CN203480000U - 一种纯电动车用动力锂电池健康状况检测器 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种纯电动车用动力锂电池健康状况检测器，其主要包括：数据采集模块、保护模块、测量分析控制单元、电子负载、通信单元、LCD显示器和PC机。数据采集模块用于将测量数据进行采集并传输给CPU测量分析模块保护模块对电池传感器进行过压/过流保护，CPU模块主要为SOH估计单元，其采用UKF算法进行电池健康状况的精确估算，控制单元对各数据分析后对动力锂电池的工作状态进行判断，控制电子负载的工作状态，同时控制整车的工作状态，LCD显示器用于显示信息，通信单元通过RS232接口连接至PC机，对动力锂电池的电压、电流、温度和SOH进行综合分析、控制与测量。该实用新型解决了动力锂电池SOH估算中实时性不够，估计结果不准确的现实问题。

Description

一种纯电动车用动力锂电池健康状况检测器

技术领域

本实用新型属于测试仪器，具体是纯电动车用动力锂电池健康状况检测器。

背景技术

在经济高速发展下，未来新能源电动汽车替代传统汽车将成为必然的趋势。21世纪电动汽车行业电子技术日渐进入成熟阶段，这是对电动汽车工业发展最有价值、最有贡献的阶段，也是在未来以电能为基础的社会里起着举足轻重的作用。随着环保纯电动汽车的广泛使用，可节省大量的矿产资源，具有明显的经济效益和社会效益。相对于容量估计（SOC）的研究，电池健康状况（SOH）研究与应用很少，电池SOH实际表现在电池内部某些参数(如内阻、容量等)的变化上。SAFT公司的研究人员提出的寿命衰减模型，该模型一般只用于作电池寿命衰减的定性分析；NING等根据大量试验数据推导出了一个锂离子电池的循环寿命经验模型，该模型由于考虑电池的很多物理因素，因此，并不能很好地适应不同电池；类似地，RAMADASS等也提出了一个锂离子电池容量衰减的数学模型；SALKIND等提出一种基于模糊逻辑的SOH估计算法，通过交流阻抗来估计SOH，该算法目前已经在某些电池管理系统(Battery management system,BMS)中实现，但不太适用于车辆电池管理系统；PILLER利用卡尔曼滤波算法估计了电池的内阻和容量的变化规律，为SOH的估计提出了一种新的、有效的方法。

电池的健康状况（SOH，State of Health），是指在一定条件下，电池所能充入或放出电量与电池标称容量的百分比。SOH以百分比的形式表现了当前电池的容量能力，对一块新的电池来说，其SOH值一般是大于100%的，随着电池的使用，电池在不断老化，SOH逐渐降低，在IEEE标准1188-1996中有明确规定，当动力电池的容量能力下降到80%时，即SOH小于80%时，就应该更换电池。目前有以下几种SOH估算的方法：

（1）直接放电法：想要知道电池的SOH最直接的方法是让单体电池实际放电一次，测试放出的电量。目前利用负载对单体电池SOH评价是业内唯一公认的可靠方法，但这种方法也存在一些缺点：需要离线测试电池的SOH，这对车用动力电池来说实现困难；测试负载较笨重，操作不方便；若用0.1C倍率放电，放电过程大概需要10个小时，测试时间太长。

（2）内阻法：主要是通过建立内阻与SOH之间的关系来估算SOH，大量论文都已说明了电池内阻和SOH之间存在确定的对应关系，可以简单的描述为：随电池使用时间的增长，电池内阻在增加，将影响电池容量，从而可以估算SOH。上海同济大学做过类似研究，认为SOH与内阻是对应变化的，对SOH进行了如下重新定义：

$\mathrm{SOH}=\frac{R_{\mathrm{now}}-R_{\mathrm{new}}}{R_{\mathrm{old}}-R_{\mathrm{new}}}100\%---\left(1\right)$

