能。下表为各类型电池的性能参数对比： 表l l 各种电池性能参数对比 t a b l e1 1d i f f e r e n tk i n d so f b a t t e r i e s 电压等级 比能量 能量密度 循环寿命 电池类型记忆效应 ( v ) ( w h k g ) ( w h 1 )( 次) 铅酸电池 2 03 59 0 无 5 0 0 ( v r l a ) 镍镉电池 1 2 4 51 6 0有 5 0 0 1 0 0 0 ( c d - n i ) 镍氢电池 1 26 52 4 0 有 5 0 0 8 0 0 ( 删一n i ) 锂离子电池 3 61 2 03 0 0 无 6 0 0 1 0 0 0 ( l i b ) 聚合物锂电池 3 62 0 03 0 0 无 6 0 0 1 0 0 0 ( p l i b ) 1 2 铅酸电池具有很成熟的技术、相对较高的安全性能和低廉的价格，但是低比 能量、功率、体积和重量等方面的问题严重制约其在电动汽车领域的应用。锂离 子电池具有最大的比能量、比功率和最高的循环寿命，主要应用在纯电动汽车上。 镍氢电池具有相对较好的性能和循环寿命，同时具有适中的价格，在混合动力汽 车上应用广泛。 1 6本文研究的主要内容 现代混合动力汽车区别于传统汽车的特点主要在于其能量和动力系统，能量 系统的关键则是电池，准确有效的管理电池能量是实现整车性能提升的关键。对 纯电动汽车而言，动力蓄电池是为汽车提供动力的唯一来源，因此蓄电池的性能 对汽车的整体性能起着决定性的作用。对混合动力汽车而言，动力蓄电池是汽车 的辅助动力，对汽车降低排放、减少污染起着很重要的作用。蓄电池的剩余电量 ( s t a t e o f c h a r g e ，s o c ) 指电池目前所存储的电量，是电池状态的主要参数之一， 为整车控制策略提供判断标准。同时，由于目前国内电池生产技术的限制，动力 蓄电池为整车成本较高的部件之一，合理利用电池、提高电池使用寿命，必须将 s o c 控制在一个合理的范围之内。因此，准确的估算电池组的s o c 也是纯电动和 混合动力汽车产业化必不可少的先决条件之一。通过对国内外混合动力汽车电池 系统的研究，结合目前先进的电池测量技术和人工神经元理论，对混合动力汽车 电池管理系统的信号采集、荷电状态( s o c ) 预测方法及其软硬件实现进行了详 细的研究和设计。本文的主要研究工作内容如下： ( 1 ) 对现有几种常用电池的特性和混合动力汽车电池工况进行了研究和分析，制定 了合理经济的系统设计方案。 ( 2 ) 深入探讨了人工神经元算法的主要算法和原理，建立了基于人工神经元网络电 池的荷电状态( s o c ) 预测模型，并用m a t l a b 实现，之后通过实验数据训 练了s o c 人工神经元网络模型，使网络达到系统要求的精度。 ( 3 ) 设计了基于l p c 2 2 1 0 的a r m 嵌入式电池管理系统硬件电路，其中包括了c p u 、 信号采集、通信和电源四大模块。 ( 4 ) 移植了g c o s i i 操作系统，编写电池管理系统的软件程序，通过a d s 开发环 境调试实现了系统的设计功能。 1 3 2 电池管理系统研究 2 1电池管理系统设计要点 电池及其管理系统作为h e v 牵引动力能源之一，其性能优劣直接影响汽车的 工作效率。现今智能化的电池管理系统，能够对电池动力链路中的各环节进行综 合高效的管理，其中，主要任务是对动力蓄电池组的各种参数( 单体或模块电池 电压、温度、电流等) 进行实时在线测量，在此基础上对s o c 进行实时在线估算， 同时实施必要的控制，以保证电池组的安全，延长使用寿命。而在以上这些参数 中，s o c 又是最关键的。