大功率锂电池的充放电控制及特性研究
作者单位：安徽理工大学
学位级别：硕士
导师姓名：欧阳名三
授予年度：2013年
主 题：大功率锂电池 充放电控制 STM32 SOC估计 卡尔曼滤波
摘 要：大功率锂电池目前应用在UPS(uninterruptible power supply)即不间断电源、二次回路操作电源、煤矿井下救生舱、电动自行车、电动汽车等方面。目前在电动汽车上,已经开始大规模的使用大功率锂电池,而锂电池的容量和功率直接影响着电动汽车的使用性能和使用寿命。性能优越的电动汽车对锂电池的要求也相对较高,由于锂电池的单体电池电压比较低,就需要多节锂电池串、并联,电动汽车所需的功率较大,一般需要几十甚至是几百节电池串、并联成大功率电池,达到使用要求。通过对大功率锂电池的充放电控制,可以实时监测锂电池的信息,再对锂电池的荷电状态(State-Of-Charge,SOC)进行分析,为电动汽车的可靠运行,提供保障。 本文首先介绍了大功率锂电池应用的研究背景,锂电池的发展以及现有的充放电技术,强调了锂电池产业的必要性,重点分析了锂电池在电动汽车行业的应用现状及发展趋势。 该研究把意法半导体(STMicroelectronics)集团的STM32F103作为控制器,设计了全桥移相大功率开关电源,为锂电池充电。还设计了电压、电流、温度的采样电路,实现了对锂电池的实时监测。硬件电路有锂电池充电电路,CPU主控电路两部分,锂电池充电电路包括AC/DC滤波整流电路、DC/DC变换器,CPU主控电路包括电源转换电路、通信电路、人机界面和数据采样电路;软件设计使用大循环和中断相结合的方法,分别实现数据采样处理、电池充放电管理以及电池剩余电量SOC算法。 通过对锂电池进行不同电流放电,针对电池建立的不同模型,用卡尔曼滤波方法估算SOC进行了相对应的比较,揭示了大功率锂电池的放电特性以及基于RC模型的卡尔曼滤波法对电池进行SOC估计更准确、实用。
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