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                  电动汽车新型高精度智能电流传感器设计

                  时间:2019-03-19 16:27作者:贾腾
                  本文导读:这是一篇关于电动汽车新型高精度智能电流传感器设计的文章,为了使BMS 采集更加精确的蓄电池组的充放电电流和估算更为准确的蓄电池组的荷电状态(State of Charge,SOC),本文设计了一种带有温度补偿和 SOC 估算功能的新型高精度智能电流传感器——电动汽车用智能分流器。
                    摘 要
                    
                    随着环境污染和能源危机的加剧,通过化石燃料提供动力的传统汽车暴露出越来越多的问题,大力发展电动汽车逐渐成为汽车行业的大势所趋。电动汽车的核心技术之一在于对蓄电池组的管理和控制,也就是电池管理系统(BatteryManagementSystem,BMS)的设计。电池管理系统对蓄电池组实现有效管理和控制的基础是其参数测量的精度,采集的参数偏差过大会直接影响蓄电池组的稳定运行。为了使BMS 采集更加精确的蓄电池组的充放电电流和估算更为准确的蓄电池组的荷电状态(State of Charge,SOC),本文设计了一种带有温度补偿和 SOC 估算功能的新型高精度智能电流传感器——电动汽车用智能分流器。

                  电动汽车新型高精度智能电流传感器设计
                    
                    首先,介绍了本文的研究背景和意义,了解了目前电动汽车主要采用性能更加优越的动力锂电池,通过阅读大量相关文献,明确了电流传感器的发展现状。其次,对智能分流器采用的 SOC 估算方法进行了详细的分析,叙述了锂电池的工作原理,建立了锂电池的电池模型,简要介绍了常用的 SOC 估算方法,详细阐述了智能分流器所采用的 SOC 估算方案。然后,结合智能分流器的基本功能,介绍了智能分流器硬件设计的整体结构,又详细描述了以 STM32F103RBT6 单片机为控制核心的各功能模块的硬件电路设计。另外,结合硬件电路设计,阐述了智能分流器的软件设计思路,介绍了主程序以及各子程序的设计。最后,根据编号为 QC/T 897-2011 的技术规范提供的测试策略对电动汽车用智能分流器的电流测量精度和 SOC 估算精度进行了试验验证并证明了智能分流器精度达到了设计要求。
                    
                    本文设计的电动汽车用智能分流器,因其新型的设计方案,提高了 BMS 的电流测量精度,而且根据电动汽车特殊的应用场合创新性地加入了对电动汽车锂电池组的 SOC 估算功能,提高了 SOC 估算精度并缓解了分体式 BMS 主控单元的计算压力,使整个系统运行更加高效,为 BMS 的电池保护、故障报警等功能提供更加准确的电池信息,保障电池组的安全稳定运行。
                    
                    关键词:  智能分流器;电流精确测量;SOC 估算;STM32F103RBT6。
                    
                    Abstract
                    
                    With the aggravation of environmental pollution and energycrisis, traditional vehicles powered by fossil fuels have exposed more and more problems, and vigorous development of electric vehicles has gradually become the general trend of the automotive industry. One ofthe core technologiesofelectricvehicles is the management andcontrol ofbatterypacks,that is, the design of the Battery Management System (BMS). The effective management and control of battery management system is based on the accuracy of parameter measurement. Excessive parameter deviation will directly affect the stable operation of battery. In order to make BMS collect accurately the charging and discharging current and estimate accurately the state of Charge (SOC) of the battery pack, a new type of high precision intelligent current sensor with temperature compensation and SOC estimation function - Intelligent shunt for electric vehicle is designed in the thesis.
                    
