一種動(dòng)力型鋰電池電量監(jiān)控裝置及監(jiān)控方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電量檢測(cè)技術(shù)，具體涉及一種動(dòng)力型鋰電池電量監(jiān)控裝置及監(jiān)控方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在電池包運(yùn)行過(guò)程中，因電機(jī)負(fù)載變化大，電流波動(dòng)劇烈，工作環(huán)境溫度經(jīng)常變 化，使得電池的工況變動(dòng)很大，給電池容量的估算帶來(lái)了困難。動(dòng)力型鋰電要求輸出電流 高、安全性好、壽命長(zhǎng)，鋰電池更適合大功率型電池包的電源需求。精確計(jì)算剩余電池電量 的重要性毋庸置疑，但現(xiàn)有的僅通過(guò)測(cè)量某些數(shù)據(jù)點(diǎn)甚至是電池電壓的簡(jiǎn)單方法無(wú)法達(dá)到 上述目的，隨著單片機(jī)的運(yùn)算功能越來(lái)越強(qiáng)，功耗越來(lái)越低，能夠應(yīng)用更為復(fù)雜的電池電量 監(jiān)控算法。
[0003] 目前普遍使用的兩種監(jiān)測(cè)電量的方法：一種以電壓測(cè)量為基礎(chǔ)；另一種以電流積 分為基礎(chǔ)。前一種方法以電壓為基礎(chǔ)屬于最早的方法，僅需要測(cè)量電池兩級(jí)間的開(kāi)路電壓， 然后根據(jù)電池電壓和剩余電量的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系得到。在測(cè)量期間，只有在不施加任何負(fù)載且靜 置一段時(shí)間后，才存在這種電池電壓與電量之間的簡(jiǎn)單關(guān)系，當(dāng)施加負(fù)載時(shí)，電池電壓會(huì)因 為電池內(nèi)部阻抗引起的壓降而產(chǎn)生失真。
[0004] 考慮到基于電壓的電池電量監(jiān)測(cè)會(huì)產(chǎn)生誤差，假定可以通過(guò)電池內(nèi)阻壓降來(lái)校正 帶負(fù)載的電壓，然后通過(guò)使用校正后的電壓值來(lái)獲取當(dāng)前的電池荷電狀態(tài)（state of charge，S0C)。美國(guó)先進(jìn)電池聯(lián)合會(huì)（United States Advanced Battery Consortium, USABC)將電池 SOC定義為在一定的放電倍率狀態(tài)下，剩余電量與同條件下的額定容量的比 值。但是，電池內(nèi)阻又取決于S0C，如果使用平均值，那么在幾乎完全放電的狀態(tài)下的內(nèi)阻為 充電狀態(tài)下的1 〇倍以上，由此引起的對(duì)S0C的估測(cè)誤差將達(dá)到100 %。不同電池間阻抗的變 化加大了情況的復(fù)雜性，新電池也會(huì)存在上下15%的低頻阻抗變化，這在高負(fù)載的電壓校 正中造成很大差異。例如，動(dòng)力型鋰電池在通常的0.5C充放電電流、2AH的電池的典型阻抗 為0.15歐姆，最差時(shí)會(huì)在電池間產(chǎn)生45mV的校正電壓差異，最終造成S0C估計(jì)誤差達(dá)到 20%。因此單獨(dú)使用電壓測(cè)量估算電池電量的方法有很大的局限性。