其中，R_now代表电池当前的欧姆内阻，R_new代表电池出厂时的欧姆内阻，R_old代表当电池容量下降到80%时电池的内阻。此时，SOH分布在0-100%之间，一块新电池的SOH为100%，报废电池的SOH为0。这种方法也存在一些缺点：经研究当电容量下降了原来的25%或30%后，电池内阻才会有较明显的变化，而标准中规定当电池容量下降到80%时电池就应该被更换，所以想要通过这种方法实时估算电池的SOH难度较大，而且电池内阻很小，一般是毫欧级，属于小信号，要想准确测量电池内阻也比较困难。目前这种方法还没有得到实际的应用。

（3）模型法：这种方法的主要思想是分析电池内部所发生的化学反应，以此为基础建立电池的模型，用此模型来计算电池容量的衰减，来得出电池的SOH。当量子力学这一学说应用到化学动力学之后，化学反应这一微观过程有了新的论证，从而形成了过渡状态理论如艾林方程：

$\frac{\mathrm{dM}}{\mathrm{dt}}=\frac{\mathrm{KT}}{{\mathrm{hc}}^q}{e}^{D{s}^q/R}{e}^{D{H}^q/\mathrm{RT}}---\left(2\right)$

其中，M表示电池容量的衰减量；t表示电池的使用时间，在动力电池系统中e抗原用充放电的循环次数来表征；DH^q表示活化熵；Ds^q/R表示活化熵；h表示普朗克常数；K表示波尔兹曼常数；R表示摩尔气体常数；c^q表示标准浓度。这种方法需要认真分析电池内部化学反应，并知道电池一些固有参数，如活化焓，活化熵等，而且运用之前也需要做大量关于电池寿命的试验，试验量大。目前来说此种方法难度较大，耗时较长，对于实际运用来说并不适合。

实用新型内容

本实用新型是为了克服现有SOH估算方法测量时间长、难度大，提供了一种能够实时估算、测量准确的适用于纯电动车用动力锂电池健康状况检测器。

为了实现上述目的，本实用新型采用以下技术方案：

本实用新型的纯电动车用动力锂电池健康状况检测器，它包括数据采集模块、保护模块、测量分析控制单元、电子负载、通信单元、LCD显示器和PC机；所述数据采集模块采集电子负载和动力锂电池的测量数据，并传输给所述测量分析控制单元、通信单元以及保护模块；所述测量分析控制单元对测量数据进行分析处理，并判断动力锂电池的工作状态，以及控制电子负载和整车的工作状态，同时将分析处理过数据结果传输给LCD显示器和保护模块；所述保护模块对动力锂电池进行过压和过流保护；所述通信单元通过RS232接口连接至PC机，动力锂电池的测量数据由通信单元传输至PC机，所述PC机用于动力锂电池的电压、电流、温度和SOH进行综合分析、控制与测量；所述LCD显示器用于显示数据信息。

作为本实用新型的一种改进，所述数据采集模块包括电压传感器、电池参数检测模块、电流传感器，所述电压传感器检测电子负载的电压并将测量数据传送给测量分析控制单元，所述电流传感器检测动力锂电池的电流并将测量数据传送给测量分析控制单元，所述电池参数检测模块检测动力锂电池的性能状态并将测量数据传送给测量分析控制单元。

作为本实用新型的一种改进，所述电池参数检测模块包括电压检测模块和温度检测模块。所述电压检测模块和温度检测模块分别采集电池电压和温度的实时状态，并将测量数据传输给测量分析控制单元。

作为本实用新型的一种改进，所述电流传感器为霍尔电流传感器。

作为本实用新型的一种改进，所述保护模块包括均衡控制保护模块和充放电控制模块，所述均衡控制保护模块和充放电控制模块用于控制和管理动力锂电池的充电和放电。

本实用新型的有益效果是：

（1）实时监测并显示动力锂电池运行过程中的各种参数和工作状态，包括电池充放电电压、电流，温度，电池实时容量和实时健康状况等；

（2）通过对各运行参数的采集分析，建立较精确的适用于纯电动车用动力锂电池指标的电池模型，离线处理纯电动车锂动力电池的充放电电压、电流，温度等采集数据，高精度辨识电池模型参数初始值，包括欧姆内阻，极化内阻和等效电容值；

