基于ARM的純電動汽車電池管理系統(tǒng)設(shè)計

【摘要】：隨著全球能源危機和環(huán)境污染日益嚴重，電動汽車憑借其無污染、高性能等優(yōu)勢，逐漸成為當代汽車的發(fā)展方向。電池管理系統(tǒng)是電動汽車的關(guān)鍵組成模塊，電池要配備電池管理系統(tǒng)才能正常工作，而電池的荷電狀態(tài)（State of Charge，簡稱為SOC）描述了電池的剩余電量，是電池在使用的過程中最重要的參數(shù)之一。準確估計SOC可以防止電池的過充與過放，有效延長蓄電池的使用壽命，并且在電動汽車的行駛過程中可以預(yù)知可續(xù)駛里程。本文重點研究了電動汽車電池管理系統(tǒng)的主要功能和SOC的估算方法，提出了利用自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行SOC估算的方法，設(shè)計了一種基于ARM7的嵌入式電池管理系統(tǒng)。 由于SOC估算受溫度、老化、充放電倍率、自放電等因素的影響，使得電池在實際應(yīng)用中，呈高度的非線性特性，為SOC的精確估算帶來很大的困難。純電動汽車的動力電池工作溫差大，可達到55℃，目前多數(shù)SOC估算算法沒有考慮溫度因素的影響；另外，電池的SOC與其端電壓是非線性的關(guān)系，但很多現(xiàn)有的算法卻直接把這當成線性關(guān)系來處理，使得電動汽車動力電池SOC估算誤差大，導(dǎo)致了電動汽車能量無法精細管理，直接影響了電動汽車的經(jīng)濟性及其推廣進程。 本文以鋰離子電池作為研究對象，介紹了鋰離子電池的工作原理，并對10Ah動力鋰離子電池進行了數(shù)據(jù)采集。通過分析現(xiàn)有SOC估計方法的優(yōu)缺點及適用場合，提出一種結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)能力和模糊系統(tǒng)邏輯推理能力的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池SOC估算方法，建立基于ANFIS的動力鋰離子電池SOC估算模型。在MATLAB平臺上對基于ANFIS的動力鋰離子電池SOC估算模型進行實驗仿真，用采集到的大量實驗數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練，結(jié)果證明該模型可以比較好的反映電池特性，得到的SOC預(yù)測值與實測值的誤差較低，可用于鋰離子電池等動力蓄電池的SOC估算。 最后，設(shè)計電池管理系統(tǒng)的整體方案，采用LPC2210作為控制系統(tǒng)的主控核心芯片，設(shè)計基于ARM7的電動汽車電池管理系統(tǒng)的硬件部分和軟件部分。硬件部分主要包括LPC2210的最小系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集電路、均衡充電電路、均衡保護電路和通信電路。軟件部分采用模塊化的程序設(shè)計方法，給出了主程序和子程序流程圖，同時重點解決了基于ANFIS的SOC估算方法的實現(xiàn)。 【關(guān)鍵詞】：電動汽車 電池管理系統(tǒng) 荷電狀態(tài) 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ARM
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TM912;U469.72
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 電動汽車電池管理系統(tǒng)的發(fā)展概況8-12
• 1.1.1 電池管理系統(tǒng)的國外發(fā)展概況9-10
• 1.1.2 電池管理系統(tǒng)的國內(nèi)發(fā)展概況10-12
• 1.2 電池管理系統(tǒng)的主要功能12
• 1.3 課題研究的主要意義12-13
• 1.4 本論文章節(jié)安排13-14
• 2 動力鋰離子電池及其剩余量的估計14-27
• 2.1 電動汽車對動力電池的要求14-16
• 2.2 鋰離子電池的基本工作原理16-17
• 2.3 鋰離子電池的剩余容量及 SOC 估算17-25
• 2.3.1 鋰離子電池的剩余容量17-18
• 2.3.2 影響電池 SOC 估算的因素18-20
• 2.3.3 國內(nèi)外常見 SOC 估測方法比較20-25
• 2.4 本課題所采用的估計方法25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 3 電池剩余量的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計27-42
• 3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)知識27-33
• 3.1.1 模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合27-28
• 3.1.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法研究28
• 3.1.3 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)原理28-32
• 3.1.4 T-S 型模糊模型等效的 ANFIS32-33
• 3.2 ANFIS 在電池剩余量估算中的應(yīng)用33-41
• 3.2.1 輸入輸出量的選擇33-34
• 3.2.2 實驗數(shù)據(jù)的采集34-37
• 3.2.3 MATLAB 仿真實驗及結(jié)果分析37-41
• 3.3 本章小結(jié)41-42
• 4 基于 ARM 的電池管理系統(tǒng)硬件設(shè)計42-53
• 4.1 系統(tǒng)硬件的總體結(jié)構(gòu)論證42-43
• 4.2 LPC2210 ARM7 簡介及其最小系統(tǒng)43-45
• 4.2.1 LPC2210 簡介43-44
• 4.2.2 電源模塊設(shè)計44-45
• 4.2.3 晶振電路設(shè)計45
• 4.2.4 復(fù)位電路設(shè)計45
• 4.3 數(shù)據(jù)采樣模塊設(shè)計45-49
• 4.3.1 電壓檢測電路45-47
• 4.3.2 電流檢測電路47-48
• 4.3.3 溫度檢測電路48-49
• 4.4 均衡充電模塊設(shè)計49-50
• 4.5 均衡保護模塊設(shè)計50-51
• 4.6 通信模塊設(shè)計51-52
• 4.7 本章小結(jié)52-53
• 5 基于 ARM 的電池管理系統(tǒng)軟件設(shè)計53-59
• 5.1 ARM ADS 軟件開發(fā)工具介紹53-54
• 5.2 Code Warrior IDE 集成開發(fā)環(huán)境介紹54
• 5.3 系統(tǒng)軟件主程序設(shè)計54-55
• 5.4 數(shù)據(jù)采集子程序設(shè)計55-56
• 5.5 基于 SOC 估算的均衡控制子程序設(shè)計56
• 5.6 電池保護電路子程序設(shè)計56-57
• 5.7 上位機界面設(shè)計57-58
• 5.8 本章小結(jié)58-59
• 6 結(jié)論59-61
• 6.1 結(jié)論59
• 6.2 展望59-61
• 致謝61-62
• 參考文獻62-65
• 附錄65

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