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电池管理系统算法 共有 129 个词条内容

8.1.2 基于模型的 “V”开发流程

    相较于经典开发流程,“V” 开发流程有利于尽早地发现当前算法存在的错误与不足,缩短开发周期,节省成本。图8-2所示为BMS核心算法基于模型的“V” 开发流程。该流程中引入了半实物仿真,其最大的特点就是在系统仿真回路之中直接...[继续阅读]

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7.2.1 锂离子动力电池的生热机理

    锂离子动力电池的热量由反应热、焦耳热、极化热和副反应热4部分组成。1. 反应热反应热是锂离子动力电池在充放电过程中,锂离子嵌入和脱出电极时发生电化学反应所产生的热量,表达式为式中,Eocv为电极材料的开路电势;(dEocv)/(d...[继续阅读]

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4.1 SOC估计

    新能源汽车动力电池的SOC相当于普通燃油汽车的油表,SOC作为能量管理的重要决策因素之一,对于优化整车能量管理、提高动力电池容量和能量利用率、防止动力电池过充电和过放电、保障动力电池在使用过程中的安全性和长寿命等起...[继续阅读]

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4.2 动力电池SOH估计

    动力电池的存储能力与快速充放电能力均会随着老化而不断下降,而SOH正是用于评价动力电池老化程度的量化指标。动力电池SOC的准确估计依赖于精确的SOH值,预知SOH开展的SOC估计不具有实用性,仅能为SOC估计方法提供初步借鉴。...[继续阅读]

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第7章 动力电池低温加热和优化充电

    随着新能源汽车的日益普及,冬季高寒地区使用新能源汽车所面临的续驶里程短、起动困难、充电难等问题变得日益严峻。锂离子动力电池工作特性对工作环境、工况和老化状态均较为敏感,特别是续驶里程在低温环境会明显缩短,若...[继续阅读]

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4.3.1 问题描述

    动力电池模型的建立引入了模型参数,主要包括OCV、阻抗参数和容量,这些模型参数直接反映了动力电池SOH,因此可直接将这些参数视为动力电池SOH的映射参数值。此时,SOC与SOH的耦合估计问题可以转换为其状态 (SOC)与参数(SOH) 的耦合估...[继续阅读]

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7.4.1 恒流恒压充电

    充电时,先采用设定好的固定电流对电池进行充电,当电池的电压达到预设值时,转为恒压充电,直至充电电流降低至预定值后,充电过程结束,充电曲线如图2-11所示。该方法结合了恒流和恒压两种充电方式的优点,克服了恒流充电不足的问...[继续阅读]

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2.2.4 交流阻抗测试

    交流阻抗测试是以小振幅正弦波电压信号 (或电流信号) 作扰动,使电极系统产生近似线性关系的电流或电压响应,从而测量动力电池体系在某一频率范围阻抗谱的方法。这种 “黑箱方法” 以电压、电流为输入、输出,间接得到电池内...[继续阅读]

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2.4.3 动力电池的寿命特性

    本节对动力电池10的寿命测试数据进行了具体分析。需要说明的是,本节中使用的动力电池的正极材料为Li(NiCoAl)O2、负极材料为石墨碳,其具体容量衰减特性可能与其他型号的动力电池有所差异,但分析方法具有一定的通用性,可推广应...[继续阅读]

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8.4.1 转鼓实验台测试

    在BMS核心算法应用评价过程中,为了充分测试实车BMS中的核心算法在多种典型行驶工况中的估计效果,可以在转鼓实验台上进行一系列实验。开发动力电池管理算法的测试现场如图8-25所示。同时,转鼓测试过程可以在专门的环境仓中进...[继续阅读]

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