对于纯电动车辆，s o c 数据是防止电池过充和过放的主 要依据，只有准确估算电池组的s o c 才能有效提高纯电动车辆的利用效率、保证 电池组的使用寿命、优化驾驶；对于混合动力车辆，电池组s o c 数据是整车控制 策略的主要依据，只有提供了准确的s o c ，才能起到延长电池的使用寿命，提高 电能的利用效率和电动车的续驶里程，实现混合动力车节油环保的目标。 h e v 电池管理系统可以控制动力电池组的工作，对电池进行实时或定期自动 诊断和维护，调节电池的电压、温度，最大限度的保证电池工作在最佳状态，防 止有损伤的电池影响电动汽车的整体性能，从而优化整车性能，降低运行成本。 2 2混合动力汽车s o c 估算要求 混合动力汽车和纯电动汽车相比于手持电子设备( 如手机，笔记本电脑等) ， 对s o c 的估算有着更高的要求，也要复杂得多。主要原因是：大功率场合充放电 倍率更大，电流变化更加剧烈。相对而言，混合动力汽车对电池管理系统的s o c 估算要求又要比纯电动汽车高。各种电池使用环境的比较如下： 表2 1 三种蓄电池使用环境对比 t a b l e 2 一lt y p i c a lc h a r a c t e r i s t i co ft h r e eb a t t e r yo p e r a t i o ne n v i r o n m e n t s 特点h e v e v 手持设备 最大充放电倍率 2 0 c5 c3 c 电流波形变化剧烈变化比较剧烈基本为恒流 对s o c 精度要求 局 较高粗略估计 估算可提供( 吸收) 功率要求充电时要求不要求 估算s o h要求要求不要求 1 4 对于手持电子设备，不需要精确计算s o c 值，但对与电动汽车特别是混合动 力汽车，精确的计算s o c 有以下需要： 1 保护蓄电池。对于动力蓄电池而言，过充电( 向蓄电池充入比额定容量大 的电量) 和过放电( 将蓄电池放电至截至电压以下) 都可能对电池造成永久的损 害，严重减少电池的使用寿命。如果可以提供准确的s o c 值，整车控制策略可以 将s o c 控制在一定的范围之内( 如3 0 至7 0 ) ，可以防止对电池进行过充电或 过放电，从而保证电池的正常使用，延长电池的使用寿命。 2 提高整车性能。在没有提供准确的s o c 值的情况下，为了保证电池的安 全使用，整车控制策略需要保守的使用电池，防止电池出现过充电和过放电的情 况。这样不能充分发挥电池的性能，因而降低了整车的性能。 3 提高可靠性。一般而言，如果某种s o c 估算算法结果不够准确，那么它 在不同的使用工况下的误差也不一样。这样对整车控制策略造成了很大的障碍， 可能需要在不同的使用工况下采用不同的控制策略，降低了整车高压驱动系统的 整体可靠性。 4 降低对动力蓄电池的要求。在准确估算s o c 的前提下，电池的性能可以 被充分使用，针对电池性能设计的余量可以大大减小。例如，在准确估算s o c 的 前提下，只需要使用容量为4 0 a h 的动力蓄电池组。如果不能提供准确的s o c 值， 为j ，保证整车的性能和可靠性，可能需要选择6 0 a h 甚至8 0 a h 的动力蓄电池组。 5 提高经济性。选择较低容量的动力蓄电池组可以降低整车的制造成本。同 时，由于提高了系统的可靠性，后期的维护成本也大大降低。对于动力蓄电池而 言，所使用的范围越小，电池寿命越长。例如，使用范围为5 0 至5 5 的动力蓄 电池组的寿命比使用范围为3 0 至7 0 的动力蓄电池组寿命有显著提高。 但是现有的各种电池组s o c 实时在线估算方法都存在缺陷，不能达到实际应 用的要求。这主要是因为电池组的s o c 和很多因素相关( 如温度、前一时刻充放 电状态、极化效应、电池寿命等) ，而且具有很强的非线性，给s o c 实时在线估 算带来很大的困难。要想提高s o c 实时在线估算的精度，需要在测量手段、电池 模型和估算算法等方面进行深入研究。 2 3 s o c 估算方法研究 从本质上说各种电池组s o c 实时在线估算方法都必然存在某种程度的缺陷， 而从实际应用的角度能达到实际使用要求的s o c 估算方法还没有完全成熟。