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电动汽车锂电池SOC和SOH联合在线监测

2025-02-23 87 上传者：管理员

摘要：锂电池荷电状态（SOC）是反映锂电池状态的直观参数，同时锂电池健康状态（SOH）是评定锂电池性能的重要指标，因此对电动汽车锂电池的SOC和SOH的估算尤为重要。设计了一款低成本、低功耗的锂电池SOC和SOH联合在线监测器。以成本低且功耗低的STC89C52系列单片机作为主控制器，通过ACS712模块对单节锂电池进行电流在线监测，同时采用分压法采集其电压；运用开路法和内阻法分别对锂电池SOC和SOH进行在线估算，并将锂电池参数进行OLED线下显示；结合ESP8266 WiFi无线通信模块，将锂电池主要参数信息远程传输到手机APP进行便携式监测。测试结果表明，该系统运行稳定，体积小，成本低，运用间歇式的数据采集与显示，降低了系统功耗，且手机APP的远程显示使得该系统监测变得非常方便，为锂电池的应用和推广提供了一定的技术参考价值。

关键词：
SOC
手机APP
环境污染问题
联合在线监测
锂电池
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随着时代的高速发展,人类的生活质量不断提高,但环境污染问题日益严重｡在汽车领域,传统动力汽车销量迅速提高,使得环境污染问题愈演愈烈,因此以电池作为动力源的电动汽车逐渐成为社会研究的新热点｡在电动汽车锂电池的使用过程中,锂电池SOC(StateofCharge)是反映锂电池状态的直观参数｡充放电倍率､温度､自放电及极板活性物质老化等因素会影响电池的剩余电量,并且SOC与某些参量之间呈非线性关系,因此很难测得准确的剩余电量值[1-2]｡同时锂电池SOH(StateofHealth)是评定锂电池性能的重要指标,因此精确预测锂电池SOH对电池的合理利用具有重要的指导意义,其中对锂电池SOH的预测包括基于经验和基于性能的方法[3-4]｡由此可知,对于电动汽车锂电池的SOC和SOH的估算尤为重要,使得电动汽车能更有效地实时预测电池循环寿命和实时SOC｡本设计以单片机为主控芯片,通过对锂电池电流､电压等数据的信息采集,结合C语言程序设计,对锂电池所测数据进行分析与处理,从而完成对锂电池SOC和SOH的估算及电池相关参数的直观显示｡

1、系统总体方案

由于锂电池的SOC和SOH并不能直接进行测量,所以本设计主要通过对单节锂电池的实时电压和电流等相关参数进行监测,动态估算锂电池的SOC和SOH｡本设计使用单片机作为主控芯片,使用电流传感器实现电流数据的采集,使用A/D芯片完成A/D转换,再结合其他相关参数,使用KeilμVision5软件,利用C语言编程,完成对锂电池的SOC和SOH估计｡系统总体结构如图1所示｡

图1系统总体结构

(1)主控制器｡美国Microchip公司设计出品的PIC单片机,虽然可实现单周期指令,运行速度较快,但该系列单片机的特殊功能寄存器分散在不同的4个地址空间,导致编程较麻烦[5],故采用低功耗､低成本､CMOS工艺制造的STC89C52系列单片机｡该控制器具有8KB系统可编程的FLASH存储器,片内集成度高,引脚功能复用较多,控制功能强[6]｡

(2)电压/电流监测模块｡选用ACS712电流传感器,其芯片基于霍尔效应,由一个精确的低偏置线性霍尔传感器电路和靠近芯片表面的铜箔组成｡霍尔元件根据电流流过铜箔时产生的磁场感应出线性的电压信号[7]｡电流传感器的应用为工业领域､商业领域和通信系统中的交流或直流电流传感提供了经济的解决方案｡此外,该器件为单电源+5V供电,具备66~185mV/A的输出灵敏度,其输出电压与交流或直流电流相关,具有极稳定的输出偏置电压[8]｡将感应出的线性电压信号进行优化便可输出相应的模拟信号,从而实现本设计的电压/电流采集功能｡

