基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统及计算方法.pdf

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摘要
申请专利号:

CN201510789532.2

申请日:

2015.11.17

公开号:

CN106707172A

公开日:

2017.05.24

当前法律状态:

实审

有效性:

审中

法律详情:

实质审查的生效IPC(主分类):G01R 31/36申请日:20151117|||公开

IPC分类号:

G01R31/36; B60L11/18; B60L3/00

主分类号:

G01R31/36

申请人:

江苏卡威汽车工业集团有限公司

发明人:

孟明华

地址:

212323 江苏省镇江市丹阳市界牌镇界东村江苏卡威汽车工业集团有限公司

优先权:

专利代理机构:

代理人:

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内容摘要

本发明基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统及计算方法,包括车体,所述车体设有在线调整模型参数模块、等效电路模型模块、自适应EKF剩余电量估计模块、安时积分剩余电量模块、剩余电量输出选择器模块和剩余里程计算模块,所述在线调整模型参数模块数据连接等效电路模型,该等效电路模型模块数据连接自适应EKF剩余电量估计模块,在线调整模型参数模块将调整参数输入到等效电路模型,所述自适应EKF剩余电量估计模块基于等效电路模型模块计算,所述剩余里程计算模块基于剩余电量输出选择器模块计算,本发明采用两种含有充放电效率的安时积分方法同时并行计算动力电池剩余电量,智能选择输出当前剩余电量,进一步提高了估计精度。

权利要求书

1.基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统,包括车体,其特征在于:所述车体设有在线调整模型参数模块、等效电路模型模块、自适应EKF剩余电量估计模块、安时积分剩余电量模块、剩余电量输出选择器模块和剩余里程计算模块,所述在线调整模型参数模块数据连接等效电路模型,该等效电路模型模块数据连接自适应EKF剩余电量估计模块,所述自适应EKF剩余电量估计模块数据连接剩余电量输出选择器模块。2.根据权利要求1所述的基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统,其特征在于:所述的剩余电量输出选择器模块数据连接剩余里程计算模块。3.根据权利要求1所述的自动锁止离合器总成,其特征在于:所述剩余电量输出选择器模块包括剩余电量输出选择器。4.如权利要求1所述的基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统的计算方法,其特征在于,步骤如下:(1)在线调整模型参数模块将调整参数输入到等效电路模型,所述自适应EKF剩余电量估计模块基于等效电路模型模块计算,所述剩余里程计算模块基于剩余电量输出选择器模块计算;(2)采用安时积分和自适应EKF方法同时计算电池剩余电量,采用的安时积分方法使用电池的充放电反应热作为效率计算,采用了自适应EKF方法计算电池剩余电量;(3)根据当前电池状态以及两种算法估计得出的剩余电量值,选择性的输出最能反映当前电池状态的剩余电量值;(4)剩余电量输出选择器将计算剩余电量分成两个状态,开机状态和正常运行状态,在开机时由于安时积分的方法不能够估计初始剩余电量,在这段时间内采用自适应EKF来估计初始剩余电量;在正常运行过程中,将实测的电池端电压和模型估计得到的电池端电压实时进行比较,通过逻辑判断决策输出;(5)根据能量守恒定律,将电池充放电效率最终反应在电池产生的热量上,基于电池热量产生机理运用电池工作时的热模型来确定电池的充放电效率;(6)根据剩余电量、迟滞电压、电化学极化电压和浓差极化电压为状态方程的四个状态变量,观测方程采用电池的端电压作为观测变量。

说明书

基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统及计算方法

技术领域

本发明涉及纯电动汽车控制技术,特别是一种基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统。

背景技术

以电力驱动的汽车已成为全球发展的重点和热点。特别是纯电动汽车,在国家测政策的鼓励下得到了快速发展。由于纯电动汽车只有一种动力源电池组,由于电池本身是一种极其复杂的非线性系统,其状态特别难以实时准确的估计,这就造成了剩余电量估计不准,严重影响了车辆的续驶里程估计,这就使纯电动汽车的推广应用受到了一定的阻碍,因此就需要发明一种精确地电池剩余电量估算系统和估算方法。现今主要用到的电池剩余电量的预测方法主要包括:放电测试法,内阻法,开路电压法,负载电压法,安时积分法,神经网络和卡尔曼滤波方法。放电测试法通常在实验室条件下使用,并且适用于所有的电池。安时积分法是现今运用最广泛的方法,但是它也存在着一些缺点:由于是开环算法所以其误差将不断累积,不能估计充放电效率,不能估计初始剩余电量值。开路电压方法适用于实验室条件下,需要长时间的静置电池使其稳定,所以该方法不能连续的估计剩余电量的值。内阻法需要精确测量电池的内阻,由于电池内阻特别小,测量精度要很高,不易实现。剩余电量的神经网络预测方法需要基于大量的实验数据,而且在实际使用工况电池充放电变化剧烈,基于实验数据建立的神经网络模型将难以满足实际使用的需要。动力电池剩余电量卡尔曼滤波算法适用于电流动态变化的场合,在计算的过程中涉及到矩阵运算,并且计算精度很大程度上取决于模型的精度。