其主 要是因为电池的非线性特性和复杂的电化学模型，使得其s o c 和很多因素相关( 如 温度、前一时刻充放电状态、极化效应、电池寿命等) ，也就给s o c 实时在线估 1 5 算带来很大的困难。要想提高s o c 实时在线估算的精度，就必须要在测量手段、 电池模型和估算算法等方面进行深入细致研究。从而找到一种最适合最可靠的方 法。 2 3 1 数学模型方法 数学模型方法是指根据电池内部发生的物理化学反应，列出相应的热力学和 动力学方程，并应用经验参数，通过方程的求解和简化得到解析解的过程。国外 的许多学者和科研机构己应用数学模型的方法建立了电池的正极、负极电池模型。 通过对模型的分析，可以对电池的荷电状态等参数做出检测，并且对电池的设计 和改进提供了理论基础。但是，数学模型的表达形式十分复杂，而且解析过程十 分繁琐，往往需要编制复杂的计算机运算程序，十分费时。另外，由于模型主要 根据电池内部发生的电化学反应，在运算过程中需要大量假设条件和经验参数， 模型的精度也十分有限。因此，数学模型方法仅能解决一些简单的问题，对于实 际工作状态中的电池，其放电模式复杂多样，这种方法很难满足要求。 2 3 2 安培积分法 安时法是测量s o c 的基本方法，其计算公式为 d r s o g = 阳g l + i ，7 7 i ( t ) d t ( 2 - 1 ) 通过精确测量在k 一1 至k 时刻流经电池组的电流( f ( f ) ) ，可以计算该时间段 内电流积分值( ri ( t ) d t ) ，加上充电效率或放电倍率( r 1 ) 的修正，与电池组初 始状态相加( 假定充电电流方向为正，放电电流方向为负) ，即得到电池组当前的 s o c 值。 这种方法是目前唯一可以精确计算电池组s o c 的方法，按某一放电倍率的电 流将电池组彻底放电之后( 一般取放电倍率巧= 1 ) ，计算放电过程中的电流积分值， 即为电池组的初始s o c 值。 这种方法主要应用于实验室计算电池组充电效率、检验s o c 估算精度等用途。 该方法最大的缺陷在于：要求标定s o c 初始值；需要精确计算充电效率或放电倍 率；需要以恒电流对电池组进行充放电；必须将电池组彻底放电，不能保持电池 组的原始状态。 在实际应用场合，由于不能确定电池组s o c 初始值，无法精确获得电池组充 电效率和放电倍率，不能保证电池组的充放电电流恒定，同时存在电流积分的累 计误差，单独采用该方法s o c 估算误差较大。 1 6 对于纯电动汽车而言，电池组基本工作在全s o c 范围，充电过程大部分时间 为恒流充电，在充电完成时有一个相对稳定的初始值确定点( 充电完成时s o c 为 1 0 0 或略为过充) ，如果电池组的充电效率很高( 9 5 以上) ，可以认为充电效率 近似为1 或等于某一恒定值，采用该方法计算s o c 可以获得比较好的效果。每一 个充放电周期的累计误差在下次充电完成的时候基本可以随s o c 初始值的重新标 定而消除。但随着电池的老化，充电效率和放电倍率会逐渐降低，该方法的误差 会逐渐增大。 对混合动力汽车而言，电池组基本工作在浮充状态，即电池组的s o c 处于某 一区间范围之内( 通常在3 0 至7 0 之间) ，无法标定初始值，因此无法修正累 计误差。同时，该方法没有考虑到温度变化对电池性能的影响以及电池组自放电 效应等，因此不能使用在混合动力场合。 2 3 3 开路电压法 通过建立s o c - - o c v ( o p e nc i r c u i tv o l t a g e ) ，指电池在充分静置之后测得的 开路电压值之问的关系( 一般通过试验测定) ，在测量电池组的开路电压之后，计 算s o c 。 该方法对s o c - - o c v 之问的关系测量较为严格。s o c - - o c v 之间存在一定的 关系，基本为单调递增，但容易受以下几个方面的影响： 1 前一时刻的充放电电状态。