劉騫，孫紅

（沈陽建筑大學(xué)交通與機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110168）

電池管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及荷電狀態(tài)的估算

劉騫，孫紅

（沈陽建筑大學(xué)交通與機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110168）

電池管理是汽車混合動(dòng)力系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。對(duì)混合動(dòng)力汽車電池管理系統(tǒng)（BMS）的硬件和程序流程進(jìn)行了設(shè)計(jì)，并采用徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電池的荷電狀態(tài)（）進(jìn)行估算。使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法估算可避免對(duì)電池內(nèi)部復(fù)雜的電化學(xué)反應(yīng)建模的過程，并可達(dá)到較高的精度。

電池管理系統(tǒng)；RBF；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；荷電狀態(tài)

混合動(dòng)力是低碳時(shí)代汽車發(fā)展的重要方向之一，電池管理系統(tǒng)（BMS）對(duì)混合動(dòng)力汽車的性能具有重要影響。BMS主要負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集蓄電池組的電壓、充放電電流以及溫度等信息。它根據(jù)電流大小提供充放電保護(hù)，根據(jù)電壓高低來進(jìn)行充放電控制，根據(jù)溫度信息判斷當(dāng)前電池組的工作狀態(tài)，根據(jù)電池的電壓、電流、溫度等信息估算電池的荷電狀態(tài)（）。BMS通過對(duì)動(dòng)力電池組進(jìn)行綜合管理和保護(hù)，達(dá)到延長(zhǎng)電池使用壽命、提高使用效率、增加汽車?yán)m(xù)駛里程、提升電池可靠性的目的。

本文在前人探索的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)出基于CAN總線的分布式BMS，并使用徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)電池的進(jìn)行估算。

1 主要硬件電路的設(shè)計(jì)

本文中BMS整體布置形式為分布式。分布式BMS由一個(gè)主控制模塊和若干個(gè)功能相同的采集子模塊組成。主控制模塊負(fù)責(zé)完成電池信息的處理、荷電狀態(tài)的估算、電池組熱管理等功能，主控模塊與子模塊之間以及主控模塊與整車控制系統(tǒng)之間通過CAN總線進(jìn)行通信。子模塊獨(dú)立實(shí)現(xiàn)電池信息采集、電池能量均衡等功能，各個(gè)子模塊與主控制模塊也是通過CAN總線進(jìn)行通信。子模塊硬件設(shè)計(jì)方案如圖1所示，主要采集信息包括電流、電壓和電池工作溫度。

圖1 采集子模塊硬件設(shè)計(jì)方案

由于動(dòng)力電池組通常采用串聯(lián)供電，所以電流的采集只需設(shè)置一個(gè)采集點(diǎn)即可。電流采集電路如圖2所示。本電路選擇CHB-200SF霍爾電流傳感器。CHB-200SF傳感器測(cè)量匝數(shù)比為1∶2 000，精度在±0.8%之內(nèi)，線性度小于0.1%，反應(yīng)時(shí)間小于1μs，該模塊具有較高的精度和線性度、較低的溫漂和較短的響應(yīng)時(shí)間，足以滿足系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求。

圖2 電流采集電路

在電池組充放電過程中，CHB-200SF霍爾電流傳感器輸出電流范圍為－0.15～+0.15 A，則輸出電壓范圍為－3～+3V。而作為微控制單元的PIC18F4580單片機(jī)的工作電壓為5 V，即A/D采樣的參考電壓為5 V，所以必須通過反向加法器和反相器將CHB-200SF傳感器輸出電壓調(diào)理為符合單片機(jī)的A/D轉(zhuǎn)換電壓的范圍。在圖2中，in為輸出到單片機(jī)A/D口的轉(zhuǎn)換電流，通過公式100×(in－3)計(jì)算可得到電池組的實(shí)際電流。

