STM8S单片机实现修正卡尔曼滤波的锂电池管理系统

"这篇论文主要探讨了基于修正卡尔曼滤波的锂电池管理系统设计，解决了当前锂电池管理系统中的硬件复杂性、SOC估算准确性低以及对高性能处理器的依赖问题。论文提出了一种适用于8位单片机的修正卡尔曼滤波算法，并在STM8S单片机和BQ76930模拟前端芯片上实现了该算法，应用于智能扫地机器人的锂电池管理系统。实验证明，系统能准确、实时地测量SOC、电芯电压、电流和温度，测量误差小于5%，并且系统简洁、稳定、响应快速、成本低。" 锂电池管理系统（BMS）是连接锂电池与用电设备的关键，它负责监测锂电池的状态，避免过充或过放，延长电池寿命，提升电池能源利用率。当前BMS的研究重点在于SOC（State of Charge，荷电状态）的估算，因为SOC是评估电池剩余电量的重要指标。文章中列举了一些相关的SOC估算方法，如安时积分法、开路电压法、神经网络算法、等效电路模型结合高斯粒子滤波算法以及模糊推理算法。 论文提出了一个创新点，即使用修正卡尔曼滤波算法来提高SOC估算的准确性，同时降低对硬件性能的要求。卡尔曼滤波是一种高效的估计算法，适用于处理带有噪声的动态系统。修正卡尔曼滤波则是针对原算法的改进，以适应8位单片机的计算能力。通过这种算法，能够在资源有限的STM8S单片机上实现精准的SOC估算，降低了系统的复杂性和成本。 在系统设计中，选择了STM8S003作为主控制器，配合BQ76930模拟前端芯片，构建了一个简洁高效的BMS。通过实验室和实际产品的测试，证明了该系统能够有效地测量电池的各项关键参数，并且性能可靠。系统的测量误差小于5%，满足了设计目标，同时，由于其电路结构简单、响应速度快，适合于智能扫地机器人等对成本和实时性有较高要求的应用场景。 总结来说，本文提出的基于修正卡尔曼滤波的锂电池管理系统设计方案，不仅提高了SOC估算的精确性，还降低了对处理器性能的需求，为锂电池管理提供了一种实用且经济的解决方案。