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如何讓電池更安全?解析動力電池BMS控制策略的開發與測試
2017-04-27 09:18:00
關鍵詞:動力電池電池管理系統

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  隨著電動汽車的蓬勃發展,動力電池市場高速擴張,電池管理系統的需求也隨之迅速擴大。

  動力電池管理系統(BMS)的設計應用與整個動力電池組是密不可分的,主要體現為兩個方面:第一,動力電池管理系統的設計依賴于動力電池的特性,不同的電池類型、不同的電池特性對應著不同的電池管理系統的軟硬件設計;第二,電池管理系統要與動力電池組結合起來進行整體測試,既包含機械方面的內容,例如防水、防塵、抗震、安定、散熱等方面的設計與測試,也包含整體性的測試。

  第一部分 電池管理系統的開發需求

  電池管理系統主要通過對電池電壓、溫度、電流等信息的采集,實現高壓安全管理、電池狀態分析、能量管理、故障診斷管理、電池信息管理等功能,并通過CAN總線將電源系統關鍵參數與整車通訊聯系,從而實現對電池系統安全的有效管理,避免電池過充、過放,延長電池壽命。

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圖1 電池管理系統

  電池管理系統里面一個很重要的核心是SOC算法,從不同的性質維度、溫度維度、電池生命周期維度去給出符合需求的SOC值。

  1. 儀表顯示值作為給車主參考的能量表征: 車主需要通過SOC對整車續航里程做出綜合判斷,對電池系統剩余的可用能量進行評估(根據不同工況下的運行距離結果,把SOC作為一個參考對比值)

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圖2 SOC使用區間和里程估計

  2.整車控制策略參考需求:整車控制策略需要參考SOC值,從而對行駛策略進行管理。電動汽車需要根據SOC值來實現電池保護和節能方面的平衡。當SOC比較高的時候,能量回收的時候需要做一些限制)。通過SOC得出的功率特性,可以對電池壽命進行較好的保護,防止由于功率限制沒做好引起的壽命衰減。

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圖3 SOC與功率限值

  除了SOC評估算法以外,動力電池管理系統的軟件設計實際上是由許多個功能模塊的詳細設計組合而成的。這些功能模塊包括:安全保護策略、(充放電)能量控制策略、電池均衡控制策略、健康狀態(SOH)、功能狀態(SOF)、能量狀態(SOE)、故障及安全狀態(SOS)等評估算法等;還要為通信及智能故障診斷機制留有足夠的資源,以保證足夠快的響應時間。

  電池各種狀態估計之間的關系如圖4所示。電池溫度估計是其他狀態估計的基礎。

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圖4 電池的基本算法聯動

  第二部分 模型化的開發過程

  1) 基于MBD的開發過程

  工具和基于模型的設計方法首先對電池管理控制系統進行了設計、仿真和驗證,然后為其生成了產品代碼。電池管理系統的算法和策略需要符合傳統ECU的模型化開發策略。以下為電池管理的V模式開發流程示意圖。

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圖5 電池管理的V模式開發

  在整個V型開發過程里面涉及以下的內容:

  控制需求分析 開發需求文檔

  控制系統定義與設計 系統定義與設計文檔

  策略模型開發 單元控制模型(Simulink Stateflow)

  模型集成 控制策略模型(Simulink Stateflow)

  單元測試 單元測試報告(Model Advisor&Design Verifier &Verification and Validation)

  MIL測試 MIL測試報告(Simscape)

  自動代碼生成&SIL測試 控制策略代碼(MATLAB Coder Embedded Coder) SIL測試報告

  HIL測試 HIL測試報告(DSpace)

  匹配標定 整車標定報告(CANape)

  實車測試 實車測試報告(CANoe)

  2) BMS的控制策略開發過程

  在確定了項目需求之后,開發出基本的浮點控制器模型。使用測試數據開發出電池的 Simulink 模型。該模型可以在控制器模型驗證時,提供電池動態信息,從而使測試結果更準確。

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圖6 狀態滯回的一階RC 模型

  這一過程需要首先對控制子模塊進行單元測試,然后將各子模塊集成,再將完整的控制器模型和 Simulink 的電池模型鏈接在一起,運行仿真來驗證控制邏輯的基本功能。為進一步優化控制器的算法,快速生成控制模型的代碼,并下載到快速原型器來控制實際電池,以實現對算法的驗證。

  將浮點模型轉換為定點模型,并再次運行仿真,以驗證轉換質量。工程師們采用MC/DC (修正條件/決策覆蓋率) 指標來評估測試的完整性。生成了模型的產品代碼之后,他們用軟件在回路測試的方法驗證了生成的代碼是否按照設計的方式運行,在該測試中用 Simulink 的電池模型與控制代碼形成閉環進行測試。

  3) BMS的控制策略測試

  動力鋰電池的可用電量可根據空閑狀態下電池的開路電壓(OCV)進行估算,一般地,為了安全監控,電池組中的每串電池電壓都需要采集。不同的體系對精度的要求不一樣,對于LMO/LTO電池,單體電壓采集精度只需達到10 mV。對于LiFePO4/C電池,單體電壓采集精度需要達到1mV左右。但目前單體電池的電壓采集精度多數只能達到5 mV。

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圖7 LFP電池OCV曲線與采集電壓的關系

  BMS 硬件在環仿真測試系統中主要為測試 BMS 的控制算法、功能驗證、故障診斷等提供良好的閉環測試環境。通過 HIL 仿真測試系統可以快速開發和驗證 BMS 的控制功能和診斷功能,盡早發現 BMS 產品在設計和開發過程中存在的各種缺陷,不斷完善和提高 BMS 產品的功能和性能。

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圖8 BMS 的HIL系統

  在最后的驗證階段,將代碼下載到他們的基于微處理器的電池控制ECU中。利用被控對象生成的代碼,他們對ECU進行硬件在環的仿真,以此驗證控制軟件和 ECU 硬件是否很好地集成在一起。將控制器安裝到樣車中進行可靠性和耐久性的路試,使用 CANape 對控制器進行標定,而標定工具用到的ASAP2 標定文件是與產品代碼一起自動生成的。

  參考文獻:

  1) 電動汽車鋰離子電池管理系統的關鍵技術 盧蘭光,李建秋,華劍鋒,歐陽明高

  2) BMS HIL 仿真測試系統方案

  3) BMS算法中定義SOC需考慮哪些因素

稿件來源: 第一電動網
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