在不考虑静置前的充放电状态的前提下，s o c 与o c v 之间不存在任何关系。相同的o c v 所对应的充电后静置的s o c 与放电后 静置的s o c 之差可以达到5 0 以上。 2 在温度变化较大的时候，同一个电池在相同的s o c 下表现出来的o c v 差 异较大。在零下1 0 摄氏度与零上3 0 摄氏度的时候，相同的o c v 所对应的s o c 差异可以达到2 0 。试验环境和条件只能控制和测量电池的外壳温度和环境温度， 不能很好的反映电池内部温度的变化情况。 3 受静置时间的影响。电池电压在电流停止后有一个恢复过程，这个过程与 静置时间有密切关系。静置时间过短，电池电压没有完全恢复，不能正确的反映 当前电池的开路电压：静置时间过长，自放电效应明显，实际s o c 值比预定值偏 低，对测量结果造成误差。 由于开路电压法的基本原理是将电池静置，使电池端电压恢复至开路电压， 静置时间一般在l 小时以上，不适合纯电动和混合动力汽车的实时在线检测。 1 7 2 - 3 4 交流阻抗法 通过在电池组两端叠加一个交流信号，测量电池组的电压变化，计算电池组 的交流阻抗，以此作为计算s o c 的标准。 这种方法存在以下几个方面的问题： 1 电池组的交流阻抗只是在电池s o c 很低或很高的时候变化率比较大，在 s o c 处于中间段时变化率很小，如果测量不够精确，计算误差会比较大。 2 电池的交流阻抗受很多非线性因素的影响，如温度、前一时刻充放电状态、 是否充分静置、电池寿命等，在相同的s o c 下可能存在不同的交流阻抗值，或相 同的交流阻抗值下可能存在不同的s o c 值，不能找到确定的一一对应关系。 3 电池组的交流阻抗值不仅由电池的化学特性决定，不同的极板结构、电解 液配方的电池会表现出不同的交流阻抗值，同时电池的制作工艺也起到很重要的 作用，即使同一生产工艺的不同批次电池之问交流阻抗与s o c 之间的对应关系也 存在差异。 4 在不同的电流频率下计算出来的交流阻抗可能存在比较大的差异。在纯电 动和混合动力场合，基本不可能使用某一固定频率的交流电流对电池进行充放电， 因此实际应用意义不大。 经过以上分析，单纯通过测量交流阻抗来计算s o c 值并不能得到很准确的结 果，同时也不便于车载电池管理系统的嵌入式应用。 2 3 5 零负载模型法 该方法是在开路电压法的基础上，为实时检测需要做修改得来。通过建立电 池模型( 例如图2 1 的经验模型) 和测定开路电压，在电池充放电过程中，测量 电池端电压和电流，计算开路电压，从而得到s o c 。 0 c v 图2 一l 电池零负载电压模型 f i g 2 1z e r 0 一l o a db a t t 叫m o d e l 通过建立电池模型，可以在有电流的情况下计算零负载电压，并认为这个电 压即为电池的开路电压。这种方法弥补了“开路电压法 不能实现实时在线测量 的缺陷，但存在以下缺点： 1 需要准确测得s o c - - o c v 曲线。 2 要求准确建立电池模型。 3 要求准确计算电池模型中的各阻抗参数。通常这些参数受温度、电流、充 放电状态等非线性因素的影响，很难计算精确，而这些参数的微小变化会对o c v 的计算造成较大的误差，从而影响s o c 的估算精度。 2 3 6电化学分析法【9 】 通过分析电池内部结构、成分和化学反应，从理论上计算s o c - - o c v 的表达 式。该方法能避免开路电压法和零负载电压法需要大量实验建立s o c - - o c v 表的 缺陷，能在一定程度上提高s o c 的估算能力，但存在以下几个方面的问题： 1 溶液配方、极板形状和制作工艺的不同都会对s o c - - o c v 的表达式造 成影响，而这些都是制作电池的核心技术，涉及商业机密，很难获得完全的资料 进行分析 2 由于溶液配方和极板制作工艺存在很多的不同的处理方式，同一种类不 同批次之间的电池开路电压与s o c 之间的关系可能完全不同，无法对其建立精确 的表达式，仍然只能采用经验公式，在不同情况下存在误差。 