电动汽车蓄电池参数监控系统研究

电动汽车蓄电池参数监控系统研究

马兹林，羌嘉曦，冒晓建，杨林

（上海交通大学汽车电子技术研究所，

上海

２００２４０）

摘要：阐述了一种电动汽车用的动力蓄电池参数监控系统设计过程，详细讨论了其系统构成、工作过程以及蓄电池状态估计算法的实现。并结合台架试验对系统的实用性和准确性进行了验证。结果表明，应用本系统电池状态估计精度高，符合电动汽车对电池管理的要求。关键词：电动汽车；电池参数监控；荷电状态中图分类号：ＴＭ９１２文献标识码：Ａ

文章编号：１００９－９４９２（２００８）０４－００２１－０３

１引言

由于环境污染和能源危机问题日益严峻，电动汽车逐渐得到人们重视并取得了极大的发展，而动力电池技术是制约其迅速发展的瓶颈之一。电动汽车由于其运行工况复杂，经常伴随大电流脉冲充、放电，工作条件极为恶劣，对蓄电池系统要求更为严格，因此必须对蓄电池的各项参数进行实时监控，及时了解蓄电池目前所处的状态，优化蓄电池充、放电性能，从而提高蓄电池整体性能和寿命。

本文针对电动汽车特殊运行条件要求设计了一种实用高效的电池参数监控系统（ＢＰＭＳ），主要由高压监控子系统（ＨＶＭＳ）和电池监控子系统（ＢＭＳ）两部分组成，系统结构如图１所示。根据仿真计算结果，电动汽车配备容量为１００Ａｈ，标称电压为３１２Ｖ的镍氢电池组。

１）高压监控子系统负责整车高压参数监控和安全管

理，检测绝缘情况和断路情况并控制高压继电器的接通和断开。

２）电池监控子系统负责对电池组的电压、电流和温

度等进行采样分析，实时准确地估计电池组的ＳＯＣ及其最大充放电功率。

图１ＢＰＭＳ系统结构图

通过ＣＡＮ总线接收ＢＰＭＳ发出的控制命令，指挥高压继电器完成接通和断开操作，并将采样系统的高压参数实时反馈给ＢＰＭＳ。

２高压监控子系统（ＨＶＭＳ）

高压监控子系统负责对动力电池高压线路进行监测和管理，实时监测高压电路绝缘特性、漏电流、总线剩余电量等各项参数，根据电动汽车和人体安全标准要求证高压系统工作在安全范围内。

［１］

２．２ＨＶＭＳ系统工作过程

１）预充电控制：当点火开关闭合的时候，首先闭合

负端继电器Ｊ２和预充电继电器Ｊ３，开始预充电过程，检测ＨＶ＋和ＨＶ－两点的电压情况，如果它们之间的电压在一定时间内达到电池端电压的９０％，就断开Ｊ３，闭合正端继电器Ｊ１，否则断开所有继电器，以确保系统高压安全。

，保

２．１ＨＶＭＳ系统构成

高压监控子系统由高压控制器（ＡＤＭ）、保险丝、高压继电器和高压接插件组成，整体结构如图１所示。ＡＤＭ

收稿日期：２００７－１１－１３

２１

工业控制

机电工程技术２００８!\"\"#年第$%３７卷第\"&０４期

２）安全管理：绝缘监测通过测量电池组正负端对地

的电压来判断，根据电动整车要求，设定电池组电压的

３０％～７０％为判别范围。当测得的电池组正负端对地的电压

在这个范围之外，就判定发生了绝缘故障，此时立即断开高压继电器，继电器断开时间小于２０ｍｓ，高压系统断开

１ｓ后即达到人体安全标准。

３电池监控子系统（ＢＭＳ）

电池监控子系统是整个电池参数监控系统的核心部分，其主要功能包括对电池电压、电流和当前的温度数据进行采样；对电池的荷电状态（ＳＯＣ）进行准确的预测并计算电池所能承受的最大充放电功率等。

３．１数据采集

１）电压信号采集

电池组的电压信号采集通过浮地电压测量方式，循环采样各模块的正、负端。通过地址译码器控制的高速光耦阵列，指挥光耦开关循环开闭，将正负交替变化的电压信号转换为正信号送入隔离放大器。模块电压采样电路如图

（ａ）模块电压采样电路

２（ａ）所示。

２）电流信号采集

电流信号的采集由高精度的电流传感器完成，由于电流信号经电流传感器转换后的输出信号为正负电压信号，因此我们在后端采用了一个加法器，将－２．５～２．５Ｖ的双向输入电压信号转换成以２．５Ｖ为中心的正电压。随后再通过一个反相比例放大器，将功率放大后送入Ａ／Ｄ芯片进行处理。电流采样电路如图２（ｂ）所示。

