CN116552322A - 基于can-bus的电池管理方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

基于can-bus的电池管理方法、系统、设备及存储介质 Download PDF

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CN116552322A CN202310841189.6A CN202310841189A CN116552322A CN 116552322 A CN116552322 A CN 116552322A CN 202310841189 A CN202310841189 A CN 202310841189A CN 116552322 A CN116552322 A CN 116552322A
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Abstract

本申请提供了一种基于CAN‑BUS的电池管理方法、装置、设备及存储介质,其中,该方法包括响应CAN‑BUS电动车的上电请求,通过每个电池参数检测装置获取电池组件中的每个单体电池在预设条件下的电池参数信息;基于每个单体电池在预设条件下的电池参数信息,将所有单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列,并将排在第一位的单体电池作为CAN‑BUS电动车的供电电池;在CAN‑BUS电动车的行车过程中,通过设于供电电池的电池参数检测装置实时获取供电电池的电池参数信息,并基于预设的环境参数检测装置实时获取环境参数信息;基于供电电池的电池参数信息和环境参数信息实时调整电池组的放电策略。采用该方法可以提高CAN‑BUS电动车的电池系统的安全性。

Description

基于CAN-BUS的电池管理方法、系统、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及电池管理技术领域,尤其涉及一种基于CAN-BUS的电池管理方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
CAN-BUS电动车是指采用CAN总线连接电池组件进行电池管理的电动车,其中CAN总线充当了电池组件和车辆控制单元之间的通信连接,这种类型的电动车通常具有较好的电池管理和控制功能,能够提高电动车的使用性能,而现有技术中CAN-BUS电动车的电池组件和电池管理方法依然会造成一定的安全隐患。
发明内容
本申请提供一种基于CAN-BUS的电池管理方法、装置、设备及存储介质,以提高CAN-BUS电动车的电池组件的安全性。
第一方面,本申请提供一种基于CAN-BUS的电池管理方法,所述方法用于CAN-BUS电动车的电池管理系统,所述电池管理系统通过CAN总线与电池组件连接,所述电池组件包括磁屏隔离和电池组,所述电池组设于所述磁屏隔离内部,所述电池组件的固定端设有震动组件,所述电池组包括多个单体电池,每个所述单体电池均设有电池参数检测装置,所述方法包括:
响应CAN-BUS电动车的上电请求,通过每个所述电池参数检测装置获取每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息;
基于每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列,并将排在第一位的所述单体电池作为所述CAN-BUS电动车的供电电池;
在所述CAN-BUS电动车的行车过程中,通过设于所述供电电池的电池参数检测装置实时获取所述供电电池的电池参数信息,并基于预设的环境参数检测装置实时获取环境参数信息;
基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略。
在一种实现方式中,所述基于每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列,包括:
基于每个所述单体电池对应的电池参数信息获取每个所述单体电池对应的寿命关联参数,并基于预设的电池寿命预测模型和每个所述单体电池对应的寿命关联参数获取每个所述单体电池的剩余寿命;
基于每个所述单体电池对应的电池参数信息获取每个所述单体电池对应的剩余电荷量关联参数,并基于预设的剩余电荷量预测模型和每个所述单体电池对应的剩余电荷量关联参数获取每个所述单体电池的剩余电荷量;
基于每个所述单体电池对应的剩余寿命、剩余电荷量和预设的电池性能评估模型获取每个所述单体电池的优先级;
基于每个所述单体电池的优先级,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列。
在一种实现方式中,所述剩余电荷量预测模型的训练方法,包括:
利用仿真技术获取电池的剩余电荷量关联参数;
基于所述剩余电荷量关联参数和预设的步进时间段,通过所述电池参数检测装置获取实验电池在所述预设条件下从满电状态开始对所述CAN-BUS电动车供电的电荷关联参数集,并计算每个所述电荷关联参数集对应的剩余电荷量;
