一种车载动力电池自适应充电方法
【专利摘要】本发明公布了一种车载动力电池自适应充电方法。当电池充电时，主控制模块根据电池传感器模块采集的电池电流、电压、温度信息，计算电池的荷电状态SOC，将温度变化量ΔH和荷电状态SOC送入主控器模块内部的模糊控制器通过模糊控制算法，输出当前状态下的最佳充电电流，通过比例积分微分控制器PID控制脉宽调制驱动器PWM产生合适占空比的控制信号，电流调节模块根据控制信号动态调整充电电流，达到了自适应充电的目的。为了使充电电流能快速准确地达到最佳值，采用果蝇优化算法FOA，动态调整比例积分微分控制器PID参数。本发明能自适应调整充电电流，能有效缩短电池充电时间，提高电池充电效率，延长电池使用寿命。
【专利说明】一种车载动力电池自适应充电方法
【【技术领域】】
[0001]本发明涉及一种自适应充电方法，特别涉及一种使用镍氢、锂电池作为车载动力电池的自适应充电方法。
【【背景技术】】
[0002]随着人们对环境保护与节约能源的关注，电动汽车和混合动力汽车已经越来越引起人们的关注，而动力电池作为两者的动力来源，需要确保其在行车过程中提供稳定可靠的输出。同时，对动力电池进行快速、均衡、安全充电，可以延长电池的使用寿命，提高电池的使用效率和性能。
[0003]现在对动力电池的充电方式一般采用恒流-恒压充电方式，即在充电初期用恒定的电流给电池充电，当电池电压达到恒压门限时，转入恒压充电阶段。此种充电方式能减少对电池的损害，但是不能消除电池充电时的极化现象，特别是在恒压阶段，极化现象的出现，大大降低电池的充电效率，延长了电池充电时间。国内也有一些文献提出使用智能充电的方式给电池充电，即充电电源根据电池的充电状态自动确定充电参数，使充电电流自始至终保持在可接受的最大充电曲线附近，但多数的文献也只是处在研究仿真阶段，实际实施时对充电电源要求较高，将会使整个充电管理系统的成本大大提高。
[0004]另一方面,虽然使用大电流能大大减少电池充电时间,但是大电流也会使电池在充电时造成电池温度不断上升，如果不能得到有效控制，不仅会缩短电池的使用寿命，甚至可能会引起火灾。
[0005]因此，为解决上述问题，提出一种车载动力电池的自适应充电方法，适用于不同类型电池，缩短电池充电时间，提高电池充电效率，延长电池使用寿命，有效控制温度上升问题，。
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【发明内容】
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[0006]本发明要解决的技术问题在于提出一种新的自适应充电方法。电池管理系统首先对系统各部分进行初始化，包括设定定时器定时值，脉冲宽度控制器PWM初始化等。接着创建两个同时运算的线程:线程I用于电池荷电状态SOC值的实时计算，线程2用于电池温度变化量温度变化量Λ H的计算。主控制器模块在创建完线程之后，进入查询等待阶段，等待电池传感器模块发送的荷电状态SOC标志位和温度采集模块发送的温度变化量Λ H标志位都被置为真TRUE，主控制器模块得到荷电状态SOC和温度变化量温度变化量Λ H。
[0007]电池充电时，主控制模块根据电池传感器模块采集的电池电流、电压、温度信息，计算电池的荷电状态S0C，将温度变化量Λ H和荷电状态SOC送入主控器模块内部的模糊控制器通过模糊控制算法，输出当前状态下的最佳充电电流。采用果蝇优化算法FOA对比例积分微分控制器PID (Proport1n-1ntegrat1n-Differentiat1n)进行参数自整定，调整比例积分微分控制器PID的参数，控制脉宽调制驱动器PWM产生合适占空比的控制信号，电流调节模块根据控制信号动态调整充电电流，实现自适应充电。[0008]为解决电池快速充电、温度控制等问题，充电方法具体步骤如下:
[0009]第一步，初始化，设定定时器定时值，脉冲宽度控制器PWM初始化。
[0010]第二步，主控制模块同时创建两个线程。线程I完成电池荷电状态SOC值的计算，采取开路电压法和安时积分法相结合的算法。首先判断定时器是否超时(大于2小时)，若定时器超时，采集电池两端开路电压OCV，根据开路电压OCV与荷电状态SOC的对应关系，得到荷电状态SOC值送至模糊控制器输入端；若定时器未超时，采用安时积分法计算电池荷电状态SOC值。电池能放出的电量和环境温度相关，可通过查阅电池的技术参数资料，得到不同温度条件下的荷电状态SOC的温度修正系数μ，并根据当前电池的温度，对初始荷电状态SOCtl值进行修正。主控制器从存储模块中读取电池历史荷电状态SOC值作为初始荷电状态SOCtl,同时读取上一采样周期T内电流值，根据下式计算荷电状态SOC值:
[0011]
【权利要求】