3 电池的制作工艺无法完全按设计要求实现，不仅不同批次生产的电池之 间性能差异比较明显，即使同一批次生产的电池相互之间也存在一定的差异，在 实际使用前也要经过分选。如果对这些电池套用同一模型进行计算，必然存在误 差，而且误差的范围无法估计。 2 3 7 神经元网络法 与之前所有的s o c 方法不同，人工神经网络是以计算机为工具，通过模拟人 脑的推理、设计、思考、学习等智能行为，解决和处理复杂问题的一种方法。人 工智能技术的优势在于不需要精确的数学模型，仅通过一定时间的学习及训练， 就能够解决复杂、不确定、非线性系统的建模及处理问题，且易于硬件及软件实 现。目前，应用较多的人工智能技术主要有神经网络模糊控制及遗传算法，它们 在电池性能检测方面都有广泛的应用，并且已经显示出了独特的优势。其中，神 经网络技术由于具有较高的准确性，良好的联想能力，在电化学系统建模和检测 方面应用最多。 人工神经网络技术是模拟人脑生物过程的人工智能系统，它由大量的处理单 1 9 元互连构成，是一个大规模的非线性自适应系统。在工程应用中无需预先给定公 式的形式，仅以样本数据为基础，按照某种训练算法经过有限次迭代即可获得一 个反映体系内在规律模型，适合研究复杂非线性系统和不确定过程。目前，该技 术发展迅速并已经成功应用在包括化学在内的诸多领域。 现在国内大多数电池管理系统采用以电流积分估算方法辅以不同的电压修正 的方式来预测s o c ，但是测量精度还达不到很好的效果。国外关于s o c 估算所申 请的专利主要集中在同本，0 4 年以前的侧重点主要集中在纯电流积分或查表法， 即先通过大量试验测得各种数据( 包括s o c - - o c v 曲线，i v 曲线等) 并储存， 在测量电流电压的基础上查表算得s o c 。查表法进一步发展，在此基础上加上温 度、寿命损耗、记忆效应等修正。0 4 年以后侧重点为建立合适的电池模型，采用 电流积分，并根据不同的电池模型加不同的电压修正方式。 2 4本章小结 混合动力汽车电池管理系统的主要作用有监视电池状态、控制电池充放电、 报警及电池性能预测等方面。其中，对电池性能预测是电池管理系统首要和基本 的任务。在本章所介绍的常用的性能预测方法，都是基于电池内部电化学特性的 研究，如数学模型法、安培积分法、开路电压法、内阻法等，这些方法求解过程 复杂，需要大量的误差补偿和经验参数修正，在运算精度和速度上存在许多问题， 因而在h e v 电池管理系统s o c 的预测中一直达不到很好的效果。基于以上条件 综合考虑，本文采用神经网络的方法来解决s o c 预测的问题。 3 人工神经网络s o c 估算算法研究 3 1人工神经网络的原理1 7 】 人工神经网络( a n n ，a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ) ，简称神经网络( n n ，n e u r a l n e t w o r k ) ，是从微观结构与功能上对人脑神经系统的模拟而建立起来的一类模型， 具有模拟人的部分形象思维的能力。人工神经网络的主要特点是具有非线性、学 习能力和自适应性。人工神经网络由简单信息处理单元互联组成，通过单元之间 的相互作用来实现网络的信息处理，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统 的控制问题开辟了新途径。以下简要介绍神经网络的原理、算法、特点及其在电 池性能预测方面的应用。 随着人工神经网络技术的发展，神经网络在电池性能预测上得到越来越多人的 重视和研究。人工神经网络技术是模拟人脑生物过程的智能系统，这种方法无需 解析体系内部的复杂关系，仅需通过对样本的训练就可以建立输入与输出之间的 映射关系，在研究复杂系统建模上具有独特的优越性。