（3）在所建立的动力锂电池模型和电池内阻参数精确辨识的基础上，提出基于UKF的新型动力锂电池SOH估计算法，并建立滤波状态方程与量测方程，推导算法流程，解决动力锂电池SOH估算中存在的实时性不够，估计结果不准确的现实问题；

（4）实时记录动力锂电池工作过程中的各种参数，并在计算机上显示重要参数的变化曲线，以此分析动力锂电池电池的工作特性，控制整车工作状态。

附图说明

图1是本实用新型的动力锂电池SOH检测器总体结构图；

图2是本实用新型的动力锂电池SOH估计器硬件结构图；

图3是本实用新型的动力锂电池二阶电路等效模型；

图4是本实用新型的动力锂电池SOH估计算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本实用新型做进一步的描述。

为实现实用新型的目的，本实用新型的一种纯电动车用动力锂电池健康状况检测器，它包括数据采集模块、保护模块、测量分析控制单元（CPU）、电子负载、通信单元、LCD显示器和PC机；所述数据采集模块采集电子负载和动力锂电池的测量数据，并传输给所述测量分析控制单元（CPU）、通信单元以及保护模块；所述测量分析控制单元（CPU）对测量数据进行分析处理，并判断动力锂电池的工作状态，以及控制电子负载和整车的工作状态，同时将分析处理过数据结果传输给LCD显示器和保护模块；所述保护模块对动力锂电池进行过压和过流保护；所述通信单元通过RS232接口连接至PC机，动力锂电池的测量数据由通信单元传输至PC机，所述PC机用于动力锂电池的电压、电流、温度和SOH进行综合分析、控制与测量；所述LCD显示器用于显示数据信息。

数据采集模块实时采集动力锂电池运行过程中的各种参数和工作状态，包括电池充放电电压、电流、温度，并将测量数据传输给测量分析控制单元（CPU），测量分析控制单元（CPU）对各实时采集的运行参数进行分析处理，准确及时的监控电池容量和健康状况。测量分析控制单元（CPU）将动力锂电池的工作状态以及控制电子负载和整车的工作状态传输给LCD显示器，各数据结果可以实时显示供相关人员查看。数据采集模块、保护模块、测量分析控制单元（CPU）和通信单元组成锂动力电池SOH估计器，通过对各运行参数的采集分析，建立较精确的适用于纯电动车用动力锂电池指标的电池模型，离线处理纯电动车锂动力电池的充放电电压、电流，温度等采集数据，高精度辨识电池模型参数初始值，包括欧姆内阻，极化内阻和等效电容值；在所建立的动力锂电池模型和电池内阻参数精确辨识的基础上，提出基于UKF的新型动力锂电池SOH估计算法，并建立滤波状态方程与量测方程，推导算法流程，解决动力锂电池SOH估算中存在的实时性不够，估计结果不准确的现实问题。数据采集模块实时记录动力锂电池工作过程中的各种参数，并在LCD显示器上显示重要参数的变化曲线，以此分析动力锂电池电池的工作特性，测量分析控制单元（CPU）将数据传输给保护模块以控制整车工作状态。