基于每个所述电荷关联参数集对应的剩余电荷量构建初始训练数据集,所述初始训练数据集包括多个映射关系,所述映射关系为所述电荷关联参数集和所述电荷关联参数集对应的所述剩余电荷量的映射关系;
基于所述初始训练数据集分别绘制所述剩余电量与所述电荷关联参数集中的每个电荷关联参数之间的离散型分布函数图像;
对每个所述离散型分布函数图像进行曲线拟合,并基于进行曲线拟合后的所有所述离散型分布函数图像对所述初始训练数据集进行优化,得到训练数据集;
构建支持向量机模型,并利用所述训练数据集对所述支持向量机模型进行训练,得到所述剩余电荷量预测模型。
在一种实现方式中,所述基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略,包括:
基于预设的放电策略决策模型和所述供电电池的电池参数信息确定初始放电策略;
基于预设的放电策略优化模型和所述环境参数信息对所述初始放电策略进行调整,得到放电策略;
基于所述放电策略控制所述供电电池放电。
在一种实现方式中,所述基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略,包括:
基于预设的电池故障检测模型、所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息判断所述供电电池是否出现故障,所述故障的等级包括一级故障和二级故障;
若所述供电电池出现一级故障,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位的所述单体电池为所述CAN-BUS电动车供电,同时,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位之后的所有所述单体电池中剩余电荷量最大的所述单体电池为排在第一位的所述单体电池充电;
若所述供电电池出现二级故障,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位的所述单体电池为所述CAN-BUS电动车供电,同时,存储排在第一位的所述单体电池出现二级故障时的电池参数信息与排在第一位的所述单体电池的标识码之间的匹配关系。
第二方面,本申请提供一种CAN-BUS电动车的电池管理系统,所述电池管理系统通过CAN总线与电池组件连接,所述电池组件包括磁屏隔离和电池组,所述电池组设于所述磁屏隔离内部,所述电池组件的固定端设有震动组件,所述电池组包括多个单体电池,每个所述单体电池均设有电池参数检测装置,所述电池管理系统,包括:
第一获取模块,用于响应CAN-BUS电动车的上电请求,通过每个所述电池参数检测装置获取每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息;
决策模块,用于基于每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列,并将排在第一位的所述单体电池作为所述CAN-BUS电动车的供电电池;
第二获取模块,用于在所述CAN-BUS电动车的行车过程中,通过设于排在第一位的所述单体电池的电池参数检测装置实时获取排在第一位的所述单体电池的电池参数信息,并基于预设的环境参数检测装置实时获取环境参数信息;
调整模块,用于基于所述电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略。
第三方面,本申请提供一种终端设备,所述终端设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序,其中,所述计算机程序被所述处理器执行时,实现如上所述的任一种基于CAN-BUS的电池管理方法。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被所述处理器执行时,实现如上所述的任一种基于CAN-BUS的电池管理方法。
本申请公开了基于CAN-BUS的电池管理方法、装置、设备及存储介质,其中,所述方法包括响应CAN-BUS电动车的上电请求,通过每个所述电池参数检测装置获取每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息;基于每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列,并将排在第一位的所述单体电池作为所述CAN-BUS电动车的供电电池;在所述CAN-BUS电动车的行车过程中,通过设于所述供电电池的电池参数检测装置实时获取所述供电电池的电池参数信息,并基于预设的环境参数检测装置实时获取环境参数信息;基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略。采用该方法可以提高CAN-BUS电动车的电池组件的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的基于CAN-BUS的电池管理方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的CAN-BUS电动车的电池管理系统的结构示意性框图;
