CN110376526B - 一种高空飞行环境无人机动力电池的soc估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种高空飞行环境无人机动力电池的SOC估计方法,包括:首先模拟高空飞行环境建立以温度、气压、放电率为项目栏,电池在当前状态下的实际总容量和放电容量损失为数据栏的第一表格和第二表格,再通过在标称条件下的充放电得到电池在标称条件下的实际总容量和放电容量损失,计算无人机在飞行过程中电池的SOC,最后计算飞行结束后电池的SOC。本发明所涉及的参数少,方法简单,准确率高。
Description
技术领域
本发明涉及高空飞行环境无人机动力电池管理系统领域,特别涉及一种高空飞行环境无人机动力电池的SOC(State of Charge,荷电状态)估计方法。
背景技术
SOC荷电状态,也叫剩余电量,代表的是电池使用一段时间或长期搁置不用后的剩余容量与其完全充电状态的容量的比值,常用百分数表示。SOC与动力电池充放电制度、工作温度以及电池健康状态有关,反映的是动力电池当前的剩余电量状态,常用公式如下:由于电池的额定容量并不是固定不变的,随着电池的老化,使用过程中存在容量损失,而容量损失与外部环境包括温度和气压以及电池放电率都有关系。因此,直接用上述公式来计算动力电池SOC并不准确,而影响电池容量的因素包括电池的充放电电压、电流、电池健康状态(SOH)、温度、放电制度、自放电因数以及充放电效率等,从根本上讲SOC值的大小是上述参量的函数,即:SOC=f(U,I,T,SOH,C,Kdis,η)。由于影响因素较多,导致了电池SOC的准确估计比较困难。目前,国内外关于动力电池SOC的估计方法主要应用于汽车上,主要包括:电流积分法、放电实验法、开路电压法、卡尔曼滤波法和神经网络法等。但上述方法在计算过程中一些参数难以获取,数据量较大,且电池SOC的准确估计是混合动力推进系统控制的重要参量,因此存在一定缺陷,无法应用在高空环境下无人机动力电池的SOC估算上。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述不足,本发明提出一种高空飞行环境无人机动力电池的SOC估计方法,所涉及的参数少,方法简单,准确率高。
一种高空飞行环境无人机动力电池的SOC估计方法,包括以下步骤:
步骤1、模拟无人机高空飞行环境,建立以温度、气压、放电率为项目栏,电池在当前状态下的实际总容量为数据栏的第一表格;建立以温度、气压、放电率为项目栏,电池在当前状态下的放电容量损失为数据栏的第二表格;
步骤2、无人机开始飞行之前,按照当前地面温度和气压,以标称放电率0.3C对电池充电,直到电池达到充电截止电压,将此温度、气压、放电率下电池的SOC记为100%,通过对照所述第一表格和所述第二表格,得到该温度、气压、放电率条件下电池的实际总容量和放电容量损失;
步骤3、无人机飞行过程中,通过上一时刻电池SOC的迭代,得到下一时刻电池的SOC,即
其中,SOC2为t2时刻电池的SOC,SOC1为t1时刻电池的SOC,t2-t1=Δt,t1时刻温度为T1、气压为P1、放电率为R1,此时电池实际总容量为电池放电容量损失为CL1;t2时刻温度为T2、气压为P2、放电率为R2,此时电池实际总容量为电池放电容量损失为CL2,I为t1到t2之间的放电电流,η为电池放电效率。
作为优选,步骤1中,所述第一表格和第二表格的项目栏所用到的温度区间为[-30℃,30℃],气压区间为[20kPa,100kPa],放电率区间为[0.1C,3C]。
作为优选,所述第一表格和第二表格的项目栏分别取-30℃、-25℃、-20℃、-15℃、-10℃、-5℃、0℃、10℃、20℃、30℃为温度划分点,取20kPa、30kPa、40kPa、50kPa、60kPa、80kPa、100kPa为气压划分点,取0.1C、0.3C、0.5C、1C、1.5C、3C为放电率划分点。
作为优选,步骤1中所述放电容量损失的计算过程为:
S11、将电池在标称条件下充电至标称容量的一半,C1/2=CT,P,R/2,其中CT,P,R为电池的标称容量,T、P、R分别为标称条件下的温度、气压与放电率;
S12、将电池移至某一非标称条件T',P',R'下静置,直到电池达到热平衡;
S13、在步骤S12中的非标称条件下完全放电,得到该非标称条件下的实际放电容量C'T,P,R;
S14、电池在该非标称条件T',P',R'下的放电容量损失为CL=C1/2-C'T,P,R;
S15、重复S11~S14,得到各非标称条件下的电池放电容量损失。
优选的,所述标称条件为20℃、100kPa、0.3C。
优选的,还包括步骤4、无人机飞行结束后,继续以飞行结束时的温度、气压、放电率条件放电,得到飞行结束后的电池剩余容量,计算飞行结束后电池SOC,与通过步骤3估计的SOC进行比较,验证估计的SOC的准确性。
本发明的优点在于:(1)无人机飞行任务平面模式单一,易于对动力电池进行温度、气压以及放电率方面的研究;(2)地面高空环境模拟试验阶段,参考无人机飞行任务平面和工作模式设定,选定无人机飞行过程,通过飞行高度与温度、气压的函数关系,以及在一定风速下以一定飞行速率飞行时,电池放电率的选择,可以通过温度、气压和放电率的不同模拟出不同的飞行环境。
附图说明
图1为本发明实施例高空飞行环境无人机动力电池的SOC估计方法的流程图;
