摘 要： 針對(duì)航空電源電池管理系統(tǒng)可靠性的需要，研究了現(xiàn)有的電池管理系統(tǒng)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種基于飛思卡爾MC9S12XET256和Linear 6804-2的電池管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)硬件包括電池組電池電壓測(cè)量電路、溫度測(cè)量電路、電池充放電電壓電流測(cè)量電路以及基于Linear 6820的isoSPI和SPI轉(zhuǎn)換電路；軟件設(shè)計(jì)包括電池電量數(shù)據(jù)讀取、溫度數(shù)據(jù)讀取、充放電電流計(jì)算、均衡控制、電池荷電狀態(tài)（SOC）與健康狀況（SOH）的計(jì)算以及主控芯片的任務(wù)管理與通信。試驗(yàn)測(cè)試表明，該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，測(cè)試精度高，可在電池管理實(shí)際工程中使用。
關(guān)鍵詞： 電池管理系統(tǒng)；MC9S12XET256；Linear 6804-2；SOC；SOH
0 引言
隨著航天事業(yè)的不斷發(fā)展，其機(jī)載用電設(shè)備日益增多，航空電源電池管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)成為了關(guān)鍵。航空電源電池管理系統(tǒng)不僅是功能系統(tǒng)，也是重要的安全保障系統(tǒng)。由于全電飛機(jī)的不斷發(fā)展，航空電源電池系統(tǒng)的重要性也將提升到一個(gè)新的高度。一個(gè)好的電源電池管理系統(tǒng)不僅要對(duì)電池組的電壓電流進(jìn)行檢測(cè)，電池荷電狀態(tài)及健康狀態(tài)的估計(jì)，電池的充放電均衡問題也成為研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)。本文設(shè)計(jì)的BMS系統(tǒng)可準(zhǔn)確測(cè)量各單體電池電壓以及總電壓、總電流、溫度及氣壓等信息，同時(shí)具有均衡單體電池電壓，控制電池充放電等功能。并且采用基于擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）的鋰電池荷電狀態(tài)（SOC）和健康狀態(tài)（SOH）估計(jì)方法，可使系統(tǒng)準(zhǔn)確掌握鋰電池組的工作狀態(tài)。
1 硬件設(shè)計(jì)
本次電源管理系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)思路如圖1所示。該系統(tǒng)通過各電池狀態(tài)監(jiān)控子板完成對(duì)電池電壓的測(cè)量與采集，由isoSPI隔離式串行接口通信傳送給主控板，主板通過CAN總線傳輸給上位機(jī)進(jìn)行界面顯示。
1.1主板部分
1.1.1 CPU的選型
本文介紹的電池管理系統(tǒng)主要功能是完成電池電壓、電流和溫度的采集與調(diào)節(jié)，電池電壓、剩余電量及電池健康狀態(tài)的顯示，并且具有與其他控制器的通信等功能，需要通過采集電壓和電流的數(shù)據(jù)來計(jì)算出電池組的荷電狀態(tài)（SOC）。所以本次設(shè)計(jì)采用飛思卡爾推出的16位MC9S12XET256作為本電池管理系統(tǒng)的主控芯片，該芯片速度快，可靠，抗干擾能力強(qiáng)，可實(shí)現(xiàn)本系統(tǒng)的全部功能。具有SPI串行外圍接口模塊，通過Linear 6820實(shí)現(xiàn)isoSPI與四線制SPI的轉(zhuǎn)換，CPU由isoSPI通信接口與各電池狀態(tài)監(jiān)控子板進(jìn)行通信，讀取監(jiān)控子板采集的單體電池電壓，控制監(jiān)控子板進(jìn)行電池能量均衡操作。
1.1.2充/放電電壓電流測(cè)量
采用外圍芯片ADS1115對(duì)電池的充放電電壓電流進(jìn)行測(cè)試，充放電電流通過霍爾電流傳感器傳送至A/D轉(zhuǎn)換芯片。ADS1115為超小型、低功耗、16位高精度A/D轉(zhuǎn)換芯片，執(zhí)行轉(zhuǎn)換速率高達(dá)每秒860個(gè)樣本。如圖2所示，ADS1115具有一個(gè)片上可編程增益放大器（PGA），能夠以高分辨率來測(cè)量大信號(hào)和小信號(hào)，還具有一個(gè)輸入多路復(fù)用器（MUX），可提供2個(gè)差分輸入或4個(gè)單端輸入。本次設(shè)計(jì)采用單端輸入方式分四路分別測(cè)量充放電電壓與電流，電壓與電流測(cè)量的準(zhǔn)確性為后續(xù)SOC的估算提供了精度保證。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)測(cè)量，充/放電電流的測(cè)量誤差<3%，電池組總電壓的測(cè)量誤差<2%。
1.1.3氣壓值的采集