图3为本申请实施例提供的终端设备的结构示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
附图中所示的流程图仅是示例说明,不是必须包括所有的内容和操作/步骤,也不是必须按所描述的顺序执行。例如,有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
还应当理解,在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解,在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
CAN-BUS电动车是指采用CAN总线连接电池组件进行电池管理的电动车,其中CAN总线充当了电池组件和车辆控制单元之间的通信连接,这种类型的电动车通常具有较好的电池管理和控制功能,能够提高电动车的使用性能,而现有技术中CAN-BUS电动车的电池组件和电池管理方法依然会造成一定的安全隐患。为此,本申请实施例提供一种基于CAN-BUS的电池管理方法、系统、设备及存储介质,以解决上述问题。
下面结合附图,对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下,下述实施例及实施例中的特征可以相互结合。
请参阅图1,图1为本申请实施例提供的基于CAN-BUS的电池管理方法的流程示意图,本申请实施例提供的基于CAN-BUS的电池管理方法用于CAN-BUS电动车的电池管理系统,所述电池管理系统通过CAN总线与电池组件连接,所述电池组件包括磁屏隔离和电池组,所述电池组设于所述磁屏隔离内部,所述电池组件的固定端设有震动组件,所述电池组包括多个单体电池,每个所述单体电池均设有电池参数检测装置。
其中,所述磁屏隔离用于防止磁场对所述电池组的充放电性能的影响,提高所述电池充放电过程的安全性,制作所述磁屏隔离的材料包括但不限于铁、钢、镍、铜、铝,所述震动组件可以防止所述CAN-BUS电动车在行驶过程中产生的震动对所述电池组的放电性能的影响,以提高在所述CAN-BUS电动车的行驶过程中,所述电池组的安全性。
如图1所示,本申请实施例提供的基于CAN-BUS的电池管理方法,包括步骤S100至步骤S400。
步骤S100、响应CAN-BUS电动车的上电请求,通过每个所述电池参数检测装置获取每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息。
其中,所述CAN-BUS电动车的上电请求是由用户启动所述CAN-BUS电动车时生成的,所述预设条件可以是使每个所述单体电池分别以恒定的电流为所述CAN-BUS电动车供电。
步骤S200、基于每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列,并将排在第一位的所述单体电池作为所述CAN-BUS电动车的供电电池。
可以理解地,将优先级最高的所述单体电池作为所述CAN-BUS电动车的供电电池,能够提高所述CAN-BUS电动车在行驶过程中电池组的安全性。
步骤S300、在所述CAN-BUS电动车的行车过程中,通过设于所述供电电池的电池参数检测装置实时获取所述供电电池的电池参数信息,并基于预设的环境参数检测装置实时获取环境参数信息。
其中,所述电池参数信息包括但不限于所述供电电池的工作电流、工作电压、内阻、温度和剩余电荷等参数的数值,所述环境参数信息包括但不限于环境温度和环境湿度等参数的数值。
步骤S400、基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略。
本实施例提供的基于CAN-BUS的电池管理方法,通过基于所述预设条件在所述电池组中确定优先级最高的所述单体电池为所述CAN-BUS电动车的供电电池,并在所述CAN-BUS电动车的行车过程中,通过设于所述供电电池的电池参数检测装置实时获取所述供电电池的电池参数信息,并基于预设的环境参数检测装置实时获取环境参数信息,及基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略,提高了CAN-BUS电动车的电池组在行车过程中的安全性。
在一些实施例中,步骤S200中的基于每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列,包括步骤S210至步骤S240。
步骤S210、基于每个所述单体电池对应的电池参数信息获取每个所述单体电池对应的寿命关联参数,并基于预设的电池寿命预测模型和每个所述单体电池对应的寿命关联参数获取每个所述单体电池的剩余寿命。
