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HEV用MH_Ni电池管理系统_图文

第 38 卷   1 期 第 2008 年    月 2

电    池 BA T TER Y   IMON THL Y B

HEV 用 M H/ Ni 电池管理系统
朱   ,夏保佳 ,娄豫皖 玲
( 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 ,上海   200050)

摘要 : 根据混合动力汽车 ( HEV) 对 MH/ Ni 电池组的应用要求 , 设计了电池管理系统 。采用模块式结构 , 实现了对 40 组电池模块运行数据的实时精确采集 ,为准确判断电池的状况和估算电池的荷电状态 ( SOC) 提供了依据 。系统采用 气体压力变化作为蓄电池组充电的控制参数 ,具有较强的抗干扰功能 ,丰富的故障诊断功能和可靠的 CAN 总线通讯 功能 。在 HEV 中的实际应用表明 : 系统运行良好 ,对 MH/ Ni 电池组的 SOC 预测精度达到 5 %以内 。 关键词 : 混合动力汽车 ( HEV) ;   MH/ Ni 电池管理系统 ;   CAN 通讯网络 中图分类号 : TM91212    文献标识码 :A    文章编号 :1001 - 1579 ( 2008) 01 - 0021 - 04
batteries was under 5 %1

Ni/ M H battery management system f or HEV
ZHU Ling ,XIA Bao2jia ,LOU Yu2wan
[1]

( S hanghai Instit ute of M icrosystem and Inf orm ation Technology , Chi nese A cadem y of Sciences , S hanghai 200050 , Chi na)

Abstract :According to t he application requirement of hybrid electric vehicle ( HEV ) for Ni/ MH batteries , t he battery

t he gas pressure as control parameter for charge of batteries ,had good anti interference ,abundant fault diagnosis and reliable

   混合动力汽车 ( HEV ) 的整车性能很大程度上依赖于动 比功率 、 高安全性 、 长寿命及宽的使用温度范围等优点 ,成为 系统能使电池在各种工作条件下具有最佳的性能

力蓄电池及其管理系统 。MH/ Ni 电池因具有高比能量 、 高
HEV 广泛采用的动力电源 。高性能 、 高可靠性的电池管理 ,通过蓄

电池管理系统来实时监测电池状态 , 如电压 、 充放电电流和 温度等 ,预测电池的荷电状态 ( SOC) 和最大允许充放电电 性。

流 ,以提升电池的性能和寿命 , 提高 HEV 的可靠性和安全

1  电池管理系统的设计

作者简介 :

本文联系人 ;

基金项目 : 上海市科委 “登山计划” 资助项目 ( 06dz11001)

CAN bus communication functions1 Via t he application in HEV ,it showed t hat t he prediction precision for SOC of Ni/ MH

management system which adopted module structure was designed1 The system could realize t he precise gat hering to 40

modules ,which could be used to estimate t he state of batteries and calculate t he state of charge ( SOC) 1 The system adopted

Key words :hybrid electric vehicle ( HEV) ;  Ni/ MH battery management system ;  CAN communication network

组 ( 上海产) ,共有 240 只单体电池 ,每 6 只单体电池串联成 1 组模块 ,共有 40 组电池模块 。 开发的电池管理系统主要有以下功能 :

压、 电池组总电压 、 电池温度 、 电流以及压力等 ; 放电电流 、 放电深度等 ;

态决定可充入或放出的电量 ,避免对电池的损害 ; 采集数据 ;

研究的电池管理系统 ,采用 615 Ah MH/ Ni 动力蓄电池

朱   ( 1983 - ) ,女 ,湖北人 ,中国科学院上海微系统与信息技术研究所硕士生 ,研究方向 : 混合动力汽车电源管理系统 , 玲 夏保佳 ( 1961 - ) ,男 ,江苏人 ,中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员 ,博士生导师 ,研究方向 : 化学电源 ; 娄豫皖 ( 1971 - ) ,女 ,河南人 ,中国科学院上海微系统与信息技术研究所副研究员 ,研究方向 : 化学电源 。

a 1 能够精确地监测电池组的各种运行参数 , 如模块电

e1 电池管理系统采用高速 CAN 总线与整车控制系统通

c1 采用压力传感器控制电池的充电 ,根据电池当时的状 d1 模块电压采用分布式采集方案 , 用 RS485 总线传输

b1 通过测出的电池参数预计电池的 SOC 、 最大允许充

Vol138 , No11 Feb1 ,2008

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电      池 BA T TER Y   IMON THL Y B

