专利名称：一种电池荷电状态预测内核设计方法
技术领域：
本发明属于电池管理系统技术领域，尤其涉及电动汽车动力电池管理系统。
背景技术：
能源和环境与人类社会的生存和发展密切相关，随着全球对节能和环保意识的增强，近年来，世界主要汽车生产国都把发展新能源汽车作为提高产业竞争能力、保持经济社会可持续发展的重大战略举措，混合动力汽车及电动汽车将成为未来汽车产业的发展趋势。动力电池组是混合动力汽车的关键部件，其性能将直接影响整车的整体特性，需要电池管理系统对其进行实时监测，同时电池荷电状态又是判断电池性能的一个重要因素，因此准确和可靠地获得电池荷电状态是电池管理系统的主要任务之一。电池组管理系统能够实时监测电池组的总电流、总电压、单组电池模块电压、电流，并需要预测电池组荷电状态，实时传送数据给整车控制系统。电池组管理系统对混合动力电池组的安全起着重要作用，那么实时而精确的得出任意状态下的电池荷电状态具有重要的意义。在已有的专利中有对电池管理系统功能验证平台的相关描述，如实用新型名称为电池荷电状态检测方法(专利号ZL200810136561.9)该专利是在安时计量法的基础上，通过存储记忆芯片中的将不同温度下的不同循环充放电次数下的电压-荷电状态曲线归一化处理后得到电池充放电归一化曲线电池荷电状态值SOC进行校准实现电池荷电状态的检测。实用新型名称为电池荷电状态的测定方法的专利(专利号ZL200710143406.5)，该专利采用SOC理论值计算公式计算多个时刻的电池荷电状态SOC理论值SOC丨[理]；测得在该多个时刻的电池荷电状态SOC实际值SOC丨[实]；通过最小二乘法计算得到用于表达SOC丨[理]和SOC丨[实]的差值与所述多个时刻之间的关系的修正函数Φα)， 从而得到比较精确的电池荷电状态SOC值，实现电池荷电状态的测定。与已有的专利相比较，本专利中所述的一种电池荷电状态预测内核设计方法可以完全实现电池管理系统离线状态工作模式，上述专利中需要使用仪器检测出电池在多种模式下的荷电状态值，增加了工作的复杂度，本专利中只需要选择部分反应电池荷电状态变化的特征点，对其进行演化， 同时本专利的另一个优点是该电池荷电状态预测内核具有很强的自适应性，可以根据外部环境的变化而重新演化，得出新的演化结构，以适应当前环境的变化，从而修正电池充放电时SOC的变化。
发明内容
本发明为精确预测动力电池荷电状态而设计的一种电池荷电状态预测内核设计方法，从而解决实时监测出每一个状态下的电池荷电状态的问题。本发明提出的动力电池荷电状态预测内核设计方法由模式识别�？�、倍率识别模块、电压识别�？橐约澳诤私峁鼓？楣钩�。所述的模式识别模块接收输入的特征点信息，判断所要预测的特征点处的电池荷电状态是在放电模式下还是在充电模式下，然后将识别后的信息传输给倍率识别�？橛糜诤笮姆治龃�。所述的倍率识别�？榻邮帐淙氲奶卣鞯阈畔ⅲ卸鲜侗鹚げ獾奶卣鞯愦Φ牡绯睾傻缱刺窃谀囊槐堵氏拢缓笱罢移ヅ溆肫湎嘤Φ哪诤私峁鼓？椋⒔堵蚀笮∽盎怀啥剖魑诤私峁鼓？榈氖淙胧�。所述的电压识别�？榻邮帐淙氲奶卣鞯阈畔ⅲ卸鲜侗鹚げ獾奶卣鞯愦Φ牡绯睾傻缱刺窃谀囊坏缪瓜拢⒔缪勾笮∽盎怀啥剖魑堵适侗鹉？檠罢页龅南嘤Φ哪诤私峁鼓？