基于放电试验法的机载蓄电池SOC估计方法研究

针对机载蓄电池的安全问题,提出了一种机载蓄电池SOC估计方法,该方法基于放电试验法对其荷电状态进行估计,通过评估结果对其进行再利用或回收决策。通过对蓄电池进行循环充放电维护,最终实现对机载蓄电池荷电状态的有效判决。应用于地面维护设备的长时间稳定运行效果表明,该方法稳定可靠,能够对新启封或已多次使用的机载蓄电池进行荷电状态有效判断,并作为健康状态判断的重要依据,达到安全运行和环境保护的目标。

锂电池组在线均衡BMS健康管理方法研究

锂电池组在作为能源供能应用中有电压不平衡问题。通过单体及蓄电池组电压实时检测与高电压对低电压单体均衡调节,探索了实时在线均衡BMS健康管理方法,并基于此设计了一种锂电池组实时主动均衡BMS健康管理系统。该系统在锂电池组供能工作中的实时检测蓄电池单体及组状态参数,通过锂电池组总电压给单体充电的形式,实现了蓄电池组单体间的电压均衡BMS调节,并进行结构的优化设计以满足便携式需求,应用于供能过程中单体电压实时在线均衡调节。实验结果表明,该系统实现了锂电池的实时主动均衡,使得电池放电过程中单体的电压不平衡度不高于5%,实现锂电池供能中实时在线均衡BMS健康管理调节。

AGV车用锂离子电池管理系统设计

随着动力锂离子电池在电动汽车上的运用技术的发展,锂离子电池作为自动引导运输车的动力电池开始受到人们的关注。针对自动引导运输车锂离子电池使用的安全性和效率问题,提出了一种基于恒流/恒压充电均衡的电池管理系统(BMS)方案。实验表明,该系统荷电状态(SOC)估计精度达到5%,单体电压采样精度2 m V,均衡电流达10 A。在最大充电电流300 A和放电电流150 A条件下实现了自动导引运输车动力锂离子电池安全高效运行。

AGV车用锂离子电池组均衡系统设计

针对AGV车用电池运行环境恶劣,容易导致电池不一致的问题,提出了一种单端反激式变换器和DC/DC恒流恒压均衡充电方案,详细介绍了均衡电路的设计和均衡策略的实现。实验结果表明,该均衡电路可实现最大10 A的恒流恒压充电,均衡电路能量转换效率达到85%以上。可在最大充电电流300 A和放电电流150 A条件下较快的实现电池组不一致的调节,满足AGV车用动力电池组频繁大电流充放电的均衡需要。

自动导引车电池管理系统设计

设计了一种用于自动导引车(AGV)的100 Ah磷酸铁锂电池管理系统(BMS)。介绍了BMS系统组成和软、硬件设计,讨论了动态均衡和荷电状态(SOC)估算的实现方法。试验结果表明,系统单体电压检测精度2 mV,均衡电流最大10 A,SOC估算误差小于5%,具有良好的可靠性和实用性。

航空用大容量锂离子电池研究

基于小容量锂离子电芯并联增容的航空用大容量动力锂离子电池,采用内阻测量法及恒流放电法研究了锂离子电芯并联后的内阻、功率供电特性变化,并开展了过充电、过放电、针刺、加温及短路安全性测试。结果表明:应合理设计并联小容量锂离子的电芯规格及个数,使并联后大容量锂离子电池汇流部分电阻占比基本保持不变。并联未影响锂离子电芯倍率放电容量。与锂离子电芯放电电压平均值相比,大容量锂离子电池在功率输出初期供电电压略低,而在后期反而比平均电压值略高。航空用大容量锂离子电池安全性满足使用要求。

基于LTC4000的锂电池充电模块

为了达到高效、便捷、低成本的充电目的,设计一款基于LTC4000的锂电池充电模块。该模块以三阶段充电法为设计理念,硬件方面选用MSP430系列单片机作为主控芯片,具有电压、电流调节模块实现稳定输出,软件方面通过MODBUS协议和RS485物理接口实现与上位机的通信,并制作PCB电路板对该模块进行验证。实验结果证明:该系统结构简单、携带方便、实用性强,上电后能迅速达到稳定状态,有广阔的市场前景。

航空锂离子电池剩余容量及RUL预测建模

综合考虑环境温度、电流倍率、循环次数和贮存时间等因素的影响,根据实测数据的分析结果,对机载锂离子电池剩余容量的预测进行建模;用基于数据驱动的方法实现对剩余使用寿命(RUL)的预测建模。构建的实验验证平台测试表明,剩余容量预测精度误差不大于3. 74%,RUL预测误差不大于3%,所建立模型的准确性得到验证。

基于LTC6804的电池参数采集系统设计

分析目前电池参数采集的方法,提出采用LTC6804进行电池参数采集的方法。电池参数采集系统硬件包括LTC6804单体电池电压检测、NTC温度检测、LT3990供电、dsPIC30F控制部分、通信隔离等。测试表明,系统运行稳定,电压相对误差和温度相对误差分别低于±0.1%和±3%,可以为电池管理系统提供可靠的数据,在实际工程应用中具有很好的应用价值。

磷酸铁锂锂离子电池自放电筛选方法

分析0%荷电状态(SOC)下磷酸铁锂(Li Fe PO4)单体锂离子电池在25±2℃下搁置时开路电压的变化,发现第7 d开路电压低于第2 d的电池,月自放电率大于3%,第7 d开路电压高于第2 d的电池,月自放电率小于3%。根据开路电压变化率,对自放电率作进一步分类,可快速地对单体电池进行筛选、配组,有利于提高单体电池的一致性。