（ｂ）电流采样电路

３）温度信号采集

温度信号采用热敏电阻对电池箱温度进行采样，其反应时间为１～２ｓ，δ＝１．１～１．６ｍＷ／℃，测量温度范围为－５０～＋

图２电池模块电压及电流采样电路

其中，Ｅ０为蓄电池初始电量；Ｅｎ是电池容量；η为充放电效率系数；ｉ为当前电流，放电时为正，充电时为负。

由于蓄电池工作时容量会受到自放电、充放电倍率、电池寿命等因素影响而变化，计算时对其作如下修正。

自放电修正：由于镍氢电池自身电化学物质活性及电池内阻的存在，电池会发生自放电的现象，导致容量发生变化，其主要影响因素是温度和ＳＯＣ

［３］

３００℃，能够满足电池运行要求。

３．２电池参数估计

１）ＳＯＣ预测

电池的荷电状态（ＳＯＣ）反映了电池当前的剩余电量，是电动汽车整车控制的重要依据之一。

目前国内外主要采用的计算方法有放电测试法、开路电压法、安时累计法、内阻法、神经网络及卡尔曼滤波等方法

［２］

，本文通过调用相

应的自放电计算函数，查表来修正容量。

。但这些方法单独使用时都存在不同程度的缺陷。

放电测试法需要大量时间，并且需停止电池工作，一般用于电池维修；对于电池而言，其开路电压和内阻与电池

Ｅ

ＳＤ＝ｋ０ｅｘｐ－Ａ，ＳＳＯＣ

ＲｇＴ\"#（２）

其中，ＳＤ表示电池的自放电率；系数ｋ０＝１．０６８３×１０７，

ＳＯＣ的对应关系并非完全线性，进行ＳＯＣ预测时需要做

大量实验进行验正；神经网络法需要大量的数据对其模型进行训练；而卡尔曼滤波法计算量过于庞大，目前还很难应用于实际。相较而言，安时累计法更简单可靠且易于实现，应用也最为广泛。本系统采用修正的安时累计法，基本原理如下：

・ｉｄτ!η

×１００％

ｉ０

ＥＡ，Ｓ／Ｒｇ＝６７８９Ｋ，Ｋ为温度系数；Ｔ表示温度。则自放电修

正系数：

ωｔ／３６００ｓ＝ＳＤ×

（３）

充放电倍率修正：根据试验结果，不同的充放电倍率下电池所能放出或充入的电量是不一致的，因此我们采用电池充放电的热模型

［４］

计算电池的充放电效率η。

在充放电过程中，电流流入电池中并不是全部转化成

（１）

了电能，而是有一部分转化成了热能，将转化成热能的这一部分转换成当量的电能：

ＳＯＣ＝

Ｅ０－

Ｅｎ

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机电工程技术２００８!\"\"#年第$%\"&期３７卷第０４工业控制