  第 38 卷

信 ,达到实时性 、 可靠性的要求 ; 等级的报警信息 ,并能够采取相应的措施 , 保障电池组的安 全。
111   电池管理系统的基本结构 f 1 实时获得电池组的各种状态 ,在出现故障时发出不同

模块分配一个物理地址 ,可识别电池的工作位置 。
11112   电流的检测

在本设计中 ,SOC 的估算也依赖安时积分法 , 电流检测

的精度将直接影响到剩余电量的估计 。HEV 的工作电流可 以从 - 200 A 变化到 200 A ,在运行过程中 ,一般保持在几十 安培放电和十几安培充电 , 因此 , 设计的电流检测回路必须 保证在全范围内实现等精度测量 。 设计采用的 TBC200 F 霍尔电流传感器 ( 南京产 ) , 线性 度为 ± 11 % ,反应时间小于 1 μs ,工作温度和储存温度均满 0 足 HEV 的要求 ,同时具有很好的抗干扰能力 ,测量示意图见
DSP 存储 ,以备估算 SOC 。

主控 CPU 选用高性能的数字信号处理 ( DSP) 集成芯片

TMS320L F2407A[ 2 ] 。该 CPU 具有高达 40 M IPS 的执行速

度 ,使每条指令的执行周期缩短到 25 ns ,可以高速处理大量 数据 ,适合 HEV 电池组的电池数量多 、 信息量大的特点 。该
CPU 的运行速度快 ,使系统可以实现复杂的管理控制策略 ;

系统还能保证高的实时性 , 特别适合 HEV 用电池的强随机 性、 影响因素多且复杂的特点 。 电池管理系统的基本结构如图 1 所示 。

图 2 。传感器输出经 DSP 自带 10 位高精度 A/ D 转换 , 送入

图2  电流测量示意图

感器的输出电流经过可调电阻 R3 转换为电压信号 。从传感

器过来的电流是双向的 ,转换得到的电压是以大地为中心而 变化的一个正 、 负电压 , 而 A/ D 是单向的 , 因此必须把电压 提高至 0 V 以上 。为此 , 本文作者设计了一个加法器 , 它的

图1  电池管理系统的基本结构

电压 、 电流 、 温度和压力的测量 ,采用 RS485 总线实时向 DSP 传送采集的数据 。主控制 CPU 单元负责电池数据的分析 、
SOC 的估算 、 压力差的计算和充放电控制策略的实现 , 当电

池出现故障时 ,及时进行故障诊断 。数据存储单元用来存储

电池的 SOC 、 压力差 、 循环寿命 、 故障表现和使用历史等信 息 。通讯单元包括 CAN 总线通讯和 RS232 串口通讯 , 其中
CAN 总线负责与整车通讯 , 将电池信息传递给整车控制系

统 ,也可接收整车的控制指令 ; RS232 串口通讯负责与上位 机监视系统通讯 ,电池的所有信息都可在上位机的可视化界 面显示 ,数据可保存和查询 。信息显示单元用于电池信息的 可视化监视与查询 。通过采集压力数据 , 计算压力变化率 , 来控制充放电继电器的通断 ,实现对电池的充放电的精确可 靠控制 ,从而改善 HEV 的性能 。
11111   MH/ Ni 蓄电池状态的监测

每组电池进行模块化管理 ,把整个电池组分成若干个单体检 测模块 ,模块间利用 RS485 总线互联 ,保证了对电池的电压 和电流等参数的同步测量及传输时的可靠性 。电池数据采 集模块与电池组的中央处理单元分离 ,后者给每个数据采集