                    Firstly, the thesis introduced the background and significance of the research, and understanded that the current electric vehicle mainly used lithium battery with better performance. Through reading a lot of relevant literature, the current sensor development status was defined. Secondly, the SOC estimation method used in intelligent shunt was analyzed in detail. The working principle of lithium battery was described. The battery model of lithium battery was established. The commonlyused SOC estimation method was brieflyintroduced, and the SOC estimation scheme used in intelligent shunt was elaboratedin detail. Then, combined with the basic functions of the intelligent shunt, the overall structure of the hardware design of the intelligent shunt was introduced, and the hardware circuit design of each functional module with STM32F103RBT6 as the control core was described in detail. In addition, combined with the design of hardware circuit, the software design idea of intelligent shunt was expounded, and the design of main program and sub-program was introduced. Finally, the current measurement accuracy and SOC estimation accuracy of intelligent shunt for electric vehicles were tested and verified according to thetest strategy provided by the technical specification No. QC/T 897-2011, and the accuracy of intelligent shunt met the design requirements.
                    
                    The intelligent shunt designed in this paper improved the current measurement accuracy of BMS because of its new design scheme, and innovatively added the SOC estimation function to the lithium battery pack of EV according to the special application occasionofEV,whichimprovedtheSOCestimationaccuracyandalleviatedthecalculation pressure of the main control unit of the split BMS,so as to make the whole system run more efficientlyand provide more accurate batteryinformation for batteryprotection, fault alarm and other functions of BMS to ensure the safe and stable operation of battery packs.
                    
                    Key words:    Intelligent shunt;Accurate current measurement;SOC estimation;STM32F103RBT6。
                    
                    第一章 绪论
                   
                    
                    1.1 课题研究的背景与意义。
                    
                    1.1.1 课题研究背景。

                    
                    随着社会经济的不断发展,人们的生活水平也在逐渐提高,衣食住行都发生着翻天覆地的变化,其中人们对出行效率的要求与日俱增,这就使得汽车的销量也在逐年增加[1]。然而汽车的动力主要依靠化石燃料的燃烧,而化石燃料的有限性和不可再生性极大的制约了汽车产业的可持续发展,石油等化石燃料的短缺使我国成为了石油进口大国,对国际石油市场的依赖已经危及了我国的能源安全[2]。化石燃料的不充分燃烧会产生的大量的有害气体,对生态环境造成极大的污染,同时也危害人们的身体健康,人们开始追求绿色出行[3]。
                    
                    在能源危机和环境恶化的双重压力下,电动汽车应运而生,开始蓬勃发展。电动汽车具有诸多传统汽车不具备的优势。
                    
                    (1)电动汽车噪声小,甚至几乎没有噪声,而传统的内燃机汽车会产生极大的噪声[4];(2)电动汽车的能量转化利用率高,利用电能比直接利用石油的燃烧,能量转换效率要高近一倍,而且电动汽车可以实现再生制动,可回收能量再利用,提高了能量利用率[5];(3)电动汽车不排放污染物,而且电能可以由风能、太阳能等清洁能源转化来,不完全依赖化石燃料的燃烧,有利于环境改善和能源的可持续利用,在一定意义上实现了绿色出行[6];(4)电动汽车可以作为电网的分布式电源,在不运行时可用来调节峰谷差[12]。
                    
                    虽然电动汽车拥有传统汽车不可比拟的优势,但是它的发展也存在许多问题,其中至关重要的就是电动汽车动力电池组的相关技术,这是制约电动汽车发展的主要因素[7]。电动汽车对动力电池具有以下要求:
                    
                    (1)功率密度和能量密度要高,以达到一定的续航里程和满足对汽车性能的要求[8];(2)体积要小,以安装更大容量的电池组;(3)自放电率要低,使汽车可以较长时间的搁置[9];(4)不能有记忆效应,使汽车得以在非完全放电状态下进行充电[10];(5)充放电循环次数要尽可能的多,电池寿命要至少 3 年以上;(6)可靠性和安全性要高,保证电池不会发生燃烧或爆炸;(7)工作温度范围要广,满足在高温和低温条件(-40℃~50℃)下的运行要求;(8)成本要合理。
                    