榈氖淙胧�。所述的电池荷电状态预测内核�？榻邮仗卣鞯愕哪Ｊ绞侗鹉？�、倍率识别模块以及电压识别�？樗治龃砗蟮氖荩魑诤私峁鼓？榈氖淙胄畔ⅲü诤私峁鼓？橹械拿扛龉δ艿ピ南嘤Φ氖淙胧涑隽雍凸δ芎男畔ⅲげ獬鲈谙嘤Φ奶卣鞯愦Φ牡绯睾傻缱刺闹�。该种方法设计出的电池荷电状态预测内核能够精确而可靠的预测出电池在任何状态下的荷电状态值，适用于混合动力汽车和电动汽车，对电池的性能进行实时的检测，并且本发明系统简洁，成本较低。
图1为本发明提出的总体结构框图。
图2为本发明提出的总体流程图。
图3为本发明提出的内核结构�？榈纳杓圃硗�。
图4为本发明提出的生成内核结构�？榈牧鞒掏�。
图5为本发明提出的内核结构�？榈牡ジ龉δ艿ピ墓δ芎�
图6为本发明提出的模式识别�？榈脑硗�。
图7为本发明提出的倍率识别模块的原理图。
图8为本发明提出的电压识别模块的原理图。
图9为本发明提出的放电模式下倍率为IC的内核结构�？榈穆呒缏吠肌�
具体实施例方式以下结合附图对本发明作进一步说明。图1为此种电池荷电状态预测内核设计方法的总体结构框图。该动力电池荷电状态预测内核设计包括充放电模式识别�？椋卸鲜侗鹚げ獾牡绯睾傻缱刺奶卣鞯闶浅涞缒Ｊ交故欠诺缒Ｊ剑怀浞诺绫堵适侗鹉？椋侗鹚げ獾牡绯睾傻缱刺奶卣鞯愕谋堵蚀笮。⒆怀啥谱魑卸掀ヅ渌璨捎玫哪诤私峁鼓？椋怀浞诺绲缪故侗鹉？椋侗鹚げ獾牡绯睾傻缱刺奶卣鞯愦Φ牡缪勾笮。⒆怀啥谱魑诤私峁鼓？槭淙胧荩坏绯睾傻缱刺げ饽诤四？椋ü桓龉潭ù笮〉墓δ艿ピ卣蟮哪诤说缏方峁估丛げ馓卣鞯愦Φ暮傻缱刺担δ艿ピ卣蟮哪诓康ジ龉δ艿ピ氖淙胧涑隽颖硎镜ジ龉δ艿ピ牧幼刺δ芎硎镜ジ龉δ艿ピ脑怂愫�。以下结合附图对电池荷电状态预测内核设计系统的模块进行详细说明。1、结构流程图如图2所示图2为此种电池荷电状态预测内核设计方法的总体流程图。在左边输入所要预测的电池荷电状态的特征点处的信息，包括充放电模式、倍率大小以及电压数据。先通过充放电模式识别模块，判断特征点属于哪一种模式，再在此模式下判断特征点属于哪一倍率下，根据倍率信息匹配相应的荷电状态预测内核结构�？椋詈蟾菅罢业暮傻缱刺げ饽诤四？楹吞卣鞯愦Φ牡缪怪道丛げ獬鏊げ獾奶卣鞯愦Φ牡绯睾傻缱刺�。2、内核结构�？榈纳杓圃硗既缤�3所示图3是一个内核结构�？槟Ｐ停弥帜诤私峁鼓？榈纳杓苹舅枷胧前芽杀喑搪呒骷慕峁刮淮弊魅旧澹ü惴ㄑ罢曳咸囟üδ芤蟮娜旧澹玫淖钣湃旧宥杂Φ挠布峁辜次迪值挠布缏�。通过将这些表示电路结构的染色体位串下载到可编程逻辑器件中，即可实现硬件电路的设计功能。该内核结构模块通常采用一个固定大小的功能单元矩阵来表达电路的功能。图3是该内核结构�？榈谋硐中秃突蛐停怯蒑XN个独立的功能单元FE (function element)组成了一个M行，N列的功能单元矩阵，每个功能单元有2-输入，1-输出和功能函数组成。在笛卡儿遗传程序中，每个功能单元的2-输入都是和前面L列的功能单元输出相连接(L为连接参数，它表示当前的功能单元的输入端可以连接到前面第L列的功能单元的输出端)。同时，每个功能单元都由图5 中的某一个相应的功能函数去处理它的两个输入信号。这样，通过不断的改变每个功能单元的内部链接和功能函数来重构，使整个系统最终演化出一条最优的染色体结构。