Fig11  The basic structure of battery management system

在图 1 所示的系统构成中 ,电池检测模块实现对电池的

本文作者采用了一种分布式的电池监控和管理结构 ,对

作用是将以 0 V 为中心的正 、 负电压提升至以 215 V 为中心 的正电压 。加法器的后面接一个反相器 ,将加法器得到的地 负电压转换为正电压 ,同时起到功率放大的作用 。经过两级
11113   CAN 通讯设计 112   SOC 的估算策略

运放 ,最终输出信号为 0~5 V 的标准信号 ,进入 A/ D 转换 。 选用的 DSP TMS320L F2407A 芯片集成了 CAN 控制器

的功能模块 ,简化了 CAN 的硬件电路设计 [ 3 ] 。集成的 CAN

控制器支持 CAN210B 协议 ,有 6 个数据长度为 0 ~ 8 个字节 的邮箱 ,可通过软件灵活设计接收和发送功能 。该接口电路
( CAN TX 和 CANRX) 与 CAN 总线隔离 ,同时隔离后的电路

设计利用高速光电耦合器件 6N137 , 将 CAN 的 收 发 信 号 部分单独供电 ,避免 CAN 总线对 DSP 的干扰 ,提高了系统的 电磁兼容性 。CAN 总线与 DSP 的连接如图 3 所示 。

积分法 [ 4 ] 。

很少出现充满电或者放完电的状况 。如果单独采用安时积 分法 ,累积误差将难以得到修正 , 因此有必要采取措施进行 放电效率 、 温度以及自放电的影响 ,完成对 SOC 的估计 。
11211   电池初始电量的估计

修正 。本设计采取安时积分法结合开路电压法 ,同时考虑充

   当电池的工作电压转为开路电压时 , 系统将自动记录

Fig12  The schematic diagram of current measurement

可调电阻用于调节电流与电压之间的比例关系 ,电流传

对 SOC 的预测 ,主要有开路电压法 、 内阻测量法和安时

由于 HEV 用电池基本工作在 SOC 为 30 %~ 80 %之间 ,

  第1期

  朱   ,等 : HEV 用 MH/ Ni 电池管理系统 玲

23

图3  CAN 总线与 DSP 连接电路图
SOC 和开路电压的持续时间 , 即自恢复效应的持续时间 , 为 Fig13  The circuit diagram of CAN bus connected to DSP SOC0 = f ( Uo , T )

图4  电池管理系统的主程序流程图
Fig14   The flow chart of central program of t he battery management system

以后的 SOC 估算做准备 。初始电量状态可以由两种方法获 得 ,直接调用 SOC 记录或估算电池的静态电量状态 。通过 控制系统记录的电池静置时间的长短 ,初步判断电池的自恢 复程度 。若自恢复程度较浅 —— — 电池静置时间小于 6 h , 则 直接调用系统记录的上一次电池停止工作时的 SOC 作为本 次工作循环的初始电量状态 ; 若自恢复程度较深 —— — 电池静 置时间大于 6 h , 则认为其为开路电压 。根据开路电压和
SOC 的关系 ,得到初始电量或者修正电量 。 ( 1)

电后期和过充电时 , 电池内的氧含量和气体压力会有所变 时氧含量与 SOC 的关系曲线见图 6 。

化 。电池完全充放电情况下的氧浓度变化曲线见图 5 ; 充电

式 ( 1) 中 ,SOC0 为电池的初始电量 , U o 为电池的开路电

压 , T 为电池的温度 。

电量提供了前提条件 ,使积分法可以在不同的初始电量状态 下使用 。 在车辆运行时 ,采用安时积分法进行计量 :
SOC = SOC0 +
c 1 d

放电电流 , T a 为平均温度 , t 为使用时间 。 K1 ( T ,SOC) 为充 电效率 ,是当前温度和充电倍率的函数 。 K ( T a , t ) 为自放电 电量 ,为平均温度 T a 和电池使用时间的函数 。 为了适应 HEV 电池工作条件随机性强的特点 , 建立了