其中,所述电池寿命预测模型是基于神经网络模型训练得到的,可以理解地,所述单体电池的电池参数信息中的所有参数值并不都与电池的剩余寿命有关,为了对所述单体电池的剩余寿命进行准确的预测,需要基于所述单体电池对应的电池参数信息,根据所述电池寿命预测模型获取所述单体电池对应的寿命关联参数。
步骤S220、基于每个所述单体电池对应的电池参数信息获取每个所述单体电池对应的剩余电荷量关联参数,并基于预设的剩余电荷量预测模型和每个所述单体电池对应的剩余电荷量关联参数获取每个所述单体电池的剩余电荷量。
其中,所述剩余电荷量预测模型是基于神经网络模型训练得到的,可以理解地,所述单体电池的电池参数信息中的所有参数值并不都与电池的剩余电荷量有关,为了对所述单体电池的剩余电荷量进行准确的预测,需要基于所述单体电池对应的电池参数信息,根据所述剩余电荷量预测模型获取所述单体电池对应的剩余电荷量关联参数。
步骤S230、基于每个所述单体电池对应的剩余寿命、剩余电荷量和预设的电池性能评估模型获取每个所述单体电池的优先级。
其中,所述电池性能评估模型是通过神经网络模型训练得到的。
示例性地,步骤S230可通过以下步骤实现:
基于每个所述单体电池对应的剩余寿命、剩余电荷量和预设的电池性能评估模型分别获取每个所述单体电池的评分;
基于每个所述单体电池的评分为每个所述单体电池赋予优先级。
步骤S240、基于每个所述单体电池的优先级,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列。
在一些实施例中,所述剩余电荷量预测模型的训练方法,包括步骤S10至步骤S60。
步骤S10、利用仿真技术获取电池的剩余电荷量关联参数。
其中,步骤S10可以采用Matlab仿真软件来实现。
示例性地,步骤S10可以采用如下步骤实现:
构建仿真CAN-BUS电动车和满电状态的仿真单体电池,并在所述仿真单体电池为所述仿真CAN-BUS电动车供电的过程中通过仿真电池参数检测装置实时获取所述仿真单体电池的电池参数信息,及采用安时积分法计算每个所述电池参数信息对应的剩余电荷量;
针对所述仿真单体电池的电池参数信息中的每个参数,基于所述仿真电池的电池参数信息和所述仿真电池的电池参数信息对应的剩余电荷量按照所述电池参数信息被获取的时间顺序构建电池参数-剩余电荷量映射关系表;
基于每个所述电池参数-剩余电荷量映射关系表绘制电池参数与剩余电荷量之间的离散型函数关系分布图;
基于所有所述离散型函数关系分布图确定所述剩余电荷量关联参数。
步骤S20、基于所述剩余电荷量关联参数和预设的步进时间段,通过所述电池参数检测装置获取实验电池在所述预设条件下从满电状态开始对所述CAN-BUS电动车供电的电荷关联参数集,并计算每个所述电荷关联参数集对应的剩余电荷量。
其中,可以采用安时积分法计算每个所述电荷关联参数集对应的剩余电荷量。
步骤S30、基于每个所述电荷关联参数集对应的剩余电荷量构建初始训练数据集,所述初始训练数据集包括多个映射关系,所述映射关系为所述电荷关联参数集和所述电荷关联参数集对应的所述剩余电荷量的映射关系。
步骤S40、基于所述初始训练数据集分别绘制所述剩余电量与所述电荷关联参数集中的每个电荷关联参数之间的离散型分布函数图像。
步骤S50、对每个所述离散型分布函数图像进行曲线拟合,并基于进行曲线拟合后的所有所述离散型分布函数图像对所述初始训练数据集进行优化,得到训练数据集。
示例性地,所述基于进行曲线拟合后的所有所述离散型分布函数图像对所述初始训练数据集进行优化的方法可以是将每个所述离散型分布函数图像中无法进行曲线拟合的点对应的映射关系从所述初始训练数据集中删除。
步骤S60、构建支持向量机模型,并利用所述训练数据集对所述支持向量机模型进行训练,得到所述剩余电荷量预测模型。
本实施例通过对所述初始训练数据集进行优化得到所述训练数据集,并利用所述训练数据集对所述支持向量机模型进行训练,可以提高所述剩余电荷量预测模型的训练效果,从而提高所述剩余电荷量预测模型的预测结果的准确性。
在一些实施例中,步骤S400基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略,包括以下步骤:
基于预设的放电策略决策模型和所述供电电池的电池参数信息确定初始放电策略;
基于预设的放电策略优化模型和所述环境参数信息对所述初始放电策略进行调整,得到放电策略;
基于所述放电策略控制所述供电电池放电。
其中,所述放电策略决策模型和所述放电策略优化模型是通过神经网络模型训练得到的。
本实施例通过基于预设的放电策略优化模型和所述环境参数信息对所述初始放电策略进行调整,得到放电策略,可以进一步提高所述CAN-BUS电动车在行车过程中,所述电池组的安全性。
在一些实施例中,步骤S400基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略,包括以下步骤:
基于预设的电池故障检测模型、所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息判断所述供电电池是否出现故障,所述故障的等级包括一级故障和二级故障;