[0005] 另一種電流積分為基礎(chǔ)的電池電量監(jiān)控方法通過(guò)對(duì)電池的充放電流進(jìn)行積分，算 出一共充放電的電量。當(dāng)電池剛好充好電且已知是完全充電時(shí)，使用電流積分方法的效果 非常好。但是如果電池長(zhǎng)期不工作，或者幾個(gè)充放電周期都沒(méi)有充滿電，那么由內(nèi)部化學(xué) 反應(yīng)引起的自放電現(xiàn)象就會(huì)變得非常明顯。目前還沒(méi)有方法可以測(cè)量自放電，所以必須使 用一個(gè)預(yù)定義的方法對(duì)其進(jìn)行校正。不同的電池模型有不同的自放電速度，這取決于荷電 狀態(tài)(S0C)、溫度以及電池的充放電循環(huán)歷史等因素。而且創(chuàng)建自放電的精確模型需要花費(fèi) 相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，即便這樣仍不能保證結(jié)果的準(zhǔn)確性。電流積分法還存在只有 完全充電后立即完全放電，才能更新總電量值的缺點(diǎn)。如果在電池壽命期內(nèi)完全放電的次 數(shù)很少，難么電量值更新以前，電池的真實(shí)容量可能已經(jīng)開(kāi)始大幅下降，這會(huì)導(dǎo)致對(duì)電池的 電量的過(guò)高估計(jì)，即使電池電量在給定的溫度和放電速度下進(jìn)行了最新的更新，可用電量 仍然會(huì)隨放電速度以及溫度的改變而發(fā)生變化。因此單獨(dú)使用電流積分估算電池電量的方 法有很大的局限性。
[0006] 根據(jù)多年的鋰電池使用經(jīng)驗(yàn)和研究文獻(xiàn)分析得到，影響電池電量的主要因素有： (1)充放電狀態(tài)、（2)極化效應(yīng)、（3)電池壽命、（4)溫度。本發(fā)明經(jīng)過(guò)實(shí)踐總結(jié)認(rèn)為(2)、（3)、 (4)參數(shù)是緩慢變化的，且互相之間有關(guān)聯(lián)效應(yīng)。其中溫度、電池壽命都將引起極化效應(yīng)的 改變，最終影響電池內(nèi)阻的變化。
[0007] 電池內(nèi)阻由歐姆內(nèi)阻（以下用R0表示)和極化內(nèi)阻（以下用Rp表示)兩部分組成，兩 者相加得到電池全內(nèi)阻，電池的歐姆內(nèi)阻R0主要由電池的電極材料、電解液、隔膜電阻以及 電池其他零件的接觸電阻組成。極化電阻由濃差極化和電化學(xué)極化引起，大小與電池內(nèi)部 的活性物質(zhì)的本性、電極的結(jié)構(gòu)、電池的制造工藝等因素有關(guān)，尤其與電池的工作條件有 關(guān)，其中放電電流和溫度對(duì)其影響最大。溫度降低對(duì)電化學(xué)極化、離子擴(kuò)散都由不利的影 響，故在低溫條件下，電池的內(nèi)阻增加。大電流放電時(shí)，電池的電化學(xué)和濃差極化增加，引起 極化內(nèi)阻增大。根據(jù)典型的動(dòng)力型鋰電池實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)所得，電池內(nèi)阻和溫度有關(guān)，隨著溫度升 高，電池的歐姆內(nèi)阻R0及極化內(nèi)阻Rp都將減小，其中對(duì)極化電阻的影響比對(duì)歐姆電阻的影 響大。歐姆內(nèi)阻R0在低溫時(shí)，隨S0C增大而減小;在高溫時(shí)，隨S0C變化較小。
[0008] 電池壽命也對(duì)電池內(nèi)阻有很大的影響，當(dāng)電池老化時(shí)，阻抗的增加要比電池電量 的降低顯著多，典型的動(dòng)力型鋰電池在70個(gè)充放電循環(huán)后，阻抗會(huì)提高一倍，而相同周期的 無(wú)負(fù)載電量?jī)H會(huì)下降2%-3%。因此基于電壓的算法在新電池上很實(shí)用，但是如果不考慮上 述因素，在鋰電池達(dá)到使用壽命15% (預(yù)計(jì)500個(gè)充放電周期）就會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重誤差（誤差為 50%)〇