经对现有技术的文献检索发现一篇公告号为CN102303538A公开了一种电动汽车剩余续驶里程的显示方法及装置,该方法利用公式S=V*A*SOC/i计算电动汽车剩余里程S。其中,V为车速,A为动力电池的容量,i为在车速V下动力电池的充放电电流,SOC为动力电池的剩余荷电状态。该方法考虑的因素较少,其使用的计算方法会由于电流i值的快速变化导致显示出来的电动汽车剩余续驶里程上下突变,最后得到电动汽车剩余续驶里程的值不可信。

因此,市场上急需一种精确地电池剩余电量估算系统和估算方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对现有技术的不足,提出一种基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统及计算方法。

本发明要解决的技术问题是通过以下技术方案实现的:

基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统,包括车体,其特点是:所述车体设有在线调整模型参数模块、等效电路模型模块、自适应EKF剩余电量估计模块、安时积分剩余电量模块、剩余电量输出选择器模块和剩余里程计算模块,所述在线调整模型参数模块数据连接等效电路模型,该等效电路模型模块数据连接自适应EKF剩余电量估计模块,所述自适应EKF剩余电量估计模块数据连接剩余电量输出选择器模块。

本发明基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统,进一步优选的技术方案特征是:

1、所述的剩余电量输出选择器模块数据连接剩余里程计算模块;

2、所述剩余电量输出选择器模块包括剩余电量输出选择器;

3、基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统的计算方法,步骤如下:

(1)在线调整模型参数模块将调整参数输入到等效电路模型,所述自适应EKF剩余电量估计模块基于等效电路模型模块计算,所述剩余里程计算模块基于剩余电量输出选择器模块计算;

(2)采用安时积分和自适应EKF方法同时计算电池剩余电量,采用的安时积分方法使用电池的充放电反应热作为效率计算,采用了自适应EKF方法计算电池剩余电量;

(3)根据当前电池状态以及两种算法估计得出的剩余电量值,选择性的输出最能反映当前电池状态的剩余电量值;

(4)剩余电量输出选择器将计算剩余电量分成两个状态,开机状态和正常运行状态,在开机时由于安时积分的方法不能够估计初始剩余电量,在这段时间内采用自适应EKF来估计初始剩余电量;在正常运行过程中,将实测的电池端电压和模型估计得到的电池端电压实时进行比较,通过逻辑判断决策输出;

(5)根据能量守恒定律,将电池充放电效率最终反应在电池产生的热量上,基于电池热量产生机理运用电池工作时的热模型来确定电池的充放电效率;

(6)根据剩余电量、迟滞电压、电化学极化电压和浓差极化电压为状态方程的四个状态变量,观测方程采用电池的端电压作为观测变量。

与现有技术相比,本发明具有如下的有益效果:

(1)本发明采用本系统来估计电池组的剩余电量,具有极强的鲁棒性,可以有效的防止由于随机、周期性干扰引起的估计误差;

(2)本发明计算的动力电池组的充放电效率可以实时准确的估计当前电池能够接收的充放电能力,不仅可以很好的保护电池,而且还能使计算精度进一步提高;

(3)本发明采用两种含有充放电效率的安时积分方法同时并行计算动力电池剩余电量,智能选择输出当前剩余电量,进一步提高了估计精度。

附图说明

图1本发明纯电动汽车续驶里程系统示意图。

图2本发明纯电动汽车续驶里程系统计算方法流程图。

具体实施方式

以下参照附图,进一步描述本发明的具体技术方案,以便于本领域的技术人员进一步地理解本发明,而不构成其权力的限制。

实施例1,参照图1,基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统,包括车体,其特点是:所述车体设有在线调整模型参数模块、等效电路模型模块、自适应EKF剩余电量估计模块、安时积分剩余电量模块、剩余电量输出选择器模块和剩余里程计算模块,所述在线调整模型参数模块数据连接等效电路模型,该等效电路模型模块数据连接自适应EKF剩余电量估计模块,所述自适应EKF剩余电量估计模块数据连接剩余电量输出选择器模块。

实施例2,实施例1所述的基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统中: 所述的剩余电量输出选择器模块数据连接剩余里程计算模块。

实施例3, 实施例1所述的基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统中:所述剩余电量输出选择器模块包括剩余电量输出选择器。

实施例4,基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统的计算方法,步骤如下:

(1)在线调整模型参数模块将调整参数输入到等效电路模型,所述自适应EKF剩余电量估计模块基于等效电路模型模块计算,所述剩余里程计算模块基于剩余电量输出选择器模块计算;

(2)采用安时积分和自适应EKF方法同时计算电池剩余电量,采用的安时积分方法使用电池的充放电反应热作为效率计算,采用了自适应EKF方法计算电池剩余电量;

(3)根据当前电池状态以及两种算法估计得出的剩余电量值,选择性的输出最能反映当前电池状态的剩余电量值;