ｄＡｈ＝Ｑｇｅｎｄｔ

３６００Ｖ端电压。

计算时一个步长中电池电量名义变化量如下：

（Ｉ＋ＩＲ）ｄｔ

２

（４）

式中，Ｑｇｅｎ是所有热源产生的热量之和；Ｖ为电池的

Ａｈ＝

Ｖ３６００（５）

图３

式中，Ｉ表示电流，充电时为负值，放电时为正值；Ｒ表示电池的内阻。

因此，电池的充放电效率可以定义如下。充电时：η＝Ａｈ＋ｄＡｈ

ＲＣ电池模型等效电路

ＡｈＡｈ（６）（７）

４试验结果分析

４．１数据采集精度测试

在充放电机上对电池组进行变电流充放电试验，结果见表１。比较充放电机记录电流数据和ＢＭＳ采集电流数据可知，ＢＭＳ采集电流值和实测值最大误差为０．８Ａ，精度为

放电时：η＝Ａｈ－ｄＡｈ

寿命修正：电池循环使用引起的内部化学降解也会导致容量损失，电池容量会随着循环次数增加而开始有所增加，最后趋于减少

［５］

。可根据电池生产厂家提供的容量－

０．４％。

表１

时间（ｓ）寿命脉谱进行修正，寿命修正系数记为ＷＬ。

最后，得出ＳＯＣ计算公式如下：

・ｉｄτ＋ω＋ω!η

×１００％

ｉ０

ｓ

Ｌ

ＢＭＳ电流采样精度测试１００１２５０１５０－１００．０１７５－７５．０２００２５０２７５０００２５７５ＳＯＣ＝

Ｅ０－

Ｅｎ

（８）

充放电机记录电流数据（Ａ）２０．０５０．０１００．０－３０．０－１０．０２）最大充放电功率计算

计算最大充放电功率采用修正的ＲＣ模型来模拟电池实际运行，充分考虑电池的电容效应和充放电时内阻的差异，模型请见图３［６，７］。

其中，Ｖｏｃ表示电池的开路电压；Ｖｏ表示电池的端电压；Ｃｂ代表电池的化学能；Ｃｃ代表电池的表面电容；Ｒｅ代表极化内阻；Ｒｃ代表表面内阻；Ｒｔｃ和Ｒｔｄ分别表示充电和放电时的终端电阻；理想二极管仅为表明充、放电时只有一个电阻被使用，无实际物理意义。

修正的ＲＣ模型一阶微分方程数学描述如下：

ＢＭＳ采集电流数据（Ａ）０１９．８５０．４９９．２－０．５－１００．７－７４．５－３０．３－１０．００４．２高压系统预充电实验

对于高压监控子系统，我们在测试台上验证其设计的合理性。测试条件为：电池电压４２０Ｖ，

预充电电阻

８３６４Ω，等效电容３３０μＦ，整个预充电过程持续了１０ｓ，每２０ｍｓ采样１次。

高压系统当收到闭合命令后负端继电器和预充电继电器先闭合，表现为负端继电器线圈有很大的脉冲电流，当预充电电压达正负端电压的９０％后，闭合正端继电器，此时正端继电器线圈出现大的脉冲电流，高压系统电压迅速上升至等于电池组的端电压，预充电实验测试结果见图４。

\"#=ｃｂ

Ｖ=ｃｃＶ

１$－

（ＣＲｂｃ＋Ｒｅ）＝%%１

－

Ｃｃ（Ｒｃ＋Ｒｅ）&Ｒｃ$－

（ＣＲ%ｂｃ＋Ｒｅ）%Ｒｅ－

（ＣＲ&ｃｃ＋Ｒｅ）ｃｃ

ｅ

１’

Ｃｂ（Ｒｃ＋Ｒｅ）(Ｖｃｂ

×＋(Ｖｃｃ１

Ｃｃ（Ｒｃ＋Ｒｅ）)

\"*’(×Ｉ()

Ｖ×\"**Ｖ

ｃｂｃｃ

Ｖｏｃ＝

Ｒ

+（Ｒ＋Ｒ）Ｒｅ

（Ｒｃ＋Ｒｅ）（９）

其中，Ｖｃｂ表示电容Ｃｂ两端的电压；Ｖｃｃ表示电容Ｃｃ

两端的电压；Ｉ表示此时外电路中流过的电流。

由电池开路电压计算出当前电池所能承受的最大充放电功率如下：

Ｐ,Ｐ

ｄｍａｘｃｍａｘ

＝Ｖｍｉｎ×（Ｖｏｃ－Ｖｍｉｎ）／Ｒｔｄ＝Ｖｍａｘ×（Ｖｍａｘ－Ｖｏｃ）／Ｒｔｃ

（１０）

其中：Ｖｍｉｎ是电池正常工作的最小电压，设为２６０Ｖ；

Ｖｍａｘ是电池正常工作的最大电压，设为３９０Ｖ。

图４高压电预充电实验

（下转第３１页）

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机电工程技术２００８!\"\"#年第$%\"&期３７卷第０４工业控制

５结论

该系统能够在线监测ＳＦ６电气设备的ＳＦ６气体密度值，利用该系统不必到现场就可以了解电气设备的运行状态，可以节省大量的人力、物力，提高了电网运行效率，便于实现对变电站的自动化管理、无人值守管理和远程管理。该监测系统已经投入运行，运行情况表明，该系统抗干扰能力强，稳定性好，精度高，符合现场测试要求。