[0009] 根據(jù)以上典型的動(dòng)力型鋰電池辨識(shí)結(jié)果，本發(fā)明采用Thevenin電池模型，模型參 數(shù)R0隨著S0C、電池壽命的變化而改變和Rp隨著溫度、電池壽命的變化而改變，通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè) 試得到經(jīng)驗(yàn)規(guī)律性。本發(fā)明結(jié)合電壓測(cè)量和電流積分方法的優(yōu)點(diǎn)，將兩者作為后續(xù)算法的 校正，引入多參數(shù)循環(huán)卡爾曼濾波核心算法，同時(shí)在線估計(jì)電池荷電狀態(tài)S0C和極化電阻 R0,加入溫度參數(shù)Ttemp和電池循環(huán)次數(shù)參數(shù)N。本發(fā)明采用的電池電量估計(jì)方法，能使電池 模型較好的描述電池的動(dòng)態(tài)特性，具有較好的適用性，使得動(dòng)力型鋰電池 S0C的估算精度得 到提尚。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 本發(fā)明主要針對(duì)現(xiàn)有測(cè)量方法存在較大誤差的問(wèn)題，發(fā)明了一種動(dòng)力型鋰電池電 量監(jiān)控裝置及監(jiān)控方法。
[0011] 本發(fā)明綜合了電流法和電壓法的各自長(zhǎng)處，并為后續(xù)濾波計(jì)算提供校正。由于開(kāi) 路電壓與S0C存在非常精確的相關(guān)性，所以在電池包無(wú)負(fù)載和電源處于張弛狀態(tài)的情況下， 這種方法可以精確預(yù)估計(jì)現(xiàn)有的電量。此外，本發(fā)明利用電池的靜置狀態(tài)來(lái)尋找S0C預(yù)估計(jì) 的"起始位置"，解決電池自放電估計(jì)的難點(diǎn)。當(dāng)設(shè)備接入工作狀態(tài)后，轉(zhuǎn)為電流積分法對(duì) S0C進(jìn)行預(yù)估計(jì)。本發(fā)明利用電壓法和電流法的有點(diǎn)，無(wú)需在充滿電的情況下更新電量，得 到不同工況下的S0C預(yù)估計(jì)值，為本發(fā)明多參數(shù)循環(huán)Kalman濾波核心算法提供S0C預(yù)估計(jì)狀 態(tài)校正。
[0012] 本發(fā)明以多參數(shù)循環(huán)卡爾曼濾波算法為核心，其意義在于除了常見(jiàn)的S0C作為狀 態(tài)參數(shù)外，還增加電池歐姆內(nèi)阻Ro作為狀態(tài)參數(shù)，用可變的電池極化電容CP和極化電阻RP代 表溫度Tte?P的改變對(duì)電池狀態(tài)的影響，將電池有效初始容量對(duì)應(yīng)電池循環(huán)次數(shù)N(估計(jì)電池 老化效應(yīng)），并結(jié)合電壓檢測(cè)電池電量經(jīng)驗(yàn)曲線方法和電流積分檢測(cè)電池電量計(jì)算方法的 優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)預(yù)估計(jì)SOC參數(shù)校正模塊自動(dòng)判斷采用哪種方法進(jìn)行循環(huán)校正，消除Kalman濾波 的累積誤差與計(jì)算初始偏差。脈沖電壓控制模塊自動(dòng)給電池施加一個(gè)脈沖電壓，根據(jù)電壓 變動(dòng)和電流變動(dòng)的響應(yīng)曲線，由數(shù)據(jù)擬合模塊給出核心算法的電池模型參數(shù)初始值。核心 模塊結(jié)合電池循環(huán)次數(shù)計(jì)數(shù)模塊和溫度檢測(cè)模塊的數(shù)據(jù)，進(jìn)行多參數(shù)循環(huán)式卡爾曼濾波離 散遞推，連續(xù)不斷地輸出電池容量的估計(jì)值。
[0013] 本發(fā)明的上述技術(shù)問(wèn)題是通過(guò)以下技術(shù)方案得以實(shí)施的：一種動(dòng)力型鋰電池電量 監(jiān)控裝置，其特征在于，包括：電壓檢測(cè)模塊；電壓檢測(cè)電量模塊；電流檢測(cè)模塊；電流積分 電量模塊；電量參數(shù)校正模塊;多參數(shù)循環(huán)卡爾曼濾波核心計(jì)算模塊;數(shù)據(jù)擬合模塊;溫度 控制模塊;電池循環(huán)次數(shù)計(jì)數(shù)模塊;脈沖電壓控制模塊。
