改进的矿用机车防爆锂电池SOC估算算法：分段开路电压校正

本文主要探讨了矿用机车防爆锂电池荷电状态(SOC)估算的问题，现有的方法存在累积误差较大且对电池模型的依赖性强等缺陷。为了改进这一状况，作者提出了一种创新的SOC估算策略，即结合分段开路电压校正和安时积分法。开路电压（OCV）被用于校正初始SOC值，通过定期的校准过程，有效抵消了长时间运行后可能出现的累积误差，提高了算法的准确性。 该算法的核心在于利用专用电池监控芯片MC33771实现硬件设计，MC33771在实时监测电池性能的同时，能确保数据处理的精确性和稳定性。相比于传统的开路电压法，这种方法更适用于在线实时监控，减少了因静置等待消除滞回电压带来的不便。电化学法和神经网络法虽然理论上预测精度较高，但在实际应用中的限制使得它们不太适合矿用机车环境。 安时积分法作为基础的SOC估算手段，通过累加电流积分来计算剩余电量，但其精度受限于电流传感器的精确度和初始SOC值的准确性。新提出的算法通过分段开路电压校正，增强了对这些因素的补偿，从而提高了整个系统的整体性能。 论文的研究背景是随着防爆锂电池在煤矿井下无轨运输机车中的广泛应用，对其荷电状态的精确管理变得至关重要。准确的SOC信息不仅能帮助预测机车电池的工作时间，还可以优化电池管理系统策略，延长电池寿命并降低能耗。通过大量试验验证，这种新的SOC估算方法在实际应用中展现出更好的稳定性和实用性，特别是在解决累积误差问题上取得了显著成效。 总结来说，这项研究旨在提升矿用机车防爆锂电池的管理水平，通过技术创新和精确的硬件支持，实现了更有效的SOC估算，为电池的高效、安全运行提供了强有力的技术保障。这对于推动矿用机车向绿色、智能化方向发展具有重要意义。