具体的，所述数据采集模块包括电压传感器、电池参数检测模块、电流传感器，所述电压传感器检测电子负载的电压并将测量数据传送给测量分析控制单元（CPU），所述电流传感器检测动力锂电池的电流并将测量数据传送给测量分析控制单元（CPU），所述电池参数检测模块检测动力锂电池的性能状态并将测量数据传送给测量分析控制单元（CPU）。电压传感器、电流传感器以及电池参数检测模块采集到的数据均为锂动力电池的实时测量数据，采集到的高精度数据有助于SOH估计结果的准确性。所述电池参数检测模块包括电压检测模块和温度检测模块。电压检测模块和温度检测模块分别采集电池电压和温度的实时状态，并将测量数据传输给测量分析控制单元（CPU）。所述电流传感器为霍尔电流传感器。根据霍尔电流传感器的特性，其输出端能够输出精确反映锂动力电池电流的电流变化。所述保护模块包括均衡控制保护模块和充放电控制模块，所述均衡控制保护模块和充放电控制模块用于控制和管理动力锂电池的充电和放电。根据采集的电池单体信息、回路电流值以及估算的实时SOC值，在电池组充电或者放电状态下，判断是否开启均衡控制算法，对于电池的充电、放电实现有效控制和管理，保证电池的安全高效的使用。

本实用新型的纯电动车用动力锂电池的SOH估计新算法，其特征包括：动力锂电池模型建立与仿真验证、OCV-SOC关系函数查找表、基于UKF的电池SOH估计算法状态方程与量测方程、SOH估计算法步骤建立。

（1）电池模型，本实用新型选用二阶电路等效模型作为UKF算法的电池模型，因为它能较好地体现电池的动态性能，同时阶数不高，减少了处理器的运算，易于工程实现。此外，该模型还能够准确地反映电池电动势与端电压的关系，从而使闭环估计有较高的精度。

（2）新型SOH估计算法，UKF的估计方法是在Kalman滤波中，当观测向量V存在粗差时（这里仅讨论观测向量中存在粗差的情形），由标准Kalman滤波算法可知，状态预测

方差因子

都将受到粗差的影响。根据稳健M估计等价权原理，通过分析增益矩阵K_k，可以选取适当的权函数代替观测噪声协方差阵，以减小或消除粗差对估计结构的影响。等价权选定之后，重新利用广义最小二乘原理，可导出UKF滤波的稳健推广估计的递推方程。

如图1所示的锂动力电池SOH检测器总体结构中，根据锂离子动力电池对测试、分析和控制设备的要求，SOH检测器相应的模块包括：数据采集模块、保护模块、CPU测量分析模块、电子负载、通信模块、LCD显示单元、上位机控制操作界面等几部分组成。如图1，数据采集模块用于将测量数据进行采集并传输给CPU测量分析模块保护模块对电池传感器进行过压/过流保护，CPU模块主要为SOH估计单元，其采用UKF算法进行电池健康状况的精确估算，控制单元对各数据分析后对动力锂电池的工作状态进行判断，控制电子负载的工作状态，同时控制整车的工作状态，LCD显示器连接在控制单元上用于显示信息，通信单元通过USB或者RS232接口连接至PC机，用于动力锂电池的电压、电流、温度和SOH进行综合分析、控制与测量。

如图2是本实用新型的动力锂电池SOH估计器硬件结构，采用了模块化的设计思想，依据各模块所实现的功能将整个硬件部分划分为5个模块，分别是：电池参数检测模块、数据处理控制模块、均衡控制保护模块、充放电控制模块以及电子负载单元，硬件功能组成单元如图3所示。主控制模块方实现功能如下：

（1)根据采集的电池单体电压/电流状态信息，判断电池当前状态并进行相应的SOC估计，充放电状态下应用本项目提出的UKF法进行动态SOC估计；

（2)根据采集的电池单体信息、回路电流值以及估算的实时SOC值，在电池组充电或者放电状态下，判断是否开启均衡控制算法，对于电池的充电、放电实现有效控制和管理，保证电池的安全高效的使用；

（3)利用SPI通信模块和CAN通信模块进行上位机通信。

本实用新型的纯电动车用动力锂电池的二阶等效电路模型考虑了充放电状态的不一致，放电状态下电池的等效电路模型如图3所示：Voc描述电池开路电压，与电池的SOC有固定的函数关系；浓差极化内阻R_pc、电化学极化内阻Rpe、欧姆内阻R₀为模型内阻；

