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新能源农产品物流车辆电池管理系统开发

添加时间:2018/10/16 所属栏目:毕业设计论文
本文以国家倡导农产品低碳物流为切入点,针对能耗降低方案中农产品新能源物流车辆的电池管理系统进行了详细的研究。
  以下为本篇论文正文:

摘要

  目前我国正在倡导低碳经济及生态保护的物流发展模式,其中针对生鲜农产品运输的一项重要途径是使用新能源物流车辆进行运输。而制约新能源农产品物流车辆快速发展的一项约束条件为动力电池的管理措施存在一定的短板。针对这一现象,本文从新能源农产品物流车辆动力电池管理系统出发,对该系统的状态检测部分、状态分析部分及安全与能量管理部分做了详细的研究与大量实验,提出了针对新能源农产品物流车辆动力电池的一些有效的管理措施。本文的贡献及创新之处主要有:

  (1)电池状态检测部分:在主从式系统拓扑中提出了 "策略+采集"的方案。

  本文采用主从式系统拓朴构架,其中策略单元执行总电流采集及整体控制策略、采集单元执行动力电池信息采集模式。策略单元获取到采集单元发送的动力电池信息数据后只是针对数据进行判别及分析,再根据策略阔值、报警阐值等向采集单元发送相应的控制策略;采集单元接收到控制策略命令后再产生相应的动作及反馈。这种方案使得策略单元与采集单元各自具有独立的工作模式,使得整体系统运行效率得到了有效的提高。

  (2)电池状态分析部分:提出了自适应双卡尔曼滤波算法进行动力电池SOC估算。

  针对目前国内外研究的动力电池SOC估算算法的优缺点提出了自适应双卡尔曼滤波算法,该算法可W有效的消除其它算法存在的局限性、时滞性等。该算法是基于经典卡尔曼滤波算法提出,并根据动力电池电动势等效模型的建立与参数识别而进行的动态预估机制,对系统噪声和过程噪声进行了自适应性更新,使得动力电池SOC估算精度增高。

  (3)电池安全及能量营理部分:提出了H种管理模式并存的动态监测机制。

  针对目前研究中的安全管理机制不全的问题,本文提出了热管理、绝缘管理及均衡管理H种实时动志监测机制,谁除了因为动力电池问题导致整车"趴窝"的现象。经过热管理及均衡管理措施对动力电池充放电效率、循环寿命及充放电深度有了一定的提高;经过绝缘管理措施使新能源农产品物流车辆的整车电气安全系数有了相应的提高。

  针对上述工作进行了多维度测试,包括动力电池组总电皮、总电流、单体电池串电压、电池极柱温度、电池安全及能量管理测试。在测试过程中,动力电池的总电压、总电流、单体电池串电压均可完成获取并通过静态、动态测试进行了相应的验证,最大误差分别为化27%、0.75%、化0019%及3.2%均符合国标要求;在SOC估算测试中进行了模拟及实际测试,模拟测试验证了自适应双卡尔曼滤波算法的优越性,实际测试中SOC估算精度误差为2.1%,符合国标中SOC估算误差5%的要求。完成了三种管理模式的验证,其中热管理模块在达到设定相应阔值后可正常开启,绝缘检测模块在0~500V区间内误差最大值为1.7%,均衡管理模块进行了静态、动态及静置测试,符合0~50mV压差均衡区间王作。通过对系统多维度测试,认定该系统可满足新能源农产品物流车辆电池管理的要求。

  关键词:农产品物流车辆,动力电池,电池管理系统,SOC估算

  低碳物流是从国家倡导的低碳经济中抽支出主要基于新能源技术替代传统石油、煤炭做为物流消耗品的一项新概念IW。低碳物流可W替代传统物流W达到低碳消耗、低温室气体排放,从而实现物流的低消耗、低污染、低碳排放的有效途径,积极促进国家倡导的低碳经济及生态保护的物流发展模式生鲜农产品物流产业实现低碳物流的途径主要有降低物流过程中的损耗及能锭两种。生鲜农产品物流产业是从田间地头到餐桌的主要途径,其途径主要包括铁路、公路、航空、航海等途径。

  在物流损耗方面主要是指生鲜农产品在物流过程中的腐败、变质问题;在物流能耗方面,众多运输途径中公路运输方式占据主导且公路运输的载体往往是W石油产品消耗为主的车辆,在运输过程中排放出大量的二氧化碳等温室气体,造成了严重的空气污染及高碳排放,严重阻碍了国家实现低碳经济的道路fwl。

  目前针对该问题的研究方向主要是有两种,提高农产品运输过程中的保鲜技术及使用新能源技术替代传统石油产品消耗来完成。目前针对运输过程中的保鲜技术己经提出了冷链物流、气调保鲜物流等措施nwi]。使用新能源技术替代方案目前还未大规模实现,很重要的一项制约条件就是新能源技术还未成熟应用于该行业,导致低碳物流模式不能良好的应用于实际物流运输。

  (1)新能源动力电池比容量有待提高。新能源物流车的动为源来自动力电池,目前动力电池的比容量有待提高。比容量分为质量比容量和体积比容量,目前动力电池已经发展到矶酸铁里型电池,但是比容量仍然不能满足新能源车辆行驶较长距离,目前己经运行的新能源车辆只能适用于城市环境。