                    常见的动力电池组主要有铅酸电池、镍镉电池、镍氢电池和锂电池等[11]。下面对这几种动力电池的性能特点进行了归纳,参见表 1.1。
                    
                    
                    
                    由上表对比可以看出,锂电池的各项性能更具优势,符合电动汽车动力电池组的要求。然而动力电池组是由大量的锂电池串并联组成的,单个动力电池的运行状态可能会不一致,这会损耗电池寿命,甚至导致更为严重的问题。这就需要电动汽车 BMS 的管理和控制来实现动力电池组的安全稳定运行。BMS 需要采集动力电池组的各项精确数据,根据电池数据实时监测电池状态,从而保证电池组的可靠运行。
                    
                    为了获得更为精确的动力电池组的充放电电流、温度等信息,希望设计一种电动汽车用高精度新型智能电流传感器。
                    
                    1.1.2 课题研究意义。
                    
                    分体式 BMS 的主控单元运用锰铜分流器采集电流时,要通过两根导线将锰铜分流器连接到 BMS 等检测装置上,而分流器输出的信号为毫伏级的小信号,在长线传输时极易受到干扰导致误差增大。因此,本文提出了一种新的设计方案,即把分体式 BMS 主控单元的电流测量部分分离出来,将高精度的锰铜分流器、测量集成电路芯片(IntegratedCircuit,IC)和 STM32 单片机结合起来,设计成一种专门测量电池电流的高精度智能分流器,这种设计有如下几点意义:
                    
                    (1)因检测装置直接与锰铜分流器紧密组合在一起,不再需要长线传输小信号,而是将小信号直接进行 A/D 转换为数字信号,BMS 可以直接读取准确的电池电流信息,极大的减小了小信号因长线传输产生的干扰,减小了测量误差;(2)锰铜分流器实质上是阻值很小的精密电阻,它存在一定的温度漂移,因此在智能分流器中加入温度检测模块,可以实时检测分流器及电池组的温度信息,单片机可以根据锰铜分流器的温度特性,对测得的电流值进行温度补偿,进一步减小了测量误差。(3)因智能分流器能够得到非常精确的电流值,这也为精确的电池组 SOC 估算提供了有利条件,因此本文根据电动汽车这种特殊的应用场合,在提高了电流传感器测量精度的基础上,又创新性地添加了对电动汽车锂电池组的 SOC 估算功能。
                    
                    分体式 BMS 的主控单元要处理各从控单元检测到的大量信息,因此其单片机的计算压力很大,在智能分流器中添加电池组的 SOC 估算功能,不仅能提高其估算精度,而且能缓解 BMS 主控单元的计算压力,使整个系统的运行更加高效。
                    
                    将其安装于动力电池组上来采集电池组的电流、温度和 SOC 等各项参数信息,BMS 仅需从智能分流器的存储模块中读取相应的数字量参数,就能得到更为精确的电池电流、温度和 SOC 等信息。使得 BMS 能够更灵敏地识别动力电池组过充过放的情况,提高了动力电池组的循环寿命,同时也增强了动力电池组运行的安全性和可靠性。
                    
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                    1.2 电流传感器的国内外研究现状
                    1.2.1 霍尔电流传感器
                    1.2.2 电流互感器
                    1.2.3 空芯线圈电流传感器
                    1.2.4 电阻分流器
                    1.3 电流传感器的应用与发展趋势
                    1.4 课题研究的主要内容
                    