采用BMP085氣壓傳感器進(jìn)行氣壓值的采集，BMP085精度高，耗能低，通過I2C總線直接與處理器相連，將采集的氣壓值直接傳送給處理器進(jìn)行處理。
1.1.4 LTC6820 isoSPI收發(fā)器
LTC6820將LTC6804-2監(jiān)控子板與CPU相連，實(shí)現(xiàn)串行外圍接口（SPI）總線的雙向傳輸，LTC6820在使用時(shí)，SPI數(shù)據(jù)被編碼成差分信號(hào)，然后通過雙絞線和一個(gè)簡(jiǎn)單低成本的以太網(wǎng)變壓器發(fā)送。CPU由isoSPI通信接口讀取監(jiān)控子板采集的單體電池電壓，控制監(jiān)控子板進(jìn)行電池能量均衡操作。
1.2子板部分
監(jiān)測(cè)子板是基于Linear公司的LTC6804-2多節(jié)電池的電池組監(jiān)視器。LTC6804-2可測(cè)量多達(dá)12個(gè)串接電池的電壓并具有低于1.2 mV的總測(cè)量誤差，可在290 μs之內(nèi)完成系統(tǒng)中所有電池的測(cè)量。通過isoSPI串口與單片機(jī)相連，可實(shí)現(xiàn)高速、抗RF干擾的局域通信。如圖3所示，本次設(shè)計(jì)采用一種多地址配置的方式將主板與8塊監(jiān)測(cè)子板相連。經(jīng)實(shí)驗(yàn)測(cè)得，子板測(cè)量單體電池電壓精準(zhǔn)，其測(cè)量誤差<0.05%。同時(shí)，子板還可實(shí)現(xiàn)電芯溫度的測(cè)量，其內(nèi)部具有5個(gè)通用的I/O口，外接熱敏電阻，通過I/O口的A/D測(cè)量間接反映溫度的值，經(jīng)實(shí)驗(yàn)，溫度的測(cè)量誤差<1℃。
2 SOC和SOH算法
本設(shè)計(jì)采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法估算電池的SOC和SOH。對(duì)于SOC的估計(jì)，目前有放電實(shí)驗(yàn)法、電阻法、安時(shí)積分法、開路電壓法、模型法和卡爾曼濾波法，通過對(duì)各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)及實(shí)際應(yīng)用的考慮，認(rèn)為擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）是一個(gè)優(yōu)秀的狀態(tài)估計(jì)策略。本次設(shè)計(jì)采用精度較高的Randles模型，并在擬合電池的OCV（開路電壓）-SOC曲線時(shí)通過引入自然指數(shù)函數(shù)并增加多項(xiàng)式階數(shù)等方法提高擬合精度。
2.1鋰電池系統(tǒng)建模
目前常用的鋰電池系統(tǒng)模型有RC模型、Thevenin模型和Randles模型，其中Randles模型使用兩個(gè)RC環(huán)節(jié)模擬電池的極化效應(yīng)，精度最高。本次設(shè)計(jì)采用Randles模型，其結(jié)構(gòu)如圖4所示。
上圖中，Uocv（SOC）為鋰電池的開路電壓，R0為電池內(nèi)阻，R1C1、R2C2兩個(gè)RC環(huán)節(jié)用來描述電池極化效應(yīng)，其電壓分別為U1、U2，干路電流為I，定義時(shí)間常數(shù)τ1=R1C1，τ2=R2C2，則有：
在式（1）中，U1（0）、U2（0）分別為電容C1、C2的初值，UOCV（SOC）為SOC的函數(shù)。OCV-SOC擬合時(shí)引入自然指數(shù)函數(shù)并用6項(xiàng)多項(xiàng)式擬合，即：
其中，a0，a1…a6，b0，b1為與電池本身特性相關(guān)的參數(shù)，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)時(shí)，首先將電池涓流充滿，斷電；然后，充分靜置約3 h，記錄SOC=100%時(shí)對(duì)應(yīng)的開路電壓；而后，使用小電流階段放電的方法，步進(jìn)式地將電池的SOC調(diào)整至90%、80%、70%…20%等，并在每一次調(diào)整完畢后充分靜置以獲取準(zhǔn)確的開路電壓，從而得到電池的OCV-SOC曲線，然后用最小二乘法擬合即可估計(jì)出這些參數(shù)。忽略溫度、循環(huán)次數(shù)等因素的影響，進(jìn)行混合脈沖功率試驗(yàn)（HPPC），即對(duì)電池以恒流I0放電10 s，靜置40 s，恒流I0充電10 s，靜置40 s，記錄電池電流和端電壓，根據(jù)參考文獻(xiàn)[1]中的參數(shù)辨識(shí)計(jì)算得到電池模型中的各個(gè)參數(shù)。
2.2 鋰電池組SOC和SOH估算
2.2.1 EKF算法
EKF[2]是標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波在非線性系統(tǒng)中的一種擴(kuò)展，是一種針對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)變量的最優(yōu)估計(jì)，且由于算法具有遞推特性，非常容易實(shí)現(xiàn)在線估計(jì)。設(shè)系統(tǒng)狀態(tài)方程為：