神经网络算法输入与输出 之间的映射关系可通过m a t l a b 软件仿真建立，这样除样本数据需要控制系统在线 检测外，模型建立完全在p c 机上离线完成，大大降低了对控制系统硬件的要求。 神经网络的拓扑结构和性厶匕1 5 1 , 厶匕f e 虽然千差万别各不相同，但决定其整体性能的主 要有三个部分： ( 1 ) 神经元( 信息处理单元) 的特性。 ( 2 ) 神经元之间互相连接的形势一拓扑结构。 ( 3 ) 为适应环境而改善性能的学习规则。 神经网络是具有高度非线性的系统，具有一般非线性系统的特性。虽然单个神 经元的组成和功能极其有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的功能是丰 富多彩的。从基本运算可归结为四种：积与和、权值学习值处理和非线性函数处 理。神经网络的工作方式是由学习期和工作期组成。 神经网络的不同分类如下： ( 1 ) 按性能分：连续型与离散型，确定型与随机型，静态与动态网络。 ( 2 ) 按连接方式分：前馈型与反馈型。 ( 3 ) 按逼近特性分：全局逼近型与局部逼近型。 ( 4 ) 按学习方式分：有导师的学习、无导师的学习和再励学习三种，都是模拟人 适应环境的学习过程的一种机器学习模型。 2 l 人工神经网络的组成单元是人工神经元，其基本结构是模拟生物神经元的“整 合一激发”概念而产生的，具有多输入单输出的特征。其核心是激发函数和阈值 单元。 图3 1b p n 神经元的基本结构 f i g 3 一ls t r u c t u r eo fb pn e u r o n s 上图是静态人工神经元的代表b p 神经元，其中x i 是输入变量；b 是网络阈值； w i 是网络权值；i 是整合运算单元，其核心是空间整合函数l s 和时间整合函数i r ， f 是激发运算单元，f 称为激发函数，上图所示的激发函数是s i g m o i d 函数；l a n 是局域学习单元，学习单元负责调节神经元网络权值w i 和阈值b ；o 是输出变量 也就是神经网络的应激。 y t 协 - ： 图3 2 人工神经网络的前馈结构拓扑 f i g 3 - 2s t r u c t u r eo ft h ea n n f e e d f o r w a r dt o p o l o g y 人工神经网络的拓扑结构种类形式多样，主要分为前馈型神经网络和反馈型神 经网络。实际上前馈神经网络是所有反馈回路神经连接强度为零的反馈型神经网 络，上图所示的人工神经网络是典型的前馈网络，b p 网络是典型的前馈网络，其 中x - x n 是输入，输入层和输出层之间有隐含层神经元，各层神经元之问都有连 接强度权值w i ；y - 为输出量。在这种网络结构之中，同层神经元之间没有连接， 各层神经元只与相邻层的神经元有连接。 人工神经网络的学习机制决定了网络训练的时问和精度，下图是神经网络的三 种学习方式的逻辑结构。 同。 i i t l l 入 一南f 堋 一l = = j 冀 t c 湃励 图3 3 网络学习方式结构图 f i g 3 3s t r u c t u r eo f n e t w o r ks t u d y 现阶段应用的神经网络有以下几种典型结构，而其分支很多，适用范围各不相 表3 一l 五种主要人工神经网络对比 t a b l e 3 1t y p i c a lc h a r a c t e r i s t i co ff i v ea r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k 网络名称主要应用领域主要局限性主要优点 a d e li n m a d a li n e雷达天线控制、自适应均衡机假定输人和输出具有最小方差学习功能的 多适应线性单元同波抵消，雷达干扰的适应性之间呈线性关系。线性网络，学习功