                    第二章 智能分流器 SOC 估算方法分析
                    

                    2.1 锂电池的种类和特性
                    2.1.1 三元材料锂电池
                    2.1.2 磷酸铁锂电池
                    2.2 锂电池的工作原理与电池模型
                    2.2.1 锂电池的工作原理
                    2.2.2 锂电池的等效电路模型
                    2.3 SOC 估算方法介绍
                    2.3.1 SOC 的含义
                    2.3.2 几种常用的 SOC 估算方法
                    2.4 采用的 SOC 估算方案
                    2.4.1 修正 SOC 初始值
                    2.4.2 修正老化因素
                    2.4.3 修正电池总容量
                    2.4.4 修正库伦效率
                    2.4.5 修正温度变化因素
                    2.6 本章小结
                    
                    第三章 智能分流器的硬件设计
                    
                    3.1 智能分流器的基本功能
                    3.2 智能分流器的整体结构设计
                    3.3 电源模块设计
                    3.3.1 24V 转 5V 供电电路
                    3.3.2 数字和模拟电源隔离电路
                    3.3.3 3.3V 供电电路
                    3.3.4 基准电压供电电路
                    3.4 MCU 控制模块设计
                    3.5 电池电流测量模块设计
                    3.5.1 电池电流采集电路
                    3.5.2 A/D 转换器驱动电路
                    3.5.3A/D 转换电路
                    3.5.4 数字隔离电路
                    3.6 温度采集模块设计
                    3.6.1 电池温度检测电路
                    3.6.2 分流器温度检测电路
                    3.7 通信模块设计
                    3.7.1 RS-485 通信电路
                    3.7.2 CAN 总线通信电路
                    3.8 存储与时钟模块
                    3.8.1 存储模块设计
                    3.8.2 实时时钟模块设计
                    3.9 本章小结
                    
                    第四章 智能分流器的软件设计
                    
                    4.1 软件开发环境
                    4.2 软件主程序设计
                    4.3 软件子程序设计
                    4.3.1 单片机初始化子程序
                    4.3.2 电流测量子程序
                    4.3.3 温度采集子程序
                    4.3.4 SOC 估算子程序
                    4.3.5 RS-485 通信子程序
                    4.3.6 CAN 通信子程序
                    4.3.7 存储子程序
                    4.3.8 实时时钟子程序
                    4.4 本章小结
                    
                    第五章 智能分流器的性能测试和试验验证
                    

                    5.1 测试平台
                    5.2 电流测量精度的验证
                    5.1.1 电流测量的温度补偿
                    5.1.2 充电过程的电流测量精度验证
                    5.1.3 放电过程的电流采集精度验证
                    5.3 SOC 估算精度的验证
                    5.3.1 电池组可用容量测试
                    5.3.2 SOC≥80%时的估算精度验证
                    5.3.3 30%≤SOC≤80%时的估算精度验证
                    5.3.4 SOC≤30%的估算精度验证
                    5.4 本章小结

                    第六章 结论

                    BENWENTONGGUOCHAYUEDALIANGXIANGGUANWENXIAN,FENXILEXIANYOUDE BMS ZAIDIANLIUCELIANGJINGDUHE SOC GUSUANJINGDUFANGMIANDEBUZU,JIEHEDIANDONGQICHEDESHIJIYUNXINGHUANJING,KAIFALEYIZHONGGAOJINGDUDEDIANDONGQICHEYONGZHINENGFENLIUQI。TANENGGOUDADATISHENG BMS DEDIANLIUCELIANGJINGDUHE SOC GUSUANJINGDU,DUIDIANDONGQICHEDIANCHIZUDEWENDINGYUNXINGJUYOUJIJIYIYI。LUNWENDEZHUYAOGONGZUORUXIA:

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                    为了完善电动汽车用智能分流器的设计,仍然有很多工作需要完成。虽然根据安时积分修正算法大大减小了累积误差,但是参数的修正依赖电池特性,因此还需要更多的电池试验来完善电池模型和修正因子;随着 SOC 估算算法的研究越加深入,可以采用新的更加高效精确的 SOC 估算算法;因为条件不足,没能将电动汽车用智能分流器进行实车试验,因此在未来还需要将其应用于实车,来验证其在实际工况下的表现。

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