X（k）=AX（k-1）+BU（k-1）+W（k）Z（k）=g（X（k），U（k））+V（k）（3）
其中，X為系統(tǒng)狀態(tài)變量，U為輸入信號(hào)，Z為量測(cè)輸出，W與V為驅(qū)動(dòng)噪聲和量測(cè)噪聲，為不相關(guān)的白噪聲，且其方差陣分別為Q和R，則其遞推算法為：
?。?）k時(shí)刻系統(tǒng)狀態(tài)的預(yù)測(cè)：
X（k|k-1）=AX（k-1|k-1）+BU（k-1）
?。?）k時(shí)刻系統(tǒng)預(yù)測(cè)狀態(tài)誤差協(xié)方差陣的預(yù)測(cè)：
P（k|k-1）=AP（k-1）AT+Q
?。?）系統(tǒng)量測(cè)-狀態(tài)轉(zhuǎn)換矩陣的計(jì)算：
（4）計(jì)算增益矩陣Kg：
Kg（k）=P（k|k-1）C（k）[C（k）P（k|k-1）C（k）T+R]-1
?。?）計(jì)算k時(shí)刻系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)值：
X（k|k）=X（k|k-1）+Kg（k）[Z（k）-g（X（k），U（k））]
（6）更新k時(shí)刻系統(tǒng)狀態(tài)誤差協(xié)方差陣：
P（k|k）=[1-Kg（k）C（k）T]P（k|k-1）
2.2.2 SOC估算
設(shè)系統(tǒng)采樣時(shí)間為Δt，電池總電量為Q0，則SOC與電流、電量之間的關(guān)系為：
其中，k為采樣序列的序號(hào)。結(jié)合式（1）建立系統(tǒng)狀態(tài)方程：
其中系統(tǒng)狀態(tài)變量為X（k）=[SOC（k），U1（k），U2（k）]T，輸入信號(hào)U（k）=I（k），量測(cè)輸出為Z（k）=UL（k），矩陣
。根據(jù)式（5）可知矩陣C（k）的計(jì)算方法為：
按照EKF的遞推公式進(jìn)行迭代，即可對(duì)電池的SOC進(jìn)行估算。
2.2.3 SOH估算
本文通過電池內(nèi)阻來表征電池的健康狀態(tài)，將電池歐姆內(nèi)阻R0作為系統(tǒng)狀態(tài)，并認(rèn)為它是緩慢變化的，得到如下的離散狀態(tài)空間系統(tǒng)方程和輸出觀測(cè)方程：
式（8）描述電池歐姆內(nèi)阻的變化，以一個(gè)小的擾動(dòng)r來表示歐姆內(nèi)阻變化緩慢。式（9）是輸出觀測(cè)方程，n（k）表示估計(jì)誤差。
其中系統(tǒng)變量
按照EKF的遞推公式進(jìn)行迭代，即可對(duì)電池的SOH進(jìn)行估算。
3 軟件設(shè)計(jì)
根據(jù)系統(tǒng)所要實(shí)現(xiàn)的功能將軟件設(shè)計(jì)分成部分模塊，對(duì)各個(gè)模塊單獨(dú)編碼調(diào)試，最后將各個(gè)模塊集成起來，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的全部功能。
3.1 軟件設(shè)計(jì)的功能模塊
根據(jù)鋰電池管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的設(shè)計(jì)需求，軟件設(shè)計(jì)的各功能模塊主要包括監(jiān)控子板對(duì)單體電池電壓值的采集模塊、電芯溫度的采集模塊、電池能量均衡控制模塊、充/放電控制及電壓電流采集模塊、氣壓采集模塊、SOC和SOH估算模塊、通信和時(shí)鐘模塊。圖5所示為各模塊關(guān)系結(jié)構(gòu)圖。
3.2 軟件設(shè)計(jì)的流程圖
根據(jù)電源管理系統(tǒng)功能的總體要求，對(duì)各模塊的設(shè)計(jì)完成后進(jìn)行編碼調(diào)試，軟件設(shè)計(jì)的總體流程如圖6所示。
4 結(jié)論
本文對(duì)電源管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)測(cè)量，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，數(shù)據(jù)的采集采用抗擾性能極強(qiáng)的隔離采集技術(shù)，精度高，速度快；在通信上，采用isoSPI隔離式串口通信與CAN總線通信；采用擴(kuò)展卡爾曼濾波法進(jìn)行SOC與SOH的估算，較其他算法精度高，通用性好?？傮w上可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電池系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與調(diào)控。
參考文獻(xiàn)
[1] 薛輝.動(dòng)力鋰離子電池組S0H估計(jì)方法研究[D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2013.
[2] 方明杰，王群京.基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的鋰離子電池的SOC估算[J].電工電能新技術(shù)，2013，32（2）：39-42.