参考文献：

［１］北京三维力控科技有限公司．ＦＩＯＳＴＭＳＤＫ使用指南Ｖｅｒｓｉｏｎ

２．７［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓａｎｗａｙｌａｎｄ．ｃｏｍ．ｃｎ．

［２］官章全，唐晓卫．ＶｉｓｕａｌＣ＋＋６．０编程实例详解［Ｍ］．北京：

电子工业出版社，２０００．

［３］黎斌．ＳＦ６高压电器设计［Ｍ］．北京：机械工业出版社，

２０００．

第一作者简介：袁德虎，男，１９７９年生，博士研究生。研究领域：机电控制及运动控制。

（编辑：吴智恒）

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!（上接第２３页）

４．３ＳＯＣ预测精度试验

在室温环境下，运用放电试验法在Ａｒｂｉｎ－ＥＶＴＳ测试仪上对电池组进行ＳＯＣ预测精度验证性试验，试验结果如下。

表２

序号实测ＳＯＣ预测精度

台架试验，取得了良好的效果。

１）系统各项参数采样实时性、准确度高，误差可控

制在０．５％以内。

２）高压安全管理达到国家汽车安全标准。

３）ＳＯＣ计算精度较高，误差小于７％，达到车用级

别。

ＳＯＣ预测误差４．５８％３．４４％６．７１％５．２９％ＳＯＣ测试点２５％５０％７５％１００％ＢＭＳ估计容量１０．２１Ａｈ２０．１８Ａｈ２９．７６Ａｈ４０．２５Ａｈ实际容量４）算法策略能够较好地模拟电池实际运行状况，可

为整车能量分配提供依据。

但本系统未考虑镍氢电池单体和模块之间的不均衡问题，ＳＯＣ预测模型还有待于更深入的研究以进一步提高预测精度。

参考文献：

［１］ＧＢＴ１８３８４．３－２００１电动汽车安全要求（第３部分）：人员

触电防护［Ｓ］．

［２］林成涛，等．电动汽车ＳＯＣ估计原理及应用［Ｊ］．电池，

１２３４１０．７Ａｈ２０．９Ａｈ３１．９Ａｈ４２．５Ａｈ由表１可知，ＢＰＭＳ的ＳＯＣ估计最大误差为６．７１％，可以满足电动汽车对电池ＳＯＣ预测精度的要求。

４．４电池最大充放电功率估计

设ＵＤＤＳ循环工况中，蓄电池初始ＳＯＣ为７０％，系统设计电压工作范围为２６０Ｖ至４１６Ｖ，根据公式（１０）计算电池最大充放电功率，结果见图５。

２００４，３４（１０）：３７６－３７８．

［３］ＭａｒｋＶｅｒｂｒｕｇｇｅ，ＥｄｗａｒｄＴａｔｅ．Ａｄａｐｔｉｖｅｓｔａｔｅｏｆｃｈａｒｇｅａｌｇｏ－

ｒｉｔｈｍｆｏｒｎｉｃｋｅｌｍｅｔａｌｈｙｄｒｉｄｅｂａｔｔｅｒｉｅｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｈｙｓｔｅｒｅｓｉｓｐｈｅｎｏｍｅｎａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｏｗｅｒＳｏｕｒｃｅｓ，２００４，１２６（１－２）：２３６－２４９．

［４］ＮｏｂｏｒｕＳａｔｏ，ＫａｚｕｈｉｋｏＹａｇｉ．Ｔｈｅｂｅｈａｖｉｏｒａｎａｌｙｓｉｓｏｆｎｉｃｋｅｌ

ｍｅｔａｌｈｙｄｒｉｄｅｂａｔｔｅｒｉｅｓｆｏｒｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｓ［Ｊ］．ＪＳＡＥＲｅ－ｖｉｅｗ２０００，

（２１）：２０５－２１１．

［５］ＲｕｄｉＫａｉｓｅｒ，Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂａｔｔｅｒｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｔｏｉｍ－

ｐｒｏｖｅｓｔｏｒａｇｅｌｉｆｅｔｉｍｅｉｎｒｅｎｅｗａｂｌｅｅｎｅｒｇｙｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｏｗｅｒＳｏｕｒｃｅｓ，２００７，１６８：５８－６５．

［６］邓文莲，等．电动车用ＮｉＭＨ电池ＳＯＣ预测方法的探讨

［Ｊ］．通讯电源技术，２００４，２１（８）：３３－３６．

［７］Ｖ．Ｈ．Ｊｏｈｎｓｏｎ，ＢａｔｔｅｒｙｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｍｏｄｅｌｓｉｎＡＤＶＩＳＯＲ［Ｊ］．

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｏｗｅｒＳｏｕｒｃｅｓ，２００２，１１０：３２１－３２９．

第一作者简介：马兹林，男，１９８１年生，重庆人，博士研究生。研究领域：新能源汽车动力能源管理。

图５ＵＤＤＳ工况最大充、放电功率曲线

５结论

本电池参数监控系统应用于电动汽车研制当中，通过

（编辑：吴智恒）

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