图2为本发明实施例中地面高空环境模拟试验的设备连接示意图;
图3为图1实施例中电池在非标称条件下放电容量损失试验过程图;
图4为图1实施例中地面高空环境模拟试验中模拟无人机飞行过程和环境的工控机输入参数图;
图5为图1实施例中第一表格示意图;
图6为图1实施例中第二表格示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
高空飞行环境无人机动力电池的SOC估计方法,如图1所示,包括以下步骤:
步骤一:在地面高空环境模拟试验阶段建立以温度、气压、放电率为项目栏,电池在当前状态下的实际总容量为数据栏的第一表格,具体如图5所示。试验所用到的设备有工控机、充放电测试平台、高空环境试验箱,具体连接如图2所示。在工控机中设定需要的温度、气压、放电率参数,使电池在给定的环境下工作。第一表格的制成过程具体如下:
(1)参考从地面到高空的温度变化范围,将温度区间设定在[-30℃,30℃]范围内,60℃的温差范围,可以覆盖万米高空。考虑到在0℃以上,电池的实际总容量相对于额定总容量变化不显著,而在0℃以下,电池的实际总容量相对于额定总容量变化显著,因此,在0℃以上每10℃划分一个子区间,在0℃以下每5℃划分一个子区间,将温度以-30℃、-25℃、-20℃、-15℃、-10℃、-5℃、0℃、10℃、20℃、30℃为划分点进行划分。参考从地面到高空的气压变化范围,将气压区间设定在[20kPa,100kPa]范围内,20KPa以上的气压实适用于万米以下的高空,考虑到相较于5千米以下,气压在5千米以上变化的较缓慢,而无人机一般在3千米以上飞行,因此,将气压以20kPa、30kPa、40kPa、50kPa、60kPa、80kPa、100kPa为划分点进行划分。参考无人机的飞行工况,将放电率区间设定在[0.1C,3C]范围内,考虑到无人机以低倍率放电工况较多,因此,将放电率以0.1C、0.3C、0.5C、1C、1.5C、3C为划分点进行划分。
(2)将20℃,100kPa,0.3C记为标称条件,将电池在标称条件下完全充满电后完全放电的容量记为标称容量;将电池在标称条件下完全充满电后在非标称条件下静置足够长的时间(-30℃条件下12h),之后在该非标称条件下完全放电得到的容量记为非标称容量。
(3)按照温度、气压、放电率划分点分别进行实验,得到各个条件下电池实际总容量。建立以温度、气压、放电率为项目栏,电池在当前状态下的实际总容量为数据栏的第一表格。
步骤二:地面高空环境模拟试验阶段建立以温度、气压、放电率为项目栏,电池在当前状态下的放电容量损失为数据栏的第二表格。具体如下:
(1)与步骤一一样,先划分温度、气压、放电率的区间。
(2)进行电池在非标称条件下放电容量损失的实验,放电容量损失示意图如图3所示:
①将电池在标称条件下充电至标称容量的一半,C1/2=CT,P,R/2;
②将电池移至非标称条件T',P',R'下静置足够长的时间(如在-30℃条件下12h);
③在非标称条件T',P',R'下完全放电,得到非标称条件T',P',R'下的实际放电容量C'T,P,R;
④在非标称条件T',P',R'下,电池放电容量损失为CL=C1/2-C'T,P,R;
⑤重复步骤①-④,得到各个非标称条件下的电池放电容量损失。
(3)通过上述数据,建立以温度、气压、放电率为项目栏,电池在当前状态下的放电容量损失为数据栏的第二表格。
步骤三:无人机开始飞行之前,按照当前地面温度、气压,以标称放电率0.3C对电池充电,直到电池达到充电截止电压,记此温度、气压、放电率下,电池SOC为100%。通过第一表格和第二表格分别得到此条件下电池的实际总容量和放电容量损失。
步骤四:无人机飞行过程中,通过上一时刻电池SOC的迭代,得到下一时刻电池的SOC。具体如下:
步骤五:飞行结束后继续以飞行结束时的温度、气压、放电率条件放电,得到飞行结束后电池剩余容量,计算飞行结束后电池SOC,验证估计的SOC的准确性。
本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段,还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。
Claims (5)
1.一种高空飞行环境无人机动力电池的SOC估计方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、模拟无人机高空飞行环境,建立以温度、气压、放电率为项目栏,电池在当前状态下的实际总容量为数据栏的第一表格;建立以温度、气压、放电率为项目栏,电池在当前状态下的放电容量损失为数据栏的第二表格;所述放电容量损失的计算过程为:
S11、将电池在标称条件下充电至标称容量的一半,C1/2=CT,P,R/2,其中CT,P,R为电池的标称容量,T、P、R分别为标称条件下的温度、气压与放电率;
S12、将电池移至某一非标称条件T',P',R'下静置,直到电池达到热平衡;
S13、在步骤S12中的非标称条件下完全放电,得到该非标称条件下的实际放电容量C'T,P,R;
S14、电池在该非标称条件T',P',R'下的放电容量损失为CL=C1/2-C'T,P,R;
S15、重复S11~S14,得到各非标称条件下的电池放电容量损失;