(3)无线收发模块｡ESP8266WiFi模块为一款由上海乐鑫信息科技出品的可以作为微控制器使用的成本极低且具有完整传输控制协议/网络协议的控制芯片[9]｡此芯片可支持3种工作模式,其中Station+AP模式可实现热点和终端的自由切换,操作简单便捷｡

(4)显示模块｡本设计所选用的是0.96英寸的4引脚I2C串行传输蓝色有机发光二极管(OLED)显示屏,其分辨率为128×64｡OLED具备发光条件,不同于LCD12864需要背光源,因此降低了系统功耗｡

2、主要硬件电路设计

2.1电压/电流采集电路

本文设计的电压/电流采集电路如图2所示｡电压采集使用串联分压电路｡串联电路中R2､R3电阻两端的电压相等且均小于电源电压,同时R2､R3电阻分压之和等于总电压,这样采集的信号处于所选用A/D芯片的采集电压范围,从而完成对模拟信号的采集｡再由主控STC89C52单片机完成精度转换｡电流采集使用ACS712电流传感器｡当“FZ”端口加入负载后,与“DC”端口的锂电池形成回路,正极接入“IP+”,负极接入“IP-”,从而完成电流信号的采集｡之后将采集的电流信号由OUT引脚传送给A/D模块,完成模拟信号到数字信号的转换｡最后由主控单片机STC89C52完成精度计算｡

图2电压/电流采集电路

2.2A/D采样电路

本设计所选用的是PCF8591A/D转换芯片｡该芯片具有8位A/D和D/A转换器,1路D/A模拟输出｡A/D采样电路如图3所示,其中“V_BAT”为输入的电压模拟信号,接至PCF8591的AIN0引脚,“A_BAT”为电流传感器输出的电流模拟信号,接至PCF8591的AIN1A引脚｡2路模拟信号的输入共同构成本设计模拟信号的采集电路｡串行数据线(SDA)引脚连接至单片机P2.0引脚,串行时钟线(SCL)引脚连接至单片机P2.1引脚与单片机构建I2C总线通信电路｡当模拟信号通过A/D转换器转换后由I2C总线发送数据,从而完成转换数据的传送｡

图3A/D采样电路

2.3显示模块电路

OLEDI2C显示电路中,SDA引脚直接接至单片机的P1.1I/O口,SCL引脚直接接至单片机的P1.2I/O口,VCC引脚接电源模块,GND引脚接地｡显示模块的硬件电路简单,通过软件程序来模拟I2C总线,从而实现和单片机的信息通信｡其中,I2C为串行传输总线｡作为一种半双工的同步串行通信总线,其由主器件启动,产生时钟信号,具有接线少､控制方式简单､器件封装体积小､通信速率较高等优点[10]｡

3、软件设计

本设计在单片机采集当前电流和电压的信号数值后便以此为基本依据展开对锂电池SOC与SOH的一系列估算｡其中SOC的估算采用电压与锂电池SOC的对应关系,在3.4~4.15V最佳区间进行拟合｡当锂电池电压小于3.4V时视容量为0,当锂电池电压值大于4.15V时默认为满容量状态｡而SOH则通过其与内阻值之间的估算公式进行估算,但当内阻值大于1Ω时默认电池SOH为0｡系统总体流程如图4所示｡

3.1SOC估算

锂电池SOC估算方法有安时法､开路电压法及基于电路模型的卡尔曼滤波算法等｡考虑到系统的实用性,且锂电池SOC与开路电压之间呈线性关系,本设计采用开路法估算SOC｡

为了研究锂离子动力电池的OCV特性,需要测试电池在不同SOC时的OCV｡本设计对电池进行放电测试,将放电电流大小设置为1A｡电池从满电状态开始放电,每放电0.1SOC便停止放电并将电池静置1h,而电池充分静置后的电压即为电池在当前SOC下的OCV｡重复之前的步骤直至电池的SOC降为0时结束实验,每放电0.1SOC便测量并记录电池的OCV｡此恒流放电实验涵盖了锂电池整体SOC的变化过程｡利用实验数据进行数据拟合可以得到电池OCV随SOC的变化曲线,如图5所示｡结合锂电池放电特性,本次实验的电压范围为3.4~4.15V,进行近似拟合后,完成本设计对18650锂电池SOC的估算｡

