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摘要：电池监控对于大多数电动汽车至关重要（EV），因为它的安全性，操作乃至使用寿命乘客取决于电池系统。该属性正是电池管理系统（BMS）的主要功能在指定的安全范围内检查并控制电池状态运行条件。本文中的典型BMS框图已经提出各种使用功能模块。电量状态估算（SOC）已使用库仑计数和开路电压方法，从而消除了独立库仑计数法的局限性。通过使用SOC作为状态变量之一SOC对电池进行建模可以估计，可以通过卡尔曼滤波方法进一步校正。来自实验结果的电池参数集成到模型中，并通过实验验证了仿真结果。

第一章 介绍

电池是电动汽车中最常见的电能存储设备。当它连接到负载或电源时，电池的性能取决于电池内部的化学反应。化学物质随着时间和使用量的降低反应了电池的存储能量容量的逐渐降低。电池折旧过程需要通过将电池调适到合适的数量来减少通过控制其充放电曲线，即使在各种负载条件下。一般来说，当电池在以下条件下工作时，电池寿命将减少，高温，频繁充电且完全放电，特别是在高脉冲电流条件下。尽管有爆炸或故障的报道，电池还是安全的。与具有安全性的功率调节系统一起使用功能和自动关机[1]–[5]。常规的低成本电池充电器很少采用预期的保护功能，这种电池缺乏灵活性和全面的保护。因此，BMS可以灵活地保护电池不同类型并可以提供所有安全功能，已经成为电动汽车的最新发展/研究主题[1]，[6] – [10]以及替代能源系统[6]，[7]。需要确保的重要参数之一安全充放电是SOC。SOC定义为电池的当前容量，以其额定值表示容量[8]，[11]–[14]。SOC提供了当前电池状态，使电池能够以适合延长电池寿命的水平安全地充电和放电。因此，SOC有助于电池的管理。但是，测量SOC不是直接的，因为它涉及因为它涉及电池电压，电流，温度和其他信息的测量与所考虑的电池有关。

SOC的准确估算可防止电池损坏或快速损坏通过避免过度充电和过度放电来老化。使用库仑计数法的传统SOC估计会出现误差累积故障，从而导致估算不准确。此外，有限的电池效率以及充电过程中发生的化学反应和放电条件会导致温度升高，从而影响SOC估算。因此，需要精确的算法来为电池建模以进行SOC估算。在电动汽车中，电池串联-并联组合以匹配负载要求。由于制造程序，并非所有电池在充电过程中同时达到满电压。这种情况会导致不同电池之间的电压失衡，从而导致整个电池的容量降低串。因此，SOC不一定为100％的电池指示实际的SOC。因此，SOC的准确计算必须伴随着对实际情况的持续监控电池的容量以及对电池的多次测量以反映该单元的实际和实用能力电动汽车的不同路况和驾驶模式。

BMS是一个单独的实体，具有硬件和固件，以及连接到电池充电器，而不是集成在电池充电器中充电器。BMS由许多传感设备组成，用于监控算法中将使用的电池参数用于SOC估计。任何BMS的重要组成部分是电池模型块，需要详细了解电池特性以进行准确的SOC估算[15]，[16]。该模型通常是根据收费和电池的放电曲线。一种高级电池型号[17]基于状态空间技术的实现。

本文的结构如下。建议的BMS在第二部分中讨论，SOC估计技术是在第三节中介绍。所选实验结果LiFeO4在第四节中进行，模拟结果在第五节中进行讨论，随后得出结论。

第二章 电池管理系统模块

2.1测量模块

测量模块（见图1）捕获单个细胞不同的电压，电池电流和电池温度电池组的点数以及环境温度，并将其转换为数字值。所有这些数据都是将用于在以后的阶段中估计电池状态。 细胞图2所示的电压测量模块包括一个光电继电器矩阵。在每个采样周期中，只有一个单元电压连接到模数（A–D）接口中央处理单元。测量的优势单个电池电压证明增加了硬件成本因为它可以实现电池平衡和过充电保护单元格级别。

2.2电池算法模块