3、生成内核结构�？榈牧鞒掏既缤�4所示图4是生成内核结构模块的流程图，根据选择部分反映电池荷电状态变化的特征点，建立电池静态特性以及充放电动态特性数据库，选择的特征点的数据信息(包括充放电模式、充放电倍率以及电压)作为内核结构逻辑电路图的输入部分，与选择的每个特征点所对应的电池荷电状态值作为内核结构�？榈氖涑霾糠郑扛鎏卣鞯闶淙胄畔⒂胨氖涑龅牡绯睾傻缱刺凳且灰欢杂Φ墓叵担缓蟾菽诤私峁鼓？榈氖淙胧涑觯妊莼龀跏嫉闹秩海ü视Χ鹊钠拦溃闶视Χ鹊囊缶椭罩寡莼裨蚪淮忠淮难莼氯ィ迪钟攀ち犹慕蹋钡窖莼锏缴瓒ǖ氖视Χ戎担钪盏玫揭惶踝钣诺娜旧宕�4、功能函数如图5所示图5中列出的是各个功能单元的功能函数，表示荷电状态预测内核结构功能矩阵的每个功能单元对输入的两个信号所执行的运算函数。5、模式识别�？槿缤�6所示电池荷电状态的测定只存在于两种模式下，即充电模式和放电模式，因此模式识别模块只需在这两种模式之间做一个识别判断的过程，用来判断需要预测的特征点是在哪一模式下，我们可以把输入端的充放电模式数字化，即设定放电模式为正值，充电模式为负值，反之亦可。因此，在荷电状态预测内核结构�？橹校椭恍枰晃欢剖磁卸咸卣鞯愦Φ哪Ｊ绞侗鹉？椋佣跎俸傻缱刺げ饽诤私峁鼓？榈氖淙攵耸淙胧莸奈皇�6、倍率识别�？槿缤�7所示对于输入的倍率不同，所对应的电池的输入电流的值也就不同，那么在不同特征点处所要预测的电池荷电状态也就不同，倍率大小或者电流的值是作为内核结构模块的输入端的输入数据，内核结构�？橹械穆呒怂愣际前凑斩评丛怂愕模酥惫鄣目吹教卣鞯愕氖菪畔ⅲ颐窃げ馓卣鞯愦Φ牡绯睾傻缱刺保淙氲谋堵蚀笮』蛘叩缌鞯闹刀际鞘频氖虼耍堵适侗鹉？樵诮邮盏绞淙氲奶卣鞯愕谋堵蚀笮』蛘叩缌鞯闹凳保� 我们要将其转换成二进制的数，如果输入的倍率大小出现小数时，我们可以对倍率的值进行适当的放大，然后再进行染色体的演化，得出一系列电池荷电状态预测内核的内核结构�？椋攵韵嘤Φ奶卣鞯愕谋堵势ヅ湎嘤Φ哪诤私峁鼓？椋诤私峁鼓？槟诓康牡ジ龉δ艿ピ氖淙胧涑隽雍凸δ芎不崴嬷谋洌涑龅牡绯睾傻缱刺狄不崴嬷邢嗤妒谋浠�。7、电压识别�？槿缤�8所示对于输入的电压不同，得出的电池荷电状态也就不同，电压大小是作为内核结构�？榈氖淙攵说氖淙胧荩颐窃げ馓卣鞯愦Φ牡绯睾傻缱刺保淙氲牡缪沟闹刀际鞘频氖虼耍缪故侗鹉？樵诮邮盏绞淙氲奶卣鞯愕牡缪沟闹凳保颐且渥怀啥频氖绻淙氲牡缪勾笮∈且桓龇钦保颐强梢远缘缪沟闹到惺实钡姆糯螅缓笤俳腥旧宓难莼贸龅绯睾傻缱刺げ饽诤说哪诤私峁鼓？椋缪棺魑诤私峁鼓？榈氖淙耄ü诤私峁鼓？槟诓康牡ジ龉δ艿ピ氖淙胧涑隽雍凸δ芎げ獬龅绯卦诖颂卣鞯阆碌牡绯睾傻缱刺�。8、内核结构电路图如图9所示图8是根据内核结构原理图，选择在放电模式下倍率为IC的一系列特征点，通过演化算法得出的一个内核结构逻辑电路图。图中标出了各个功能单元的功能函数和输入输出连接。
权利要求