若所述供电电池出现一级故障,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位的所述单体电池为所述CAN-BUS电动车供电,同时,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位之后的所有所述单体电池中剩余电荷量最大的所述单体电池为排在第一位的所述单体电池充电;
若所述供电电池出现二级故障,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位的所述单体电池为所述CAN-BUS电动车供电,同时,存储排在第一位的所述单体电池出现二级故障时的电池参数信息与排在第一位的所述单体电池的标识码之间的匹配关系。
其中,所述电池故障检测模型是通过神经网络模型训练得到的,可以理解地,所述一级故障是所述供电电池的电荷量不足时出现的故障,在排在第二位之后的所有所述单体电池中剩余电荷量最大的所述单体电池为排在第一位的所述单体电池充电后,所述供电电池的电荷量超过预设值之后,为提高所述电池组的安全性,可以继续控制所述供电电池为所述CAN-BUS电动车供电,所述二级故障是所述供电电池需要被进行检修的故障,本实施例在所述供电电池出现二级故障时,存储所述供电电池出现二级故障时的电池参数信息与所述供电电池的标识码之间的匹配关系,可以在后续的检修过程中基于存储的所述匹配关系快速分析所述供电电池出现二级故障的原因,提高检修效率。
请参阅图2,图2为本申请实施例提供的CAN-BUS电动车的电池管理系统100的结构示意性框图,CAN-BUS电动车的电池管理系统100通过CAN总线与电池组件连接,所述电池组件包括磁屏隔离和电池组,所述电池组设于所述磁屏隔离内部,所述电池组件的固定端设有震动组件,所述电池组包括多个单体电池,每个所述单体电池均设有电池参数检测装置,如图2所示,CAN-BUS电动车的电池管理系统100,包括:
第一获取模块110,用于响应CAN-BUS电动车的上电请求,通过每个所述电池参数检测装置获取每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息;
决策模块120,用于基于每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列,并将排在第一位的所述单体电池作为所述CAN-BUS电动车的供电电池;
第二获取模块130,用于在所述CAN-BUS电动车的行车过程中,通过设于排在第一位的所述单体电池的电池参数检测装置实时获取排在第一位的所述单体电池的电池参数信息,并基于预设的环境参数检测装置实时获取环境参数信息;
调整模块140,用于基于所述电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略。
在一些实施例中,决策模块120包括:
第一获取单元,用于基于每个所述单体电池对应的电池参数信息获取每个所述单体电池对应的寿命关联参数,并基于预设的电池寿命预测模型和每个所述单体电池对应的寿命关联参数获取每个所述单体电池的剩余寿命。
第二获取单元,用于基于每个所述单体电池对应的电池参数信息获取每个所述单体电池对应的剩余电荷量关联参数,并基于预设的剩余电荷量预测模型和每个所述单体电池对应的剩余电荷量关联参数获取每个所述单体电池的剩余电荷量。
第三获取单元,用于基于每个所述单体电池对应的剩余寿命、剩余电荷量和预设的电池性能评估模型获取每个所述单体电池的优先级。
排序单元,用于基于每个所述单体电池的优先级,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列。
在一些实施例中,CAN-BUS电动车的电池管理系统100还包括模型训练模块,所述模型训练模块,包括:
第四获取单元,用于利用仿真技术获取电池的剩余电荷量关联参数。
计算单元,用于基于所述剩余电荷量关联参数和预设的步进时间段,通过所述电池参数检测装置获取实验电池在所述预设条件下从满电状态开始对所述CAN-BUS电动车供电的电荷关联参数集,并计算每个所述电荷关联参数集对应的剩余电荷量。
构建单元,用于基于每个所述电荷关联参数集对应的剩余电荷量构建初始训练数据集,所述初始训练数据集包括多个映射关系,所述映射关系为所述电荷关联参数集和所述电荷关联参数集对应的所述剩余电荷量的映射关系。
绘制单元,用于基于所述初始训练数据集分别绘制所述剩余电量与所述电荷关联参数集中的每个电荷关联参数之间的离散型分布函数图像。
训练单元,用于构建支持向量机模型,并利用所述训练数据集对所述支持向量机模型进行训练,得到所述剩余电荷量预测模型。
在一些实施例中,调整模块140,包括:
确定单元,用于基于预设的放电策略决策模型和所述供电电池的电池参数信息确定初始放电策略。
调整单元,用于基于预设的放电策略优化模型和所述环境参数信息对所述初始放电策略进行调整,得到放电策略。
控制单元,用于基于所述放电策略控制所述供电电池放电。
在一些实施例中,调整模块140,包括:
判断单元,用于基于预设的电池故障检测模型、所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息判断所述供电电池是否出现故障,所述故障的等级包括一级故障和二级故障。
决策单元,用于若所述供电电池出现一级故障,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位的所述单体电池为所述CAN-BUS电动车供电,同时,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位之后的所有所述单体电池中剩余电荷量最大的所述单体电池为排在第一位的所述单体电池充电。
若所述供电电池出现二级故障,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位的所述单体电池为所述CAN-BUS电动车供电,同时,存储排在第一位的所述单体电池出现二级故障时的电池参数信息与排在第一位的所述单体电池的标识码之间的匹配关系。
需要说明的是,所属技术领域的技术人员可以清楚了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的装置和各个模块及单元的具体工作过程,可以参考前述基于CAN-BUS的电池管理方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
上述实施例提供的CAN-BUS电动车的电池管理系统100可以实现为一种计算机程序的形式,该计算机程序可以在如图3所示的终端设备200上运行。
请参阅图3,图3为本申请实施例提供的终端设备200的结构示意性框图,终端设备200包括处理器201和存储器202,处理器201和存储器202通过系统总线203连接,其中,存储器202可以包括非易失性存储介质和内存储器。
非易失性存储介质可存储计算机程序。该计算机程序包括程序指令,该程序指令被处理器201执行时,可使得处理器201执行上述任一种基于CAN-BUS的电池管理方法。
处理器201用于提供计算和控制能力,支撑整个终端设备200的运行。
内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境,该计算机程序被处理器201执行时,可使得处理器201执行上述任一种基于CAN-BUS的电池管理方法。
本领域技术人员可以理解,图3中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所涉及的终端设备200的限定,具体的终端设备200可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
应当理解的是,处理器201可以是中央处理单元 (Central Processing Unit,CPU),该处理器201还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital SignalProcessor,DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中,通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
其中,在一些实施例中,处理器201用于运行存储在存储器中的计算机程序,以实现如下步骤:
响应CAN-BUS电动车的上电请求,通过每个所述电池参数检测装置获取每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息;
基于每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列,并将排在第一位的所述单体电池作为所述CAN-BUS电动车的供电电池;
在所述CAN-BUS电动车的行车过程中,通过设于所述供电电池的电池参数检测装置实时获取所述供电电池的电池参数信息,并基于预设的环境参数检测装置实时获取环境参数信息;
基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略。
在一些实施例中,处理器201在实现所述基于每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列时,用于实现:
基于每个所述单体电池对应的电池参数信息获取每个所述单体电池对应的寿命关联参数,并基于预设的电池寿命预测模型和每个所述单体电池对应的寿命关联参数获取每个所述单体电池的剩余寿命;
基于每个所述单体电池对应的电池参数信息获取每个所述单体电池对应的剩余电荷量关联参数,并基于预设的剩余电荷量预测模型和每个所述单体电池对应的剩余电荷量关联参数获取每个所述单体电池的剩余电荷量;
基于每个所述单体电池对应的剩余寿命、剩余电荷量和预设的电池性能评估模型获取每个所述单体电池的优先级;
基于每个所述单体电池的优先级,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列。