(4)剩余电量输出选择器将计算剩余电量分成两个状态,开机状态和正常运行状态,在开机时由于安时积分的方法不能够估计初始剩余电量,在这段时间内采用自适应EKF来估计初始剩余电量;在正常运行过程中,将实测的电池端电压和模型估计得到的电池端电压实时进行比较,通过逻辑判断决策输出;

(5)根据能量守恒定律,将电池充放电效率最终反应在电池产生的热量上,基于电池热量产生机理运用电池工作时的热模型来确定电池的充放电效率;

(6)根据剩余电量、迟滞电压、电化学极化电压和浓差极化电压为状态方程的四个状态变量,观测方程采用电池的端电压作为观测变量。

在系统的使用中,图1中,,主要由以下模块组成:在线调整模型参数模块、等效电路模型模块、自适应EKF剩余电量估计模块、安时积分剩余电量模块和剩余电量输出选择器模块。在线调整模型参数模块和等效电路模型模块在本文的第三章中已经介绍,自适应EKF剩余电量估计模块在本章的前半部分也已经介绍。对于安时积分的剩余电量估计方法为常用的方法,在传感器采集精度足够高、充放电效率估计准确并且初始SOC精确的情况下可以达到很好的精度。系统输出的剩余电量值是通过剩余电量输出选择器选择性的输出剩余电量,然后再将当前步长输出的剩余电量作为下一步长自适应EKF剩余电量估计和安时积分剩余电量估计的输入值,设计剩余电量输出选择器的目的就是选取这两种算法的优点,避免这两种算法的缺点,达到互补的目的,从而进一步提高剩余电量计算的精度。

图2本发明纯电动汽车续驶里程系统计算方法流程图,是根据当前电池状态以及两种算法估计得出的剩余电量值,选择性的输出最能反映当前电池状态的剩余电量值。剩余电量输出选择器将计算剩余电量分成两个状态,开机状态和正常运行状态。在开机时由于安时积分的方法不能够估计初始剩余电量,在这段时间内采用自适应EKF来估计初始剩余电量;在正常运行过程中,将实测的电池端电压和模型估计得到的电池端电压实时进行比较,通过逻辑判断决策输出剩余电量。这样处理的依据是:如果当前实测电压和模型估计电压能够较好吻合,说明此时作为状态变量的剩余电量较为准确;反之,当两者电压差值较大时,说明此时剩余电量估计不合理,采用自适应EKF的输出值,直至两者电压较为吻合。

在本发明中,一种安时积分方法的充放电效率是根据能量守恒定律,由电池的充放电热量来计算。通过实验的方法确定电池效率,不经工作量大,而且也不能适应电池车载运行工况的复杂性要求。因此,发明通过对电池热量产生机理的分析,运用电池工作时的热模型来确定电池的充放电效率。

在本发明中,为了抑制滤波发散,采用了自适应滤波算法。假设状态转移阵或测量矩阵已经确定的条件下,利用观测数据进行滤波的同时,根据系统输出信息不断地对不确定的噪声系统方差阵和测量噪声方差阵进行估计和修正,以便改进滤波算法,抑制滤波发散。

在本发明中采用剩余电量输出选择器,根据当前电池状态以及两种算法估计得出的剩余电量值,选择性的输出最能反映当前电池状态的剩余电量值。剩余电量输出选择器将计算分成两个状态,开机状态和正常运行状态。在开机时由于安时积分的方法不能够估计初始剩余电量,在这段时间内采用自适应EKF来估计初始剩余电量;在正常运行过程中,将实测的电池端电压和模型估计得到的电池端电压实时进行比较,通过逻辑判断决策输出剩余电量。这样处理的依据是:如果当前实测电压和模型估计电压能够较好吻合,说明此时作为状态变量的剩余电量较为准确;反之,当两者电压差值较大时,说明此时剩余电量估计不合理,采用自适应EKF的输出值,直至两者电压较为吻合。

本发明应用于纯电动驱动汽车:本发明提出了动力电池剩余电量的双安时积分算法,该算法是普通安时积分算法和自适应EKF滤波算法的结合,通过设计合理的剩余电量输出选择器,确定了在不同外界情况下的剩余电量输出方式,通过和几种常用的剩余电量算法对比,得出本发明提出的方法是适合整车实际应用的剩余电量算法;为了进一步验证本发明提出的剩余电量算法,对剩余电量的计算精度进行了长期的考察,实验结果表明本文提出的剩余电量计算方法可以将剩余电量计算误差控制在4%以内(目前的国际先进水平为5%)。

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本发明基于双安时积分的纯电动汽车续驶里程系统及计算方法,包括车体,所述车体设有在线调整模型参数模块、等效电路模型模块、自适应EKF剩余电量估计模块、安时积分剩余电量模块、剩余电量输出选择器模块和剩余里程计算模块,所述在线调整模型参数模块数据连接等效电路模型,该等效电路模型模块数据连接自适应EKF剩余电量估计模块,在线调整模型参数模块将调整参数输入到等效电路模型,所述自适应EKF剩余电量估计模块基于。

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