  (2)新能源动力电池状态检测技术有待提高。在动为电池信息采集层面,无法实现动力电池信息数据的全部采集。现有的电池管理系统一般只是对动力电池的电压、电流及温度进行采集,且大多采用模拟电路搭建采集电路,采集精度不高且容易受到电磁福射干扰,成为制约新能源技术发展的一个瓶颈。

  (3)新能源动力电池状态分析技术有待提高。新能源动力电池SOC (StateofCharge,即电池的荷电状态)估算技术种类繁多,但是每种估算技术都存在一定的缺陷,无法为用户提供精确的可续航里程提示。现有动力电池管理系统SOC估算方法大多采用安时积分方法及卡尔曼滤波法,安时积分方法存在误差累积效应,在长时间运行过程中估算误差会随着时间的推移而逐渐增大,严重误导用户容易造成车辆因动力不足导致的"趴窝"现象;卡尔曼滤波法目前应用巧广,但是该方法同时存在电池模型依赖性强问题,一旦电池模型不准确也容易造成动力电池SOC估算的不准确性。

  (4)新能源动力电池安全保护及能量管理技术有待提高。动力电池总电压较高一般可达上百伏,而车载电气设备一般是几十伏且共用一个车架大地进行接地,如果动力电池对车架大地绝缘性能不良会导致浮地效应产生,轻则导致其它车载设备无法正常工作,严重的因为电压、电流的串扰导致设备烧坏。新能源动力电池管理系统热管理功能欠缺,在高低温环境下动力电池无法快速、高效的工作。而目前的动力电池热管理大都只有单一的降温功能,在低温环境下无法使动力电池工作在合适的温度区间内,严重影响了动力电池的放电深度,使新能源车辆在续航里程上大打折扣。

  因此,开展新能源技术的研究对生鲜农产品低碳物流具有重要理论及应用意义。本文拟针对上述问题中的新能源动力电池的状态检测、状态分析、能量管理及安全保护方面进行研充,通过对国内外动力电池的等效电路建立及建模参数识别方法、动力电池管理系统的监测数据分类、监测数据精度要求、热管理、安全管理等现状进行分析,对新能源动力电池管理系统进行理论分析、实物设计及测试实验,对我国生鲜农产品物流产业迈向低碳物流模式具有重要意义。

  在本文中,具有W下应用意义:本文提出了 "策略+采集"方式实现动力电池信息的采集及管理,由于该方式采集精度高可为SOC估算提供精确数据;提出了动力电池主动均衡技术,可实现车辆动力电池组中单体电池串间存在的压差问题,使得动力电池组可W在充放电过程中的电压始终处于平衡状态,变相的提高了动力电池的容量。提出了热管理方式,通过风扇及加热丝的开启、闭合实现动力电池箱可是处于最佳的充放电温度环境中,放电深度增大使得车辆的续航里程増加;提出了自适应双卡尔曼滤波算法,有效的提高了 SOC估算的精度;提出了绝缘电阻的检测方法,提高了车辆电气范畴内的安全性能;针对硬件平台进行了详细的测试,可面向市场进行推广应用。通过上述描述,本文中系统可以良好的应用于生鲜农产品物流中,为国家倡导的低碳排放物流模式贡献一份力量。

测试环境搭建
测试环境搭建

静电放电抗扰度测试工具及环境图
静电放电抗扰度测试工具及环境图

继电器波形图
继电器波形图

快速瞬变脉冲群抗扰度测试工具及巧境图
快速瞬变脉冲群抗扰度测试工具及巧境图

CAN总线波形
CAN总线波形

巧态放电过程测试
巧态放电过程测试

目录

  第一章 绪论
    1.1 问题提出及研巧意义
    1.2 农产品物流技术国内外研究现状
    1.3 新能源电池管理系统国内外研巧现状
    1.4 研究目标与内容
    1.5 技术路线
  第二章 电池管理系统关键技术研究
    2.1 电池管理系统需求分析
    2.2 单体电池串电压、总电流、总电压采集技术研巧
    2.3 单体电池串均衡技术研究
    2.4 绝缘电阻检测技术研究
    2.5 本章小结
  第三章 农产品物流车辆电池管理系统平台实现
    3.1 农产品物流车辆电池管理系统硬件构架
    3.2 策略单元硬件设计及实现
    3.3 采集单元硬件设计及实现
    3.4 农产品物流车辆电池管理系统软件构架
    3.5 采集单元软件设计
    3.6 策略单元软件设计
    3.7 本章小结
  第四章 动力电池等效电路模型建立、参数识别及验证
    4.1 动为电池模型建立
    4.2 电动势等效模型理论分析
    4.3 影响模型建立的H个因素
    4.4 模型参数识别方法
    4.5 电动势等效模型验证
    4.6 本章小结
  第五章 基于自适应双卡尔曼滤波算法的SOC估算研究
    5.1 SOC定义及常用估算方法
    5.2 基于自适应双卡尔曼滤波算法的SOC估算方法
    5.3 仿真实验
    5.4 算法测试
    5.5 本章小结
  第六章 农产品物流车辆电池管理系统测试
    6.1 实验环境搭建
    6.2 硬件本体测试
    6.3 静态测试
    6.4 动态测试
    6.5 模拟工况SOC估算测试
    6.6 真实路况测试
    6.7 本章小结
  第七章 结论与展望
    7.1 研究结论
    7.2 本文创新点
    7.3 研究展望
  参考文献
  致谢
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