在一些实施例中,处理器201还用于实现:
利用仿真技术获取电池的剩余电荷量关联参数;
基于所述剩余电荷量关联参数和预设的步进时间段,通过所述电池参数检测装置获取实验电池在所述预设条件下从满电状态开始对所述CAN-BUS电动车供电的电荷关联参数集,并计算每个所述电荷关联参数集对应的剩余电荷量;
基于每个所述电荷关联参数集对应的剩余电荷量构建初始训练数据集,所述初始训练数据集包括多个映射关系,所述映射关系为所述电荷关联参数集和所述电荷关联参数集对应的所述剩余电荷量的映射关系;
基于所述初始训练数据集分别绘制所述剩余电量与所述电荷关联参数集中的每个电荷关联参数之间的离散型分布函数图像;
对每个所述离散型分布函数图像进行曲线拟合,并基于进行曲线拟合后的所有所述离散型分布函数图像对所述初始训练数据集进行优化,得到训练数据集;
构建支持向量机模型,并利用所述训练数据集对所述支持向量机模型进行训练,得到所述剩余电荷量预测模型。
在一些实施例中,处理器201在实现所述基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略时,用于实现:
基于预设的放电策略决策模型和所述供电电池的电池参数信息确定初始放电策略;
基于预设的放电策略优化模型和所述环境参数信息对所述初始放电策略进行调整,得到放电策略;
基于所述放电策略控制所述供电电池放电。
在一些实施例中,处理器201在实现所述基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略时,用于实现:
基于预设的电池故障检测模型、所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息判断所述供电电池是否出现故障,所述故障的等级包括一级故障和二级故障;
若所述供电电池出现一级故障,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位的所述单体电池为所述CAN-BUS电动车供电,同时,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位之后的所有所述单体电池中剩余电荷量最大的所述单体电池为排在第一位的所述单体电池充电;
若所述供电电池出现二级故障,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位的所述单体电池为所述CAN-BUS电动车供电,同时,存储排在第一位的所述单体电池出现二级故障时的电池参数信息与排在第一位的所述单体电池的标识码之间的匹配关系。
需要说明的是,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的终端设备200的具体工作过程,可以参考前述基于CAN-BUS的电池管理方法的对应过程,在此不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器实现如本申请实施例提供的基于CAN-BUS的电池管理方法。
其中,所述计算机可读存储介质可以是前述实施例终端设备200的内部存储单元,例如终端设备200的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是终端设备200的外部存储设备,例如终端设备200配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求书的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于CAN-BUS的电池管理方法,其特征在于,所述方法用于CAN-BUS电动车的电池管理系统,所述电池管理系统通过CAN总线与电池组件连接,所述电池组件包括磁屏隔离和电池组,所述电池组设于所述磁屏隔离内部,所述电池组件的固定端设有震动组件,所述电池组包括多个单体电池,每个所述单体电池均设有电池参数检测装置,所述方法包括:
响应CAN-BUS电动车的上电请求,通过每个所述电池参数检测装置获取每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息;
基于每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列,并将排在第一位的所述单体电池作为所述CAN-BUS电动车的供电电池;
在所述CAN-BUS电动车的行车过程中,通过设于所述供电电池的电池参数检测装置实时获取所述供电电池的电池参数信息,并基于预设的环境参数检测装置实时获取环境参数信息;
基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略。
2.根据权利要求1所述的基于CAN-BUS的电池管理方法,其特征在于,所述基于每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列,包括:
