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<正>1动力电池PACK装调与检测技术平台的结构动力电池PACK装调与检测技术平台如图1所示。该平台采用实训平台、显示屏、智能教学系统软件三合一的设计模式,由电池管理系统、动力电池组、配电系统、人机交互系统、高压上电模块组成。1.1电池管理系统电池管理系统俗称电池管家,主要由控制器和采集线束组成。采集线束的主要作用是收集各单体电池的温度、电压等信号并输送到控制器中。控制器的主要作用是对采集线束输入的数据进行处理。 相似文献
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本文对目前动力电池SOC现状进行了简要介绍,然后提出了一种基于模型的新能源汽车动力电池SOC估算方法。该方法使用基于化学反应动力学的电池模型来预测动力电池的电荷和放电行为,并利用滤波器和卡尔曼滤波器来估算电池的SOC。仿真实验结果表明,该方法具有比较高的估算精度和稳定性,最后对动力电池SOC以后的发展进行展望。 相似文献
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基于现有的研究方法,提出了一种基于联合卡尔曼滤波器的交通信息融合算法。首先利用浮动车的覆盖率和浮动车的历史平均行程时间来修正浮动车的平均行程时间估计值,用于浮动车覆盖率不满足最小覆盖率时的路段平均行程时间估计;利用路段上浮动车的覆盖率来确定联合卡尔曼滤波器的融合系数;利用联合卡尔曼滤波器对固定型检测器的平均行程时间估计和浮动车的平均行程时间估计进行信息融合,得到路段的平均行程时间估计。该融合方法计算量小,融合时间快,有利于实际应用。试验结果表明,该方法提高了区间平均行程时间估计的精度。 相似文献
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本文以三元锂电池为试验对象,设计了一款分布式电池管理系统,该系统可实现对单体电压、温度、总压和总电流等信息的实时采集,计算电池的荷电状态(SOC)和绝缘电阻,根据电池和整车状态控制电池高压的输出,最后,对该系统进行了功能试验,验证BMS各项功能可正常实现。 相似文献
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电动汽车核心是电池管理系统,其具备对电池单元电压、电流、内部温湿度等参数实时采集、动态监控、数屏显示,还具备对电池的故障报警、断电保护功能。电池性能是电动汽车的制约因素,而传感器则对电池管理系统有着决定性作用。本文介绍电动汽车电池管理系统的基本功能,着重分析电池管理系统电流传感器、温湿度传感器、电压传感器、位置传感器应用与功能发挥,提出电池管理系统传感器技术未来发展的趋势。 相似文献
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为提升实际应用中锂离子动力电池寿命预测精度,本文中提出一种融合经验老化模型和电池机理模型的电池寿命预测方法。该方法以基于经验老化模型SOH预测值作为卡尔曼算法的先验估计,以基于机理模型估计电池未来容量衰减量进而预测得到的SOH作为卡尔曼算法的后验修正,从而实现对锂离子电池寿命的准确预测。基于电芯试验数据的动力电池寿命预测算法验证结果表明,锂离子动力电池剩余寿命预测误差≤5.83%、基于实车数据的锂离子动力电池的剩余寿命预测误差≤8.12%,取得了良好的预测效果,丰富了锂离子动力电池寿命预测的方法。 相似文献
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为了对电池管理系统的参数进行实时监测,文章在大量数据采集模拟实验的基础上,设计了基于数据信号处理器TMS320F2812为核心的多通道数据采集系统,可对混合动力汽车动力电池组各项参数同时进行采集,并应用CAN总线实现了采集模块与处理模块的通信,最后通过串口与LabVIEW接口通信,实现数据的读取,试验表明,此系统能准确地采集各个电压信号,工作迅速可靠,为电池管理系统的构建奠定了基础. 相似文献
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随着电动汽车发展的热潮一浪卷一浪,我国电池管理技术趋于成熟。现在的产业链打通也为日后向更高层次的电池运用管理打下了坚实的基础。为解决电动汽车电池管理系统的问题,研究了一种基于电压、电流、温度和阻抗的电池管理系统。首先,分析了系统工作原理,确定了蓄电池电压和电流控制策略;然后,设计了一种新型电池充放电管理算法,并基于Matlab开发出了上位机软件;最后,对所设计的系统进行验证。 相似文献
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电池管理系统是影响新能源汽车动力电池组正常、高效工作的决定性因素。通过对电池管理系统关键数据的监控,可以帮助测试人员及时发现电池组和电池管理系统存在的问题并及时修正。文章基于LabView2011图形化编程平台,设计了一套新能源汽车电池数据监控系统。系统中以CAN总线为通信媒介,通过使用图形化界面采集电池管理系统中的关键数据并以图形、图表、数字的方式直观显示,并且在系统中使用SQLServer数据库对系统工作中产生的关键数据进行实时存储和分析。 相似文献
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Level 3级以下的智能驾驶系统对成本极为关注,因而主控芯片一般选择算力有限的车规级微控制器。为了保证微控制器中传感器融合算法运动预测的准确性并在设定的周期内结束运行,需要对滤波器的类型进行选择。文章从传感器融合算法的跟踪效果和计算耗时两个维度对比了线性卡尔曼、扩展卡尔曼、无迹卡尔曼及容积卡尔曼滤波器的优劣。为了确保对比的公正性和有效性,设定的跟踪目标车辆均按照美国城市道路循环工况运行,滤波器的设计均假定目标做匀加速运动。结果表明,4类滤波器的跟踪效果差异微小。线性卡尔曼滤波器计算耗时均值最小且最大计算耗时为0. 005 6 s,是文章推荐的适合于车辆目标跟踪的滤波器。 相似文献
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《汽车工程》2017,(9)
基于UniTire轮胎模型建立了包含时变噪声统计特性的汽车动力学7自由度整车模型。针对系统状态噪声和观测噪声统计特性未知的问题,提出了一种基于交互式多模型和容积卡尔曼滤波(IMM-CKF)车辆状态估计算法。该算法采用包含不同系统状态噪声和观测噪声统计特性的汽车动力学模型作为交互式多模型算法的模型集,用容积卡尔曼滤波器对每个子模型的车辆状态进行估计,并使融合输出结果始终保持跟踪估计误差小的子模型输出。最后利用实车场地环境下多种驾驶工况的测试数据对IMM-CKF算法进行离线验证,并与容积卡尔曼滤波器的估计结果进行对比,结果表明其估计性能优于容积卡尔曼滤波器。 相似文献
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针对电池组内的热失控、内短路等故障问题,提出了一种基于卡尔曼滤波和特征指数化的电池故障在线诊断方法。首先基于历史数据和卡尔曼滤波方法对电压数据进行降噪,可有效去除异常点,并提出一种特征指数化方法以提取和放大电池组单体之间的电压特征。最后,为了减少电池组不一致性导致的单体电池故障误报,提出一种基于余弦相似度的故障值计算方法以提高算法诊断精确度,并实现故障电池的在线自动检测和定位。云端车辆数据验证结果表明,所提出的基于卡尔曼滤波和特征指数化的电池故障诊断算法能够有效地检测故障电池并进行预警。 相似文献