步骤2、无人机开始飞行之前,按照当前地面温度和气压,以标称放电率0.3C对电池充电,直到电池达到充电截止电压,将此温度、气压、放电率下电池的SOC记为100%,通过对照所述第一表格和所述第二表格,得到该温度、气压、放电率条件下电池的实际总容量和放电容量损失;
步骤3、无人机飞行过程中,通过上一时刻电池SOC的迭代,得到下一时刻电池的SOC,
即
2.根据权利要求1所述的高空飞行环境无人机动力电池的SOC估计方法,其特征在于,步骤1中,所述第一表格和第二表格的项目栏所用到的温度区间为[-30℃,30℃],气压区间为[20kPa,100kPa],放电率区间为[0.1C,3C]。
3.根据权利要求2所述的高空飞行环境无人机动力电池的SOC估计方法,其特征在于,所述第一表格和第二表格的项目栏分别取-30℃、-25℃、-20℃、-15℃、-10℃、-5℃、0℃、10℃、20℃、30℃为温度划分点,取20kPa、30kPa、40kPa、50kPa、60kPa、80kPa、100kPa为气压划分点,取0.1C、0.3C、0.5C、1C、1.5C、3C为放电率划分点。
4.根据权利要求1所述的高空飞行环境无人机动力电池的SOC估计方法,其特征在于,所述标称条件为20℃、100kPa、0.3C。
5.根据权利要求1~4任一项所述的高空飞行环境无人机动力电池的SOC估计方法,其特征在于,还包括步骤4、无人机飞行结束后,继续以飞行结束时的温度、气压、放电率条件放电,得到飞行结束后的电池剩余容量,计算飞行结束后电池SOC,与通过步骤3估计的SOC进行比较,验证估计的SOC的准确性。
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Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111537886B (zh) * | 2020-04-27 | 2021-11-23 | 南京航空航天大学 | 一种混合动力系统电池分数阶soc估算方法 |
CN111562518B (zh) * | 2020-07-14 | 2020-10-16 | 成都成保发展股份有限公司 | 一种电动汽车车载电源稳定性检测系统及方法 |
CN112046762B (zh) * | 2020-09-07 | 2021-10-22 | 南京航空航天大学 | 基于涡桨发动机的混合动力无人机及其起降控制方法 |
CN112379290A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-02-19 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司柳州局 | 一种无人机动力电池续航能力检测方法与装置 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103529400A (zh) * | 2013-10-29 | 2014-01-22 | 哈尔滨工业大学 | 一种具有温度自适应补偿的电池容量预测方法 |
CN104730462A (zh) * | 2013-12-19 | 2015-06-24 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 一种电池组容量在线检测方法 |
CN104882931A (zh) * | 2015-05-27 | 2015-09-02 | 沈阳航空航天大学 | 航空电源电池管理系统及其方法 |
KR101631154B1 (ko) * | 2015-01-14 | 2016-06-24 | (주) 유진에너팜 | 적응정격용량법을 이용한 배터리의 soh 추정 장치 및 그 방법 |
CN107037370A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-08-11 | 知豆电动汽车有限公司 | 基于监控数据的电动汽车剩余电量计算方法 |
CN107169170A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-09-15 | 华中科技大学 | 一种电池剩余容量的预测方法 |
CN107450026A (zh) * | 2017-07-06 | 2017-12-08 | 惠州晟芯源科技有限公司 | 一种无人机用动力电池soc估算方法 |
CN108646195A (zh) * | 2018-07-03 | 2018-10-12 | 东莞百瑞自动化有限公司 | 一种电池仿真模拟测试机及其控制方法 |
CN108919129A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-30 | 北京长城华冠汽车科技股份有限公司 | 一种时变工况下动力电池的寿命预测方法 |
CN109031138A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-12-18 | 上海科列新能源技术有限公司 | 一种动力电池的安全评估方法和装置 |
CN109616710A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-04-12 | 云南电网有限责任公司带电作业分公司 | 基于全生命周期模型的多旋翼无人机电池充放电管控方法 |
