【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电动汽车动力蓄电池的检测,具体是一种电动汽车动力蓄电池组监测 方法。
技术介绍
电动汽车(EleCtriCVehiCl e,EV)具有低噪声,几乎零排放以及综合利用能源等 突出的优点,是当今解决能源、环保等问题的重要途径。尽管电动汽车发展迅速,但是它 的动力源动力蓄电池组,始终是其发展的瓶颈。蓄电池能量管理技术正是为解决这一问题 而提出的。其中,预测EV剩余行使里程,提高电池的工作效率,保证电池处于最佳的工 作状态,有效地延长使用寿命,对EV具有重要的意义。 然而,处于实际工作状态下的蓄电池,内部反应十分复杂,影响蓄电池容量的因 素也很多,比如放电速率、放电形式、终止电压、温度、电极结构、制造工艺等,这些参数之 间的关系往往是高度非线性的。由于这些电池参数与剩余容量之间的关系复杂,而又非线 性,传统的蓄电池监测方法都有一定的局限性,无法实现在线的实时监测。
技术实现思路
为克服现有技术的不足,本专利技术提供了一种,本 方法监测的对象是某电动汽车所装配的特定型号的铅酸蓄电池组。监测包括两个内容:铅 酸蓄电池的剩余容量以及蓄电池在经过完全充电后在使用过程中(放电)的剩余容量,也 就是日常使用中的EV剩余行驶里程。蓄电池组的故障检测包括铅酸蓄电池组工作性能, 依赖于各串联单体蓄电池的状态,单体蓄电池因为质量等因素造成早期失效。容量下降或 故障会影响整体蓄电池组的工作性能。 本专利技术一种,该方法通过采集特定型号铅酸蓄电 池组在各种工况下的数据样本,用Matlab中的神经网络工具箱对该铅酸蓄电池组进行建 ...
【技术保护点】
一种电动汽车动力蓄电池组监测方法,其特征在于:通过采集特定型号铅酸蓄电池组在各种工况下的数据样本,用Matlab中的神经网络工具箱对该铅酸蓄电池组进行建模、训练,由微处理器实时完成数据采集,基于神经网络的迭代计算、通信及显示,实现对蓄电池剩余容量的实时、准确预测。
【技术特征摘要】
1. 一种电动汽车动力蓄电池组监测方法,其特征在于:通过采集特定型号铅酸蓄电池 组在各种工况下的数据样本,用Matlab中的神经网络工具箱对该铅酸蓄电池组进行建模、 训练,由微处理器实时完成数据采集,基于神经网络的迭代计算、通信及显示,实现对蓄电 池剩余容量的实时、准确预测。2. 根据权利要求1所述的电动汽车动力蓄电池组监测方法,其特征在于:对于一组已 知型号的蓄电池组,在一定的工况条件下,其端电压U、放电电流I、温度T、放电时间H存 在一定的对应关系,即: U = f(I,T,H) (1) 在已知放电电流、端电压和蓄电池温度的情况下,可推算出放电时间,进而得到蓄电 池的剩余容量。3. 根据权利要求2所述的电动汽车动力蓄电池组监测方法,其特征在于:依据蓄电池 组工况一致性的原则对蓄电池组进行故障检测,对于同一组型号和使用工作时间相同蓄电 池,在大电流放电条件下,各单体蓄电池外特性应一致;若出现较大差异,则可以判定该电 路电压所对应的单体蓄电池出现故障...
【专利技术属性】
技术研发人员:熊庆华,史永凯,
申请(专利权)人:柳州市金旭节能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:广西;45
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