电池在各种条件下的充放电效率数据库 ,对应不同的条件由 控制程序查询相应的数据库 , 自动选择对应的充放电效率 , 将不同条件下的充放电电量折算成标准条件下的标准电量 。
113   电池管理系统的软件设计 11311   主程序

数据处理与显示 、 故障诊断和通讯等 5 个程序模块 。图 4 为 主程序流程图 ,其中 Timer1 为定时器中断子程序 。
11312   用气体传感器控制蓄电池充电

11212   电池电量的计量和实时修正[ 5 ]

初始电量状态预估算策略的实现 ,也为使用积分法计量

图5  电池完全充放电情况下的氧浓度变化曲线

i i ∫K ( T , SOC) d t - ∫d t -

K ( T a , t)

( 2)

式 ( 2) 中 ,SOC 为电池的剩余电量 , ic 为充电电流 , i d 为

电池管理系统的软件从功能上分为主程序 、 人机接口 、

号经放大 、 滤波处理后 ,送入 DSP 进行模数转换 。

差 ,时间间隔可以通过调用计算压力差的子程序的时间间隔 控制 。压力差计算方法是用当前压力值减去上次调用此子 程序时的压力值 ( 上次压力值 ) ,再把当前压力值存储起来 ,

   采用气体传感器控制蓄电池充电

[6]

。 MH/ Ni电池的充

Fig15  The variation curves of oxygen concentration under t he

图6  电池在 20 ℃、 ℃ 40 时的氧含量与 SOC 的关系
t he batteries at 20 ℃,40 ℃

Fig16  The relation between SOC and oxygen concentration of

设计采用内置式气体压力传感器 。气体传感器输出信 本设计中的压力变化率是单位时间内两次采集的压力

condition of batteries complete charge2discharge state

24

电      池 BA T TER Y   IMON THL Y B

  第 38 卷

流、 温度和压力等参数 ,CAN 总线通讯实时可靠 , 保证了系 统的稳定性和精度 ,提高了电池的使用性能和寿命 。

图9  最高车速实验 新的 SOC 复合估算策略将开路电压法和安时积分法的 优点结合起来 ,并对温度 、 使用寿命 、 充放电效率和自放电等 干扰 SOC 估算精度的因素进行了补偿 , 通过对 SOC 的实时 修正 ,提高了 SOC 的估算精度 。实验发现本 SOC 复合估算 策略的精度控制在 5 % 以内 , 符合国家关于混合动力汽车
SOC 估算精度的要求 。 Fig19  The maximum speed test

3  小结
图7  压力差的计算子程序
Fig17  The calculation subprogram of t he difference between pressures

本设计中的一个创新点为采用压力或者压力变化率作 为 MH/ Ni 电池充电的控制依据 , 比传统的电压或温度控制 更灵敏 、 可靠 ,防止了电池 ( 组) 的过充 ,提高了电池 ( 组 ) 的使 用寿命 ,降低了混合电动汽车 ( HEV) 的成本 。 本设计还存在需要改进的地方 , 由于均衡控制策略复 杂 ,均衡控制系统的体积较大 , 每进行一次均衡需要较长的 时间 ,本电池管理系统没有集成均衡控制模块 。 参考文献 :

作为下一次计算的被减数 , 程序的流程见图 7 。压力差保存 在 RAM 中 。第 1 次调用本压力差计算子程序 ,没有旧压力 数据 ,所以将压力差的结果设置为零 。

2  结果与讨论

电池组的工作状态受车辆行驶工况的影响很大 。为了

验证电池性能 、 管理系统采集数据的准确性及 SOC 估算的 精度 ,设计了车辆加速和最高车速实验 , 结果分别如图 8 和 图 9 所示 。

图8  加速实验

图 8 和图 9 表明了系统控制策略和控制算法的正确性 , 本设计已应用于某混合动力汽车 ( HEV) ,通过了台架与

以及控制精度的精确性和可靠性 。

实际道路测试 ,电池管理系统可以精确测量电池的电压 、 电

Fig18  The acceleration test

收稿日期 :2007 - 07 - 06

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