基于每个所述单体电池对应的电池参数信息获取每个所述单体电池对应的寿命关联参数,并基于预设的电池寿命预测模型和每个所述单体电池对应的寿命关联参数获取每个所述单体电池的剩余寿命;
基于每个所述单体电池对应的电池参数信息获取每个所述单体电池对应的剩余电荷量关联参数,并基于预设的剩余电荷量预测模型和每个所述单体电池对应的剩余电荷量关联参数获取每个所述单体电池的剩余电荷量;
基于每个所述单体电池对应的剩余寿命、剩余电荷量和预设的电池性能评估模型获取每个所述单体电池的优先级;
基于每个所述单体电池的优先级,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列。
3.根据权利要求2所述的基于CAN-BUS的电池管理方法,其特征在于,所述剩余电荷量预测模型的训练方法,包括:
利用仿真技术获取电池的剩余电荷量关联参数;
基于所述剩余电荷量关联参数和预设的步进时间段,通过所述电池参数检测装置获取实验电池在所述预设条件下从满电状态开始对所述CAN-BUS电动车供电的电荷关联参数集,并计算每个所述电荷关联参数集对应的剩余电荷量;
基于每个所述电荷关联参数集对应的剩余电荷量构建初始训练数据集,所述初始训练数据集包括多个映射关系,所述映射关系为所述电荷关联参数集和所述电荷关联参数集对应的所述剩余电荷量的映射关系;
基于所述初始训练数据集分别绘制所述剩余电量与所述电荷关联参数集中的每个电荷关联参数之间的离散型分布函数图像;
对每个所述离散型分布函数图像进行曲线拟合,并基于进行曲线拟合后的所有所述离散型分布函数图像对所述初始训练数据集进行优化,得到训练数据集;
构建支持向量机模型,并利用所述训练数据集对所述支持向量机模型进行训练,得到所述剩余电荷量预测模型。
4.根据权利要求1所述的基于CAN-BUS的电池管理方法,其特征在于,所述基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略,包括:
基于预设的放电策略决策模型和所述供电电池的电池参数信息确定初始放电策略;
基于预设的放电策略优化模型和所述环境参数信息对所述初始放电策略进行调整,得到放电策略;
基于所述放电策略控制所述供电电池放电。
5.根据权利要求1所述的基于CAN-BUS的电池管理方法,其特征在于,所述基于所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略,包括:
基于预设的电池故障检测模型、所述供电电池的电池参数信息和所述环境参数信息判断所述供电电池是否出现故障,所述故障的等级包括一级故障和二级故障;
若所述供电电池出现一级故障,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位的所述单体电池为所述CAN-BUS电动车供电,同时,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位之后的所有所述单体电池中剩余电荷量最大的所述单体电池为排在第一位的所述单体电池充电;
若所述供电电池出现二级故障,控制DC/DC转换器工作,使排在第二位的所述单体电池为所述CAN-BUS电动车供电,同时,存储排在第一位的所述单体电池出现二级故障时的电池参数信息与排在第一位的所述单体电池的标识码之间的匹配关系。
6.一种CAN-BUS电动车的电池管理系统,其特征在于,所述电池管理系统通过CAN总线与电池组件连接,所述电池组件包括磁屏隔离和电池组,所述电池组设于所述磁屏隔离内部,所述电池组件的固定端设有震动组件,所述电池组包括多个单体电池,每个所述单体电池均设有电池参数检测装置,所述电池管理系统,包括:
第一获取模块,用于响应CAN-BUS电动车的上电请求,通过每个所述电池参数检测装置获取每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息;
决策模块,用于基于每个所述单体电池在预设条件下的电池参数信息,将所有所述单体电池按照优先级由高到低的顺序依次排列,并将排在第一位的所述单体电池作为所述CAN-BUS电动车的供电电池;
第二获取模块,用于在所述CAN-BUS电动车的行车过程中,通过设于排在第一位的所述单体电池的电池参数检测装置实时获取排在第一位的所述单体电池的电池参数信息,并基于预设的环境参数检测装置实时获取环境参数信息;
调整模块,用于基于所述电池参数信息和所述环境参数信息实时调整所述电池组的放电策略。
7.一种终端设备,其特征在于,所述终端设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序,其中,所述计算机程序被所述处理器执行时,实现如权利要求1至5中任一项所述的基于CAN-BUS的电池管理方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至5中任一项所述的基于CAN-BUS的电池管理方法。
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