锂电池动力电源管理系统及电池参数估算策略研究

摘要

磷酸铁锂电池具有比能量高、循环使用寿命长、自放电率低、无记忆效应、绿色环保等诸多优点，是目前公认的具有广阔应用前景的车辆动力电池。应用于动力电源系统中的锂电池应串并联成组使用，使用电源管理系统来抑制电池组中各单体电池之间的性能差异，防止因单体电池损坏而影响整套电池组的性能，提高蓄电池组的储能效率确保其运行安全。电池的荷电状态是锂电池不可直接观测的重要参数之一，其观测精度直接依赖于电池的物理参数。因运行条件的变化，锂电池的物理参数时变且存在不确定性，电池等效模型参数不确定。蓄电池模型本质上即为非线性模型，模型参数的不确定性进一步增加了蓄电池荷电状态、健康状态的估算困难，这从很大程度上制约了锂电池的应用，也因此吸引了国内外学者进行了大量研究。将锂电池应用于矿用辅助运输车辆，解决动力电池成组、运行数据检测与系统保护等问题，已成为确保矿用辅助运输车辆安全高效运行的关键问题。研发高效可靠的蓄电池管理系统，实现锂电池动力电源系统运行参数的实时准确估算，对推动锂离子蓄电池在矿山辅助运输系统中的应用具有重要意义。
　　锂电池电源管理系统包括单体电池检测与均衡控制系统、模块控制系统、总成控制系统等主要功能设备。本文研究了适用于锂电池动力电源系统的电源管理系统，采用现场总线技术实现了锂电池电源管理系统的控制网络。研究了温度、电压、电流检测系统，解决了电源管理系统中总线型传感器的容错搜索与节点定位问题。给出了一种以微控制器作为一线总线主机实现一线总线器件异步读写的方法，提高了温度数据获取的实时性。
　　研究了模型准确性的提高和估算结果的补偿两个锂电状态参数估计过程中的关键问题。对模型参数辨识算法进行单独研究，从源头上提高了状态估计模型的准确性。研究模型摄动与电池运行状态估计结果的关系，寻找估计结果误差与模型误差的内在联系，形成有效的模型参数补偿手段，以卡尔曼滤波算法实现了锂电参数精确估算。参数辨识采用了开环结构，而状态变量的估计采用了闭环结构。将包含了不确定性的等效模型设计在闭环内，可更有针对性地获取更为准确的等效模型，以参数补偿和修正策略实现锂电运行状态的闭环估计，最终获取高精度的锂电状态估算结果。
　　针对锂离子蓄电池等效电路模型参数辨识问题，对比研究了两种典型的等效电路模型以及两种不同的参数辨识方法，得出了模型阶次、采样周期对参数辨识结果的影响规律。采用基于最小二乘法的多项式拟合方法对锂电池的脉冲负载特性进行多项式拟合，以数值解法对时域状态响应方程组进行求解，得出了等效电路的参数从而实现了等效电路的参数辨识。将两种等效电路模型的时域状态响应方程作为回归方程，以实测的脉冲负载特性作为观测数据，采用非线性回归算法对两种等效电路模型进行非线性回归，实现了等效电路模型的参数辨识。
　　提出了模型及参数不准确条件下对滤波算法进行补偿的方法。研究了参数摄动条件下卡尔曼滤波性能的变化，对参数不准确条件下的卡尔曼滤波器的滤波结果进行分析，找出了模型参数不准确对滤波结果的影响规律。依据滤波结果的误差特征对模型参数进行修正，从而取得高精度的估计结果。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．3 本文主要研究工作

2 锂电池动力电源管理系统

2．1 锂电池动力电源系统的基本结构

2．2 动力电源管理系统的主要功能单元

2．3 动力电源系统运行状态检测与保护

2．4 本章小结

3 锂电池动力电源管理系统网络结构与实现

3．1 CAN总线控制网络结构与实现

3．2 一线总线温度传感器容错搜索与节点定位方法

3．3 一线总线器件异步读写实现方法

3．4 本章小结

4 电压、电流检测系统设计与定标

4．1 单体电池电压检测与均衡控制系统设计

4．2 电流检测系统设计与定标

4．3 本章小结

5 锂电池瞬态特性与等效电路模型

5．1 锂电的瞬态特性与基本参数

5．2 锂离子蓄电池的状态空间模型

5．3 本章小结

6 基于锂电池等效电路模型的卡尔曼滤波器

6．1 卡尔曼滤波算法

6．2 扩展卡尔曼滤波器

6．3 基于Thevenin模型的卡尔曼滤波器稳定性

6．4 基于DP模型的卡尔曼滤波器稳定性

6．5 用于锂电状态估计的卡尔曼滤波器的实现

6．6 本章小结

7 锂电池参数辨识与运行状态估计

7．1 Thevenin模型参数辨识

7．2 DP模型参数辨识

7．3 基于摄动模型的卡尔曼滤波

7．4 状态估计结果的补偿方法

7．5 本章小结

8 矿用单轨吊锂电池动力电源系统

8．1 测试方案

8．2 PC机测控软件

8．3 矿用单轨吊动力电源样机

9 结论与展望

9．1 全文总结

9．2 主要创新点

9．3 工作展望

致谢

参考文献

攻读博士学位期间从事科学研究及发表论文情况