基于dsp的电动汽车电池管理系统的设计

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1、万方数据第36卷第5期209年5月湖南大学学报(自然科学版)JournalofHunanUniversity(NaturalSciences)Vd．36．No．5May．209文章编号：1674．2974{2009}05．0033—04基于DSP的电动汽车电池管理系统的设计。何莉萍”，赵曦l，丁舟波1，冯坤1，周惦武1，高学峰2(1．湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，湖南长沙410082；2．深圳市力可兴电池有限公司，广东深圳518040)摘要：在大量充放电模拟试验和随车试验数据采集的基础上，构建了基于数据信号处理器(Ⅸ、P)芯片TM

2、S320C2812的电池管理系统，实现了数据监测、荷电状态(SOC)估计、控制局域网(CAN)通信及USB存储等功能．在SOC估计算法上，根据电池所处状态进行了分类分析，并对估算难度最大的电池动态放电状态的算法进行了仿真实验．实验结果表明，该算法对镍氢电池的SOC能进行准确预测，并具有较高的精度．关键词：电动汽车；电池管理系统；数据信号处理器；荷电状态中图分类号：U270．1文献标识码：AElectricVehicleBatteryManagementSystemBasedonDSPmLi．pingjt，ZHAOXil-DINGZhou—b01

3、。FENGKunl，ZHOUDian—wul。GAOXue—fen9211．StateKeyLaboratoryofAdvancedDesignandManufactureforVehicleBody。HunanUniv。Changsha-Hunan410082，China；2．ShenzhenLexelBatteryCo．Ltd．Shenzhen。Guidons518040，China)Abstract：Accordingtothedataobtainedfromcharge／dischargeexperimentsandon-sitedat

4、afromalUll—ningElectricVehicle(EV)，abatterymanagementsystemhasbeendevelopedonthebasisof32一bitsDSPcon·trollerTMS320C2812．Thefunctionsofthesystemincludedatamonitoring，StateofCharge(SOC)estimation，ControllerAreaNetwork(CAN)communications，USB-baseddatastorageand90on．Thispaperals

5、oprc}pOsedanimprovedSO(3estimationmethod．whichdividesintothreealgorithmsaccordingtothestateofbatteries．Inthealgorithmofthedynamicdischargestate，Ampere／hoursmethodisintegratedwithRBFneuralnetwork，anditsaccuracyandpracticalityarevalidatedviaMatlabandAdvisorsimulation．Keywords：

6、electricvehicles；batterymanagementsystems；DigitalSignalProcessor(DSP)；SOC车用动力电池的安全性、使用成本以及续航里程一直是影响电动汽车推广应用的主要因素．在现有电池技术的基础上，一个有效的电池管理系统能对车用动力电池进行保护、延长其使用寿命、提高续航里程并降低其使用成本，是加速电动汽车发展的一项非常关键的技术．电池管理系统的核心——荷电状态(sOt)估计，则是重中之重．采用传统8位单片机的电池管理系统，由于其运算能力有限，对SOC的估计算法简单，故误差较大，已不能满足电动汽

7、车发展的要求⋯．因此，为了提高SOC估计的-收稿日期：2008-10—23基金项目：湖南大学“2ll丁程”基金项目资助作者简介：何莉萍(1967一)，女，四川人，湖南大学教授。博士生导师十通讯联系人。E-maihjq．v_hlp@hnu．cll精度，增强电池管理系统的性能，本文结合在湖南大学“211工程”项目EV-3纯电动汽车的研发中测得的试验数据，提出了改进算法，并以数据信号处理器(D：SP)芯片为核心，设计了电池管理系统．1硬件设计镍氢电池由于其性能上的优势【2】2已成为电动汽车的首选．本实验中采用的动力电池组一共由24组镍氢电池组成，每个

8、电池组中有10个单体电池，总共240个．如果为每一个单体电池进行实时检测，万方数据湖南大学学报(自然科学版)2009年会导致测量点过多，监控电路过于复