1.一种车载动力电池自适应充电方法，其特征在于:第一步，主控制器并行进行两个线程，接收电池传感器模块发送的电池荷电状态SOC信息和温度采集模块发送的温度信息；第二步，由模糊算法计算出当前电池荷电状态SOC和温度状态下电池的最佳充电电流；第三步，将当前状态下电池最佳充电电流设置为果蝇算法FOA的调整目标，计算出最佳充电电流对应的三个系统动态响应参数:比例控制参数KP(bestindex)、积分控制参数K1 (bestindex)和微分控制参数Kd(bestindex);第四步，由三个系统动态响应参数对脉冲宽度控制器PWM进行调节，脉冲宽度控制器PWM控制电流调节模块输出电流对电池充电。
2.根据权利要求1所述的车载动力电池自适应充电方法，其特征在于所述的第一步中，电池荷电状态SOC值通过开路电压法和安时积分法相结合的算法计算得到，步骤为:首先判断主控制器中的定时器是否超过2小时，若定时器超时，则采用开路电压法计算电池荷电状态SOC值，具体步骤为:电池传感器采集电池两端开路电压0CV，根据开路电压OCV和荷电状态SOC对应的曲线得到核电状态SOC的值，将核电状态SOC的值送至模糊控制器输入端； 若定时器未超时，则采用安时积分法计算电池荷电状态SOC值，具体步骤为:首先，主控制器从存储模块中读取电池历史荷电状态作为初始荷电状态SOCtl,随后根据当前电池的温度，得到不同温度条件下的荷电状态SOC修正系数μ，对初始荷电状态SOCtl值进行修正，在存储器模块中调取上-?采样Ml.則τ内允|[11[!流I (O伯:,拟則K代计算荷电状态SOC值:
3.根据权利要求1所述的车载动力电池自适应充电方法，其特征在于所述的第一步中，温度变化量ΛΗ的计算由以下步骤得到:主控制器模块根据温度采集模块采集到的当前时刻电池温度，与上一采样周期T内的历史电池温度进行比较，得到电池温度变化量温度变化量Λ H，完成温度变化量Λ H的计算后，主控制器中的线程2将温度变化量Λ H标志位置为真TRUE。
4.根据权利要求1所述的车载动力电池自适应充电方法，其特征在于所述的第三步具体步骤如下:主控制器模块查询到电池荷电状态SOC值标志位和温度变化量Λ H标志位都为真TRUE之后，电池传感器模块和温度采集模块分别将荷电状态SOC和温度变化量△ H的值送至模糊控制器进行模糊计算，模糊控制算法流程为: 第一步，对荷电状态SOC和温度变化量△ H根据模糊集隶属函数转化为模糊量荷电状态S0C’和模糊量温度变化量Λ H’ ； 第二步，模糊控制器将模糊量荷电状态S0C’划分8个等级，将模糊量温度变化量Λ H’划分5个等级，查询存储器的模糊规则表，得到输出电流需要增大或减小的模糊量； 第三步，通过重心算法根据输出电流需要增大或减小的模糊量得到对应的精确量，再加上当前电流值即为下一阶段输出电流值Ιο。
5.根据权利要求1所述的车载动力电池自适应充电方法，其特征在于所述的第三步具体计算步骤如下: Stepl，初始化果蝇优化算法FOA的参数，取粒子群个数为N，迭代次数为G，确定粒子的初始区域； Step2,随机产生比例控制参数KP、积分控制参数K1和微分控制参数Kd的初始值[Kp(I)K1(I) Kd(I)] Step3,随机赋予粒子群内任意第i个粒子一个初始值Kpi = Kp (I)+V (random), Kli =K1 (I) +V (random), KDi = Kd (I) +V (random), i = I, 2, 3,..., N ； Step4:，根据第i个粒子的系统动态响应参数[KPi Kli K1J，得到实际电流采样值Ic (k)，一个周期内实际电流的变化量△ Ic (k)，和预期输出充电电流与实际电流采样值之间的误差量e(k);计算第i个粒子的系统动态响应判断函数J
6.根据权利要求1所述的车载动力电池自适应充电方法，其特征在于所述的第四步中脉冲宽度控制器PWM进行调节步骤如下: 比例积分微分控制器PID根据模糊控制器输出的最佳充电电流值，以及最佳充电电流值与当前充电电流值之间的误差，通过下式算法输出脉冲宽度控制器PWM控制波形的占空比；比例积分微分控制器PID计算公式如下:
7.根据权利要求1所述的车载动力电池自适应充电方法，其特征在于所述的第四步中输出电流调整步骤为:脉冲宽度控制器PWM控制器根据比例积分微分控制器PID输出的值，输出指定占空比的控制波形给电流调节模块，电流调节模块通过开启关断MOS管实时控制调整充电电流的大小。
8.根据权利要求1到7之一所述的车载动力电池自适应充电方法，其特征在于，模糊控制器每Is计进行一次模糊算法的运算。
【文档编号】H02J7/00GK104037898SQ201410313184
【公开日】2014年9月10日 申请日期:2014年7月2日 优先权日:2014年7月2日
【发明者】秦文虎, 许庆, 黄林, 孙觉非 申请人:东南大学