插電式混合動力汽車電池管理系統(tǒng)的電池模型及其參數(shù)估計

研究了電化學(xué)電池模型，該模型參數(shù)能很好地反映電池相關(guān)物理量，而且可以更好地捕捉外加電流條件下電池的長期和短時變化的行為。基于多孔電極濃溶液理論，該模型描述了鋰離子電池（LIB）液體濃度、固體和液相的空間分布以及時間演變。在模型的許多參數(shù)中，有關(guān)電池退化的關(guān)鍵參數(shù)由參數(shù)估計器確定。參數(shù)估計基于協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化策略（CMA-ES）算法，建立在進(jìn)化策略的基礎(chǔ)上。不同于傳統(tǒng)基于梯度的優(yōu)化算法，CMA-ES算法可以無需變換，直接進(jìn)行稀疏雅可比矩陣運(yùn)算。

隨著電池模型的發(fā)展，設(shè)計參數(shù)估計均使用離線及在線驗證技術(shù)。在脫機(jī)驗證過程中，基于PC的參數(shù)估計進(jìn)行充電測試，從而獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)。大多數(shù)老化相關(guān)參數(shù)被確定為鋰離子液相擴(kuò)散系數(shù)（DE）。脫機(jī)驗證結(jié)果表明，電池電壓充電曲線的變化可以預(yù)測鋰離子擴(kuò)散系數(shù)，從而使DE更容易嵌入?yún)?shù)估計，使參數(shù)估計的計算效率大大提高。在線驗證時，電池管理系統(tǒng)（BMS）集成參數(shù)估計測試表明，參數(shù)估計誤差小于1%。由于BMS計算資源有限，參數(shù)估算所需時間約為9min，運(yùn)行時內(nèi)存占用為6KB，因此BMS使用一個20KB的RAM（隨機(jī)存取存儲器），電池模型和參數(shù)估計使用14KB的RAM。

研究結(jié)果表明，電化學(xué)電池模型及其參數(shù)估計可成功應(yīng)用于托電式混合動力汽車（PHEV）的BMS設(shè)計。

刊名：International Journal of Automotive Technology（英）

刊期：2016年第3期

作者：W.Sung et al

編譯：徐嘉浩