终止电压对锂离子电池循环性能的影响

研究了充放电终止电压对磷酸铁锂(LiFePO4)正极锂离子电池循环性能的影响。将充电上限电压从3.65 V提高到4.00 V,电池放电容量增加较少,对循环时容量衰减速率的影响也很小;将放电终止电压从2.50 V降低到2.00 V,电池放电容量增加,但循环时容量的衰减加快。将放电终止电压降低到2.00 V,将增大电池内阻的增幅。LiFePO4正极锂离子电池组在串联使用时,单体电池充电电压允许提升至4.00 V,但必须控制放电时的终止电压,防止过放电。

动力方形镍氢电池的制备与性能

采用聚丙烯(PP)/聚乙烯(PE)复合隔膜、烧结镍正极及添加羰基镍粉和氧化亚钴的储氢负极,制得富液式QNG90方形镍氢电池,测试电池的电化学行为与充放电过程中的温升,并与贫液式QNF90方形镍氢电池对比。富液式电池以0.2 C充电6 h的温升为4.9℃,1.0 C放电温升为9.5℃。20℃下倍率放电与低温放电测试结果表明:富液式电池以10.0 C放电至0.8 V的放电容量为室温0.2 C放电容量的74.6%,-40℃下0.2 C放电容量为常温放电容量的74.1%,50℃下满容量电池以1.425 V恒压浮充50 h,未出现热失控和电流失控,0.2 C充放电的循环次数超过1 000次。

磷酸铁锂正极锂离子电池的高温循环性能

对磷酸铁锂(LiFePO4)正极锂离子电池的循环性能进行研究。电池以1C、100%放电深度(DOD)循环,在常温下的循环次数可达1 800次以上,而在60℃高温下只有200次左右。在高温下循环后,电池的内阻和厚度增幅大于常温时,说明高温会加速容量衰减。对高温循环失效的电池补加电解液,常温放电容量提高了约9.46%。电解液匮乏是电池高温循环性能变差的原因之一,但不是主要原因。

基于LabVIEW的蓄电池检测系统

针对大电流蓄电池的性能检测问题,设计基于LabVIEW的蓄电池系统检测设备,系统通过检测充电、待机和放电过程中的各项性能,完成蓄电池组充/放电过程中程控电流源和电压源的在线检测,实现了充/放电过程的智能控制。

锂离子电芯并联工艺研究

通过电流检测和红外热成像,研究两种并联成组结构方式的锂离子电芯在大电流放电下的性能。采用并联单元相对输出极端距离一致的成组结构,在常温3C(48 A)恒流放电时,各单元的电流分布最大差值仅为0.4 A,且各单元表面温度变化基本一致,放电过程中的受热更均衡。说明各单元到正、负极输出极端的距离之和相等的成组结构较理想。

镉镍蓄电池在铁道系统中的应用

简述了镉镍蓄电池的类型和技术发展 ,重点介绍了镉镍电池在电力机车、铁道客车、内燃机车、铁路通信信号系统、电子守车、高速列车、轨道检测车和地铁系统等方面的应用及国内外铁道专用电池的现状和发展趋势。

便携式锂电池组单体电压在线主动均衡系统

针对锂电池组充放电过程中的单体均衡问题，基于实时单体参量高精度检测与快速反馈调节原理，设计并实现了一种便携式锂电池组单体电压在线主动均衡系统。该系统在蓄电池组使用过程中的实时采集电压、电流、温度等电池参量，通过蓄电池组总电压给单体充电的方式，实现了蓄电池组各个单体过充、欠充、过放、过温条件下单体间的均衡进而保证安全供能的目标。

大型锂电池常温循环性能及其容量损失

研究了LiCoO2体系80Ah聚合物锂离子蓄电池常温1C循环性能及其容量损失。采用恒流-恒压(CC-CV)充放电制度对锂离子电池常温下进行了500次的充放电循环测试。结果表明,蓄电池的放电平台在4.1V～3.6V,该阶段放电容量大于总放电容量的90%;500次循环后,蓄电池容量保持率为85.299%;恒流充电容量占总充电容量的比率随循环次数的增加而降低;循环过程中充放电效率不受循环次数的影响,平均值为99.58%。

机载蓄电池地面维护系统自检方法研究

基于机载蓄电池地面维护目标,针对维护系统自身的自检问题,为了保证系统的可靠性、稳定性以及精度,研究了维护系统的自检测方法。以电控柜中常用部件继电器、数字电源、电子负载、电压表为主要检测对象,基于回路设计与返回值的思想,结合计量功能,完成维护系统的自检功能设计与实现。实验结果及现场应用表明,该方法自检成功率达到100%,维护电压、电流精度指标均在0.3%以内,单通道融入自检的维护过程所需时间在1s以内,满足机载蓄电池地面维护现场需求,有效保证维护设备自身的可靠性。

基于扩展卡尔曼滤波模型的电动汽车锂电池SOC估算研究

针对新能源电动汽车锂电池电荷状态SOC估算问题,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,引入扩展卡尔曼滤波方法,利用扩展卡尔曼滤波方法处理复杂非线性系统能力,建立了扩展卡尔曼滤波锂电池SOC估算模型,并通过MATLAB/Simulink对新建模型仿真分析。仿真结果显示,建立的扩展卡尔曼滤波锂电池SOC估算模型具有较高估算精度,整体误差小于±0.05%,满足新能源电动汽车对锂电池SOC估算要求。