CN109633457A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-04-16 | 上海度普新能源科技有限公司 | 一种剩余电量的获取方法及获取系统 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108169682B (zh) * | 2017-12-14 | 2020-02-21 | 江苏大学 | 一种基于气液动力学模型的锂离子电池soc精确估算方法 |
CN108508370A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-09-07 | 重庆大学 | 一种基于温度校正的开路电压-安时积分soc估计方法 |
-
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- 2019-07-08 CN CN201910611034.7A patent/CN110376526B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103529400A (zh) * | 2013-10-29 | 2014-01-22 | 哈尔滨工业大学 | 一种具有温度自适应补偿的电池容量预测方法 |
CN104730462A (zh) * | 2013-12-19 | 2015-06-24 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 一种电池组容量在线检测方法 |
KR101631154B1 (ko) * | 2015-01-14 | 2016-06-24 | (주) 유진에너팜 | 적응정격용량법을 이용한 배터리의 soh 추정 장치 및 그 방법 |
CN104882931A (zh) * | 2015-05-27 | 2015-09-02 | 沈阳航空航天大学 | 航空电源电池管理系统及其方法 |
CN107037370A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-08-11 | 知豆电动汽车有限公司 | 基于监控数据的电动汽车剩余电量计算方法 |
CN107169170A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-09-15 | 华中科技大学 | 一种电池剩余容量的预测方法 |
CN107450026A (zh) * | 2017-07-06 | 2017-12-08 | 惠州晟芯源科技有限公司 | 一种无人机用动力电池soc估算方法 |
CN108919129A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-30 | 北京长城华冠汽车科技股份有限公司 | 一种时变工况下动力电池的寿命预测方法 |
CN109031138A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-12-18 | 上海科列新能源技术有限公司 | 一种动力电池的安全评估方法和装置 |
CN108646195A (zh) * | 2018-07-03 | 2018-10-12 | 东莞百瑞自动化有限公司 | 一种电池仿真模拟测试机及其控制方法 |
CN109616710A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-04-12 | 云南电网有限责任公司带电作业分公司 | 基于全生命周期模型的多旋翼无人机电池充放电管控方法 |
CN109633457A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-04-16 | 上海度普新能源科技有限公司 | 一种剩余电量的获取方法及获取系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
A Study on the Open Circuit Voltage and State of Charge Characterization of High Capacity Lithium-Ion Battery Under Different Temperature;Ruifeng Zhang 等;《Energies》;20180912;第11卷(第9期);第1-17页 * |
电动汽车锂离子电池管理系统的关键技术;卢兰光 等;《科技导报》;20161231;第34卷(第6期);第39-51页 * |
Also Published As
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---|---|
CN110376526A (zh) | 2019-10-25 |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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