圖3 濾波及采樣保持電路

采樣隔離電路由差動(dòng)電路和隔離放大器組成，差動(dòng)電路采集電池單體電壓，并且消除溫漂的影響，隔離放大器將采集到的電池單體電壓與信息采集模塊隔離。此外，每個(gè)電池信息采集子模塊需要采集多塊電池單體的電壓數(shù)據(jù)，為了提高單片機(jī)A/D口的利用效率，電壓采集電路選用了2片16路模擬多路轉(zhuǎn)換開關(guān)芯片CD4O67，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)多達(dá)32塊電池單體電壓的循環(huán)采集。另外，由于電池組的負(fù)載多種多樣，電池電壓上容易出現(xiàn)各種高頻信號(hào)。所以，電壓采集電路采用截止頻率為100Hz的巴特沃斯二階低通濾波器，將電壓信號(hào)濾波以提高信號(hào)采集精度。采樣保持放大器LF398的作用是保證采集到的是同一時(shí)刻的電壓和電流。

溫度采集選擇DS18B20單總線數(shù)字溫度傳感器。它直接將溫度信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，相對(duì)于輸出模擬信號(hào)的傳感器而言，省卻了將信號(hào)進(jìn)行“濾波-放大-A/D轉(zhuǎn)換”的過程，提高了溫度采集系統(tǒng)的精度和響應(yīng)時(shí)間。

由于單片機(jī)的驅(qū)動(dòng)能力有限，再加上導(dǎo)線分布電容和能量衰減的影響，單片機(jī)I/O口可連接的DS18B20的數(shù)量和傳輸距離受到限制。實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)單總線上掛接的DS18B20超過8個(gè)，就會(huì)出現(xiàn)溫度轉(zhuǎn)換誤差較大的情況[10]，因此在DS18B20數(shù)量較多時(shí)，就需要解決總線驅(qū)動(dòng)的問題，否則可能造成系統(tǒng)不能正常工作。驅(qū)動(dòng)電路如圖4所示，該電路由74LS244驅(qū)動(dòng)器和門電路組成。74LS244為3態(tài)8位緩沖器，一般用作總線驅(qū)動(dòng)器。74LS244的2A1和1Y1端口與單片機(jī)的RE0端口相連，74LS244的1A1和2Y1端口與DS18B20溫度傳感器的DQ線相連。在某一時(shí)刻驅(qū)動(dòng)器74LS244只能向一個(gè)方向傳輸數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)傳輸方向由單片機(jī)的RE1端口根據(jù)DS18B20的操作時(shí)序進(jìn)行控制。在這種驅(qū)動(dòng)方式下，可以實(shí)現(xiàn)在較長(zhǎng)的數(shù)據(jù)線上掛接超過24個(gè)的DS18B20傳感器，足以滿足子模塊對(duì)溫度采集點(diǎn)數(shù)目的要求。這個(gè)驅(qū)動(dòng)電路只使用了兩個(gè)I/O端口，單片機(jī)端口利用效率較高。

圖4 DS18B20驅(qū)動(dòng)電路

BMS使用CAN總線進(jìn)行通信。CAN總線即控制器局部網(wǎng)（controller area network）總線，屬于現(xiàn)場(chǎng)總線范疇，具有抗干擾能力強(qiáng)、實(shí)時(shí)性好、自動(dòng)出錯(cuò)處理及故障保護(hù)的特點(diǎn)，可以應(yīng)用在環(huán)境復(fù)雜、可靠性要求高的領(lǐng)域。

由于本文使用的PIC18F4580單片機(jī)帶有CAN總線控制器，因而只需要設(shè)計(jì)接口電路即可。接口電路使用PCA82C50作為CAN總線驅(qū)動(dòng)器，用于CAN協(xié)議控制器和物理總線間的接口，此元件對(duì)總線提供差動(dòng)發(fā)送功能，對(duì)CAN控制器提供差動(dòng)接收功能。接口電路通過高速光耦6N137實(shí)現(xiàn)與CAN總線上其他節(jié)點(diǎn)的電氣隔離。6N137電路采用兩個(gè)不同的電源供電，這兩個(gè)電源通過DC-DC電源隔離模塊完全隔離，從而提高了節(jié)點(diǎn)的安全性和穩(wěn)定性。