电阻R_pc、R_pe与电容C_pc、C_pe并联用于模拟电池充放电极化过程中表现出的动态特性；R_s为电池放电时的负载电阻。

由图3可知，假设放电电流为I₀，则各个参数之间的关系满足式（3）和式（4）：

$\frac{{\mathrm{dV}}_{\mathrm{Cpc}}}{\mathrm{dt}}=\frac{1}{C_{\mathrm{pc}}}{I}_0-\frac{1}{R_{\mathrm{pc}}{C}_{\mathrm{pc}}}{V}_{\mathrm{Cpc}}---\left(3\right)$

$\frac{{\mathrm{dV}}_{\mathrm{Cpe}}}{\mathrm{dt}}=\frac{1}{C_{\mathrm{pe}}}{I}_0-\frac{1}{R_{\mathrm{pe}}-C_{\mathrm{pe}}}{V}_{\mathrm{Cpe}}---\left(4\right)$

模型中的参数均可以通过实验利用系统参数辨识的方法得到，并且它们的值与工作环境、工作电流及其方向(充、放电)、寿命状态等因素相关。本项目希望通过多次电池充放电实验，验证该电池模型的有效性，在此基础上提出基于UKF算法的电池模型参数在线辨识方法。

本实用新型的纯电动车用动力锂电池的SOH估计器算法设计流程图，如图4，本项目提出基于UKF的内阻参数在线辨识方法，并根据内阻和电池SOH的关系函数，实时估计电池SOH。该方法主要包括两部分：首先需要建立单体电池二阶等效电路模型，模型包括表征电池健康状况的重要参数欧姆内阻，结合UKF在线计算该内阻；其次，在建立欧姆内阻与电池SOH的关系函数之前，需要进行大量的电池老化试验，根据上述提到的基于特征参数和基于数据驱动的估计方法，初步建立欧姆内阻R0与电池SOH之间的关系。

Claims (5)

1.一种纯电动车用动力锂电池健康状况检测器，其特征在于，它包括数据采集模块、保护模块、测量分析控制单元、电子负载、通信单元、LCD显示器和PC机；所述数据采集模块采集电子负载和动力锂电池的测量数据，并传输给所述测量分析控制单元、通信单元以及保护模块；所述测量分析控制单元对测量数据进行分析处理，并判断动力锂电池的工作状态，以及控制电子负载和整车的工作状态，同时将分析处理过数据结果传输给LCD显示器和保护模块；所述保护模块对动力锂电池进行过压和过流保护；所述通信单元通过RS232接口连接至PC机，动力锂电池的测量数据由通信单元传输至PC机，所述PC机用于动力锂电池的电压、电流、温度和SOH进行综合分析、控制与测量；所述LCD显示器用于显示数据信息。

2.如权利要求1所述的纯电动车用动力锂电池健康状况检测器，其特征在于，所述数据采集模块包括电压传感器、电池参数检测模块、电流传感器，所述电压传感器检测电子负载的电压并将测量数据传送给测量分析控制单元，所述电流传感器检测动力锂电池的电流并将测量数据传送给测量分析控制单元，所述电池参数检测模块检测动力锂电池的性能状态并将测量数据传送给测量分析控制单元。

3.如权利要求2所述的纯电动车用动力锂电池健康状况检测器，其特征在于，所述电池参数检测模块包括电压检测模块和温度检测模块，所述电压检测模块和温度检测模块分别检测动力锂电池的电压和温度状况。

4.如权利要求2所述的纯电动车用动力锂电池健康状况检测器，其特征在于，所述电流传感器为霍尔电流传感器。

5.如权利要求1所述的纯电动车用动力锂电池健康状况检测器，其特征在于，所述保护模块包括均衡控制保护模块和充放电控制模块，所述均衡控制保护模块和充放电控制模块用于控制和管理动力锂电池的充电和放电。

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