成果介绍
针对采用比例积分观测器法,结合电池荷电状态估计,设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法,可应用于整车的BMS软件算法设计。搭建的软硬件平台可应用于BMS算法测试。
技术创新点及参数
(1)采用比例积分观测器法,结合电池荷电状态估计,设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法;
(2)在观测过程中模型参数可实时更新,算法满足李雅普诺夫方程,估计计算时可保证收敛;
(3)更好的动态特性与电池充放电周期整体估计精度,且在电流信号有噪声时仍有较好的估计精度;
(4)基于STM32芯片主控,AD7280芯片采集数据,μC/OS-III系统完成了控制系统软硬件设计。台架实验表明,系统信号采集精度良好,性能实现成功;
(5)采用OCV法对Ah法进行纠正,获得新的综合SOC估算值,针对性地设计了初值确定方法,得到改良的SOC估计算法。*明该算法能在整个电池恒流放电过程中稳定估算SOC;
(6)为考虑电池工作过程中的产热,对传统的SOC估算方法,引入温度约束,建立改良的SOP估计算法。*明该算法能很好地考虑电池温度对SOP估测影响而提升估算精度;
(7)采用STM32F103芯片主控,AD7280A芯片采集信息,μC/OS-III系统建立了BMS软硬件系统,并进行了实车试验。结果表明改良后的估计算法精度良好可靠,所设计BMS具备出色的控制性能。
市场前景
本项目的涉及的算法设计及软硬件架构,可以采用成果授权、成果转让或者技术服务的形式与汽车零部件供应商产生合作。
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