[0014] 作為優(yōu)選，與其相匹配的鋰電池模型，由電池開(kāi)端電壓Uoc、電池歐姆內(nèi)阻R0、電池 極化內(nèi)阻Rp、電池極化電容Cp連接構(gòu)成，其中電池極化內(nèi)阻Rp、電池極化電容Cp相互并聯(lián)后 與電池開(kāi)端電壓Uoc、電池歐姆內(nèi)阻R0串聯(lián)。上述電池模型稱為采用Thevenin電池模型。
[0015] 利用權(quán)利要求1所述的動(dòng)力型鋰電池電量監(jiān)控裝置，進(jìn)行電量監(jiān)控，其監(jiān)控方法 為：
[0016] ①鋰電池在開(kāi)始充電時(shí)，給電池施加脈沖電壓，檢測(cè)得到電壓與電流的響應(yīng)曲線， 通過(guò)數(shù)據(jù)擬合模塊給出電池 R〇、Rp、Cp的迭代初始值。
[0017] ②電池處于無(wú)負(fù)載較長(zhǎng)時(shí)間時(shí)，由電壓檢測(cè)電量模塊給出S0C初始值。
[0018] ③電池處于完全充放電時(shí)，由電流積分電量模塊給出S0C初始值。
[0019] ④開(kāi)始充電時(shí)，先進(jìn)行恒流充電，由電壓檢測(cè)電量模塊檢測(cè)電壓改變，電壓升高 后，電池轉(zhuǎn)為恒流充電，由電流積分電量模塊監(jiān)控電流改變，充電電流減少后，電池充電結(jié) 束，由電量參數(shù)校準(zhǔn)模塊綜合電壓測(cè)量法和電流積分法給出S0C初始水平值和電池初始電 量，作為初始參數(shù)提供給多參數(shù)循環(huán)卡爾曼(Kalman)濾波核心計(jì)算模塊，作為核心計(jì)算的 初始參數(shù)。
[0020]⑤在電池正常放電工作過(guò)程中，由電壓檢測(cè)電量模塊和電流積分電量模塊同時(shí)運(yùn) 行并由電量參數(shù)校準(zhǔn)模塊保存電量改變信息，作為多參數(shù)循環(huán)卡爾曼(Kalman)濾波算法的 參考信息。
[0021 ]⑥整個(gè)監(jiān)控過(guò)程以多參數(shù)循環(huán)卡爾曼(Kalman)濾波核心計(jì)算模塊為核心，綜合電 流法和電壓法檢測(cè)電池電量，并自動(dòng)控制施加脈沖電壓和數(shù)據(jù)擬合計(jì)算，并將數(shù)據(jù)匯總到 核心算法模塊綜合判斷后輸出電池電量估計(jì)信息。
[0022]綜上所述，本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有如下優(yōu)點(diǎn)：
[0023]本發(fā)明本發(fā)明采用Thevenin電池模型，模型參數(shù)Ro隨著S0C、電池壽命的變化而改 變和心隨著溫度、電池壽命的變化而改變，通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試得到經(jīng)驗(yàn)規(guī)律性;本發(fā)明結(jié)合電壓 測(cè)量和電流積分方法的優(yōu)點(diǎn)，將兩者作為后續(xù)算法的校正，引入多參數(shù)循環(huán)卡爾曼濾波核 心算法，同時(shí)在線估計(jì)電池荷電狀態(tài)S0C和極化電阻Ro,加入溫度參數(shù)1\_和電池循環(huán)次數(shù) 參數(shù)N;本發(fā)明采用的電池電量監(jiān)控和估計(jì)方法，能使電池模型較好的描述電池的動(dòng)態(tài)特 性，具有較好的適用性，使得動(dòng)力型鋰電池 S0C的估算精度得到提高。
【附圖說(shuō)明】
[0024] 圖1是本發(fā)明電量監(jiān)控裝置模塊圖；
[0025] 圖2是本發(fā)明Thevenin電池模型；
[0026] 圖3是本發(fā)明電量監(jiān)控裝置運(yùn)行過(guò)程圖；
[0027] 圖4是本發(fā)明多參數(shù)循環(huán)卡爾曼濾波遞推方法實(shí)現(xiàn)