摘要: |
当前,随着环保和能源问题日益突出,电动汽车以其零排放、低噪声等优点而受到关注,世界各国都把电动汽车作为汽车工业的发展方向,电动汽车能量管理系统是关系到电动汽车实用化、商品化的关键技术之一,而作为能量管理系统重要组成部分的电池剩余容量测试的研究对电动汽车的实用化、商品化起着重要作用.镍氢蓄电池以其比能量高、循环寿命长、适合大电流放电、无污染等优异综合性能,成为电动汽车用蓄电池的首选.在欧美各国新研制的电动汽车中,多以镍氢电池为动力源.因此该文以镍氢电池为研究对象,从分析镍氢电池的电化学特性入手,指出了影响蓄电池剩余容量的各种因素,预测剩余容量的难点.介绍了国内外在蓄电池电量测试方面的研究、进展及采用的方法,分析这些方法的优缺点,介绍了我们在这一领域所作的研究工作.在此基础上提出了一种新的监测蓄电池剩余容量的方法,即结合安时法、开路电压法和自适应模糊推理法,对蓄电池的实际容量进行校正,达到准确预测电池的剩余容量的目的.把自适应模糊推理系统用于估计蓄电池剩余容量,输入是电池的温度和放电容量,输出是电池的荷电状态.自适应模糊推理系统将神经网络的自适应特性和模糊推理结合起来,能够有效的估计电池的荷电状态.该文对测试系统的硬件和软件的设计和实现进行了详细的说明,并且它能很好的对镍氢电池进行智能充放电控制,并能在线监控镍氢电池的充放电过程,达到有效防止电池的过充和过放.充放电的过程中就把采集到的电池参数写到了后台的数据库中,这样便于充放电完后,对电池的性能及剩余容量作进一步的分析和研究.并且,在对电池的荷电状态的预测采用了Delphi和Matlab混合编程的方法,在Delphi中调用事先编好的动态连接库(DLL),能实时在线的对电池的荷电状态进行估计和校正,提高了电池剩余容量预测的精度,从而提高能量管理系统的性能,满足电动汽车的实用需求.经初步试验,该方法具有较高的预测精度.最后,对系统的进一步改进提出了设想. |