8位单片机上的修正卡尔曼滤波：提升锂电池BMS的精准度

本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，该系统旨在解决现有BMS（电池管理系统）设计中面临的一些挑战。在锂电池的应用中，BMS扮演着关键角色，它负责监控电池状态，确保其安全运行，延长电池寿命，并优化能量利用效率。当前，电池管理系统的研究热点之一是SOC（State of Charge，电池荷电状态）的精确估算，因为这直接影响电池性能和系统的可靠性。 传统的方法如安时积分法、开路电压法、霍尔电流传感器配合软件计算、RBF神经网络算法、高斯粒子滤波、模糊推理等都被广泛应用于SOC估算。然而，这些方法可能存在采样电路复杂、精度不足或者对高端处理器依赖的问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于8位单片机的修正卡尔曼滤波算法，这种方法具有以下优点： 1. 简化硬件：使用8位单片机STM8S003作为主控制器，降低了硬件复杂性，使得系统成本和功耗得以降低，同时提高了系统的实用性和普及性。 2. 提高准确性：通过修正卡尔曼滤波算法，能够有效地处理实时数据，减少噪声干扰，提高SOC估算的准确性。这种算法能够在有限的计算资源下提供更精确的电池状态估计。 3. 易于实现：针对智能扫地机器人等嵌入式应用设计，修正卡尔曼滤波算法易于集成到低成本、低功耗的微控制器中，实现了高效的电池管理功能。 4. 实时响应：由于卡尔曼滤波算法的实时性，系统能够快速响应电池状态的变化，及时调整工作模式，确保电池在安全范围内工作。 文章通过STM8S单片机和BQ76930模拟前端芯片的集成，构建了一个适用于智能扫地机器人的锂电池管理系统，该系统不仅具备高性价比，而且在实际应用中展现了良好的性能和稳定性。通过对比现有的估算方法，该设计展示了其在简化硬件和提升电池管理精度方面的优势，对于推动低成本、高性能的电池管理系统的发展具有重要意义。