2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池估算

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和測(cè)試的數(shù)據(jù)均來自于美國(guó)國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的電動(dòng)汽車仿真軟件Advisor的計(jì)算結(jié)果。在Advisor軟件中，配置車型并選擇工況。配置氫氧燃料電池與蓄電池的混合動(dòng)力車型，蓄電池型號(hào)為ESS_L17_TEMP鋰離子電池。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程中采用3UDDS+1HWFET混合工況，其中UDDS工況是用于測(cè)試車輛在城市道路下各種性能的循環(huán)工況，HWFET工況則代表了高速公路的運(yùn)行工況。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試選擇INDIA_URBAN_SAMPLE工況。學(xué)習(xí)和測(cè)試兩組工況下具體的車速-時(shí)間曲線如圖5所示。在選定的車型和工況下，用Advisor計(jì)算得到該車型鋰電池組的電壓、電流、工作溫度和等信息，作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和測(cè)試的數(shù)據(jù)。由于Advisor得到的電池信息與電池實(shí)際使用中測(cè)得的數(shù)據(jù)相差不大，所以把Advisor計(jì)算得到的數(shù)值看成是實(shí)際值，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和測(cè)試[3]。

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和測(cè)試的汽車運(yùn)行工況

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型選擇RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種單隱層的三層前饋網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、中間層和輸出層。學(xué)習(xí)時(shí)，將上述車型在3UDDS+1HWFET混合工況下得到的電池?cái)?shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的輸入層值和目標(biāo)輸出層值，設(shè)均方誤差目標(biāo)值為10－4，使用Matlab中的net=new rb(P,T,goal, spread,MN,DF)函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，最終確定中間層神經(jīng)元數(shù)目為7個(gè)。

測(cè)試時(shí)，將上述車型在INDIA_URBAN_SAMPLE工況下得到的電池各時(shí)刻的電壓、電流、工作溫度及初始時(shí)刻的導(dǎo)入輸入層，經(jīng)過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算，在輸出層得到電池在使用過程中的。將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)得到的值和在Advisor中得到的目標(biāo)輸出值進(jìn)行比較，結(jié)果如圖6所示。圖6中顯示預(yù)測(cè)值與目標(biāo)值誤差基本控制在2%以內(nèi)，所以可以采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)蓄電池組。

3 主控模塊程序的設(shè)計(jì)

主程序流程如圖7所示。主程序負(fù)責(zé)BMS初始化、電池信息采集、電池狀態(tài)判斷、SOC估算和CAN通信等子程序的調(diào)用，使各個(gè)子模塊能夠協(xié)調(diào)穩(wěn)定地工作。

圖6 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的比較及估算誤差

圖7 主程序流程圖

在BMS的工作過程中，采集子模塊將采集到的電壓、電流、溫度信息通過CAN總線實(shí)時(shí)傳送到主控模塊。由于蓄電池的開路電壓與其之間可以看成線性關(guān)系，因此的初始值可以根據(jù)電池在開始工作前的開路電壓得到。在電池工作過程中，主控模塊根據(jù)電池實(shí)時(shí)的電壓、電流、溫度和上一時(shí)刻的計(jì)算得到電池實(shí)時(shí)的。此外，主控模塊還對(duì)電池的工作狀態(tài)進(jìn)行判斷，當(dāng)電池工作異常時(shí)將發(fā)送報(bào)警信號(hào)并進(jìn)行熱管理或過充過放電的保護(hù)。

4 結(jié)語

本文設(shè)計(jì)的分布式BMS可實(shí)現(xiàn)電池信息的循環(huán)采集、信息處理、的估算和電池工作狀態(tài)的判斷，并通過CAN總線與汽車其它模塊進(jìn)行通信，基本滿足對(duì)汽車動(dòng)力電池組實(shí)時(shí)監(jiān)控的需要。使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電池進(jìn)行估算，可以降低電池建模的難度，并且達(dá)到了較高的估算精度。

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Design of BMSand estimation of

LIU Qian,SUN Hong

Battery management is one of the key technologies of electric vehicle hybrid power system.The hardware and software processes of batterymanagement system(BMS)ofhybrid electric vehicle were designed,and the state of charge()was estimated by radial basis function(RBF)neural network.Theestimation based on RBF neuralnetwork algorithm could avoid the modeling process of com plex electrochem ical reaction in battery,achieving high estimation accuracy.

BMS;RBF;neuralnetwork;

TM 912

A

1002-087 X(2014)05-0897-03

2013-10-28

國(guó)家自然科學(xué)基金(51176131)；遼寧省自然科學(xué)基金(20102187)；沈陽市科技計(jì)劃項(xiàng)目(F11-264-1-01)

劉騫(1986—)，男，河北省人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)檐囕v新能源技術(shù)。