【技术实现步骤摘要】
本技术属于测试仪器，具体是混合动力车用动力锂电池SOC估计器。
技术介绍
二十世纪九十年代以来，锂离子电池作为新能源产业的发展方向之一，受到越来越多国内外研究者的重视，并取得了重大的研究进展。在应用过程中，锂离子电池充放电转换频繁、电流较大，对电池模型的动态特性、电池荷电状态(电池荷电状态简称soc，SOC为State of Charge的缩写)的精度估算，直接关系电池管理系统的性能。电池的SOC被用来反映电池的剩余容量状况。在工作过程中，系统控制器根据电池管理系统提供的电池SOC决定其控制策略，分配各个部分的能量流比例，优化电池充放电功率。由于锂离子电池内部化学反应的复杂性和应用环境的多样性，传统方法不能满足电池动态性能的精确估计与分析，研究者将重点转向电池的数学模型与电池SOC的状态分析上，提出Kalman滤波法和神 经网络法。其中Kalman滤波法是一种最优化自同归数据处理算法，通过对状态变量进行实时最优估计，能够有效地提高SOC的估计精度，国内多数专家致力于Kalman滤波应用于动力电池SOC估计的研究，但是主要是以HEV氢镍电池为研究重点。尽管已有研究...
【技术保护点】
混合动力车用动力锂电池SOC估计器，其包括用于检测动力锂电池电压和电流的电压/电流检测模块、用于检测动力锂电池温度的温度传感器、数据采集器、控制模块、用于对动力锂电池的放电管理的电子负载、PC、LCD显示器，其特征是：所述的控制模块包括电池SOC估计单元，所述的数据采集器用于将所述电压/电流检测模块、温度传感器检测的数据进行采集并传输给电池SOC估计单元，所述的控制模块依据电池SOC估计单元的估算对各数据分析后对动力锂电池的工作状态进行判断控制所述电子负载和整车的工作状态，所述的LCD显示器连接在所述的控制模块上用于显示信息，所述的控制模块通过USB接口连接至PC用于对动力...
【技术特征摘要】
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