图4系统总体流程

图5电池OCV与SOC的拟合曲线

3.2SOH估算

对18650锂电池SOH的估计采用压降法,即先估算锂电池的内阻,进而再借助内阻对锂电池SOH进行计算,从而获得锂电池的SOH估计值｡本设计选用全新的18650锂电池｡经过测量,其内阻约为0.3Ω,通常情况下,当18650锂电池的内阻大于1Ω后锂电池的SOH可视为0｡锂电池SOH的计算见式(1):

式中:RE为18650锂电池SOH为0时的内阻值;R为所测锂电池当前的内阻值;RN为全新出厂状态下18650锂电池的内阻值｡通常情况下,18650锂电池的内阻值非常小,但由于在本设计环境下,存在如电池盒金属触片的阻值､整体PCB焊接电路的阻值､功率电阻发热等客观条件,所以本设计的内阻测量值整体偏大,但为了最大化减小误差,较为准确地测量数据,本设计的所有测量操作不改变整体测量环境｡

4、硬件测试

根据硬件电路设计和软件设计,搭建硬件测试平台,如图6所示｡

图6系统硬件测试平台

首先,在锂电池､负载端口将锂电池和负载同时接入电路,观察ESP8266模块工作指示灯,若正常便可打开手机搜索附近名为“ESP8266”的热点进行连接(程序已设置为默认无密码连接),当WiFi热点连接成功后便打开手机TCP软件选择客户端并输入程序所设置的服务器地址和服务器端口号,将服务器地址和端口号分别设置为192.168.4.1和8080｡然后打开开关,使系统开始工作,实时采集锂电池电压和电流,对其SOC和SOH进行实时估算,并完成线下和线上显示｡最后,记录不同状态时锂电池SOC和SOH的估算情况,见表1｡测试结果表明,锂电池SOC随着工作电压的减小而逐渐减小,而随着锂电池使用时长､内阻的逐渐增大,其SOH也逐步减小,与锂电池实际使用情况相符合｡

表1锂电池状态参数监测与估算结果

5、结语

本设计以低成本､低功耗的STC89C52系列单片机为主控制器,通过电压/电流监测模块对锂电池电压/电流参数进行实时在线监测,运用开路电压法和内阻法对锂电池SOC和SOH参数进行在线估算,实现OLED的线下实时显示;结合当代人们对产品提出的便携需求,运用ESP8266WiFi无线通信模块,实现手机APP便携式在线远程监测;通过测试平台的搭建与调试,对锂电池工作状态下的SOC与SOH进行测试｡测试结果表明,该系统运行稳定,样品体积较小,通过间歇式数据采集与显示,降低了系统功耗,手机APP的远程显示使得该系统监测变得非常方便,为锂电池的发展提供了一定的技术参考价值｡

参考文献:

[1]卢帅.电动自行车的锂电池剩余电量估算研究[D].杭州:中国计量大学,2017.

[2]刘凯文,刘聪聪,李珺凯,等.基于GA-ELM模型的锂电池SOH预测[J].无线电通信技术,2019,45(3):248-252.

[3]解清波.汽车锂离子动力电池健康状态估计方法研究[D].哈尔滨:东北林业大学,2021.

[4]吴隆峰.车载蓄电池的SOC与SOH在线估计系统设计[D].深圳:深圳大学,2019.

[5]任伟.嵌入式PIC单片机主从分布式实训装置[J].工业技术与职业教育,2022,20(4):5-10.

[6]孔德力.基于STC52单片机GSM短信上报GPS经纬度信息的设计[J].南方农机,2019,50(24):130-131.

[7]马强.分布式电机安全运行在线监测装置的研究与开发[D].廊坊:华北科技学院,2021.

[8]何小英.基于ACS712的电流实时监测系统研究[J].电子世界,2018(1):115-116.

[9]李佳旺.基于ESP8266无线WiFi模块的交互装置作品的设计与实现[D].武汉:武汉音乐学院,2020.

[10]陈佳伟.OLED显示设备驱动研究和应用[D].武汉:华中科技大学,2019.

基金资助:陕西省教育厅专项科研计划(23JK0750);陕西省科技厅项目(2020GY-262);