1.一种电池荷电状态预测内核设计方法，该方法是根据特征点的电压、充放电倍率、充放电模式的参数演化出一种电池荷电状态预测内核，根据这种电池荷电状态预测内核来预测出在任意特征点下的电池荷电状态值。其特征在于该种电池荷电状态预测内核设计方法包括充放电模式识别�？�、充放电倍率识别模块、充放电电压识别模块以及内核结构�？椋凰龅某浞诺缒Ｊ绞侗鹉？椋ǘΦ绯氐牧街止ぷ髂Ｊ椒诺缒Ｊ胶统涞缒Ｊ剑魑诤私峁鼓？榈囊桓鍪淙氩糠郑糜谂卸纤柙げ獾亩Φ绯睾傻缱刺奶卣鞯闶粲谀囊恢帜Ｊ较拢凰龅谋堵适侗鹉？椋ǘΦ绯氐墓ぷ魉Φ谋堵史段В堵首魑诤私峁鼓？榈囊桓鍪淙氩问糜谂卸纤げ獾亩Φ绯睾傻缱刺奶卣鞯闶鞘粲谀囊恢直堵剩缓蠼颂卣鞯愕谋堵蚀笮∽魑诤私峁鼓？榈氖淙胧荩凰龅牡缪故侗鹉？椋ǘΦ绯卣９ぷ魇钡缪沟姆段В魑诤私峁鼓？榈囊桓鍪淙氩问糜谂卸纤げ獾奶卣鞯愦Φ牡绯睾傻缱刺窃谀囊恢值缪瓜拢缓蠼说缪沟闹底魑诤私峁鼓？榈氖淙胧荩凰龅牡绯睾傻缱刺げ饽诤四？榻邮盏氖翘卣鞯愦Φ某浞诺缒Ｊ�、倍率大小以及电压值并作为内核结构�？榈氖淙耄ü诤私峁鼓诓康牧雍凸δ芎げ獬瞿骋惶卣鞯愦Φ绯睾傻缱刺闹�。
2.根据权利要求1所述的电池荷电状态预测内核设计方法，其特征在于动力电池的荷电状态分为两种模式，即动力电池充电模式下的荷电状态和放电模式下的荷电状态，因此该充放电模式识别�？橹恍枰既返呐卸纤柙げ獾奶卣鞯闶窃谀囊恢帜Ｊ较拢虼耍獠糠种恍枰捎靡桓黾虻サ氖侗鹋卸系墓�。
3.根据权利要求1所述的电池荷电状态预测内核设计方法，其特征在于电压识别�？椴捎玫氖且桓鍪淙爰扑愎蹋吹缪共煌绯氐暮傻缱刺狄彩遣煌�。 因此，先要确定是特征点是在哪一种电压下，然后将此电压的值作为内核结构�？榈氖淙胧荩佣美丛げ舛Φ绯氐暮傻缱刺闹�。
4.根据权利要求1所述的电池荷电状态预测内核设计方法，其特征在于电压识别�？椴捎玫氖且桓鍪淙爰扑愎蹋吹缪共煌绯氐暮傻缱刺狄彩遣煌�。 因此，先要确定是特征点是在哪一种电压下，然后将此电压的值作为内核结构�？榈氖淙胧荩佣美丛げ舛Φ绯氐暮傻缱刺闹�。
5.根据权利要求1所述的电池荷电状态预测内核设计方法，其特征在于电池荷电状态预测内核�？榈氖淙攵私尤氲氖悄Ｊ绞侗鹉？榈呐卸闲畔�、倍率识别�？榈谋堵势ヅ湫畔⒁约暗缪棺魑淙攵说氖淙胧荩诤私峁鼓？榈氖涑龆耸涑龅拇颂卣鞯愦Φ牡绯睾傻缱刺闹�。内核结构�？橹械拿扛龅ザ赖墓δ艿ピ牧礁鍪淙攵肆拥较嘤Φ纳弦徊愕氖涑龆耍涑龆肆拥较乱徊愕南嘤Φ氖淙攵耍毖≡穸杂Φ墓δ芎谧詈笠徊阒校莸绯睾傻缱刺亩莆皇パ≡裼赡募父龉δ艿ピ魑行У氖涑�。
全文摘要
本发明提出了一种电池荷电状态预测内核设计方法，该内核能够根据输入的电压、充放电倍率、充放电模式来预测电池荷电状态值。本发明包含1、充放电模式识别�？椋�2、倍率大小识别�？椋�3、电压大小的识别�？椋�4、荷电状态预测内核�？�。本发明是通过选择部分反映电池荷电状态变化的特征点，建立电池静态特性以及充放电动态特性数据库，用这个数据库中的特征点演化出电池荷电状态预测内核。其特点在于，在这个电池荷电状态预测内核的输入端输入任一特征点的信息(充放电模式、倍率以及电压等数据)都可以预测出在特征点处的电池荷电状态值。
文档编号G01R31/36GK102590749SQ201110008788
公开日2012年7月18日 申请日期2011年1月14日 优先权日2011年1月14日
发明者朴昌浩 申请人:丁星, 朴昌浩, 滕聪, 王进
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