动力锂离子电池管理系统与SOC估算技术研究

"动力锂离子电池管理系统及SOC估算方法研究-论文" 这篇论文详细探讨了动力锂离子电池管理系统（Battery Management System，BMS）以及电池状态-of-charge（SOC）的估算方法。锂离子电池在当今社会，尤其是在电动汽车领域的应用日益广泛，这使得电池管理系统的研发变得至关重要。BMS的主要任务是确保电池的安全运行，提高其工作效率，是电动汽车技术的关键组成部分。 论文作者设计了一个基于PIC18F45K80单片机的动力锂离子电池管理系统，该系统包含了电压采集和均衡控制功能，这些功能由专门的电池监测芯片LTC6802G-1实现。此外，系统还增加了绝缘电阻检测电路，以监测电池组与车辆底盘之间的绝缘性能，从而提升电池使用的安全性。 在深入研究锂离子电池的基本性能参数，如电压特性、内阻特性以及容量特性之后，论文介绍了几种常见的电池等效电路模型。作者特别提出了一种双电源等效电路模型，该模型基于Thevenin模型，并结合动力锂离子电池的实际工作特性。通过Matlab/Simulink进行仿真，验证了所提出的模型在准确性和实用性上的优势。 最后，论文聚焦于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）算法，这是一种在非线性系统状态估计中常用的滤波技术。作者对EKF进行了研究，并将其应用到动力锂离子电池的SOC估算中，提出了一种新的基于EKF的SOC估计算法。同样，通过Matlab/Simulink仿真，证明了该算法的有效性。 这篇论文为动力锂离子电池的管理提供了一套全面的解决方案，包括硬件设计和高级的软件算法，对于优化电池性能，确保电池安全，以及提高电动汽车的续航能力具有重要意义。