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基于DSP的汽車電池管理系統設計

鉅大LARGE  |  點擊量:1497次  |  2019年12月31日  

汽車市場的激烈競爭要求設計者必須縮短產品開發周期。在傳統的汽車電子控制器的設計開發中,控制器的總體設計、整體性能分析以及控制策略的優化通常需要大量的時間、人力和物力,投資大、效率低。此外,這種開發方法還容易出錯,直到最終定標時才進入實時在線測試。如果在最初設計時出錯而沒有及時發現,則會導致大部分工作必須重新進行,開發周期變長。可見傳統的研發方法無法滿足市場的需要,必需有一種新的設計理念來適應市場的需求。


1V模式的設計方法及自動代碼生成


1.1V模式的設計方法


如圖1,與傳統的設計方法相比,V模式的設計方法將系統工程學的原理應用于現代汽車電子系統開發中,它是一種循環的設計模式。其特點是無論進行開發、編程或者測試,總是在同一環境下工作,開發過程的每一步都可以得到驗證[1]。它以功能強大的計算仿真工具為前提,整個設計過程都是在同一個平臺下完成,實現從設計理念的提出,到快速原型設計(Prototype),再到ECU產品的無縫連接。采用該方法的最直接效果就是加速和簡化了開發流程,及時消除錯誤,大大減輕了工程師的工作量。


1.2運用Simulink實現自動代碼生成


自動代碼生成處于V模式的最底層,是整個開發過程中最為關鍵的一步,其目的是實現開發過程中的快速迭代以提高開發效率。代碼生成的質量直接影響系統的可靠性和穩定性。


圖2為基于MATLAB/Simulink的DSP自動代碼生成流程[2]。Simulink是一種對于動態系統進行多域仿真和基于模型設計的平臺,它提供了一個交互式的圖形環境和豐富的模塊庫。根據系統的功能要求,首先在MATLAB/Simulink環境下搭建系統模型,并且進行仿真分析。使用Simulink調試器檢查仿真結果以及定位和診斷模型中的意外行為。一旦結果得到了驗證,便可以通過RTW(Real-timeworkshop)自動生成面向TI編譯器的C語言工程文件,并進一步完成編譯、連接和下載,最終在硬件平臺上運行。


RTW是和MATLAB、Simulink一起使用的一個工具,運用它直接從Simulink模型生成代碼并且自動建立可以實時運行的程序。在默認情況下,RTW生成的是高度優化和完全注釋的C代碼。除了MATLABfunction模塊和調用M文件S函數的模塊以外,任何Simulink模型都可以生成代碼,包括線性、非線性、連續、離散以及混合模型[3]。


從整個過程來看,工程師只需在Simulink中搭建模型和驗證模型的正確性,不需要書寫任何代碼,即可得到可靠、準確的代碼。


2嵌入式TargetforTIC2000工具箱


TargetforTIC2000將TI公司的eXpressDSP工具集成到Simulink中,它是MATLAB與TICCS的連接工具,可以使MATLAB、MATLAB工具箱、TICodeComposerStudio集成開發環境(CCSIDE)以及RTDX(Real-TimeDataExchange)協同工作。


TargetforTIC2000工具箱由三部分組成[3]:常用工具、芯片外圍設備模塊庫、優化庫。常用工具包括實時數據交換通道模塊、目標控制器基本參數設置模塊和CAN通訊設置模塊。該工具箱支持C281x系列、C280x系列以及C2400系列的DSP。優化庫包含定點運算庫和數字電機控制庫。


Simulink可支持四類C280xDSP外圍設備模塊庫:存儲器的讀寫模塊、中斷管理模塊、控制模塊以及通訊模塊。除了不支持IIC通訊模塊以外,該模塊庫對C280xDSP板上所有的模塊都提供了很好的支持。用戶在調用DSP的這些模塊時,只需對相應的模塊進行參數設置和選擇,不需要關心底層是如何實現,整個模型的搭建過程就像堆積木一樣簡單。


3自動生成代碼在電池管理系統中的應用


3.1電池管理系統的功能描述


BMS燃料電池車用鋰離子電池管理系統BMS(BatteryManagementSystem)是一個嵌入式實時監控系統,應具備以下功能[4]:電池狀態監控,包括電池工作電壓、工作電流和工作溫度的測量和信號處理;特定狀態下的最大充、放電功率計算;特定工況下電池組荷電狀態SoC(StateofCharge)、壽命狀態SoH(StateofHealth)的估算;高壓預充電、過充和過放保護、絕緣檢測和漏電保護;電池的均衡和熱管理;故障診斷以及與整車控制器通訊。圖3為BMS系統框圖。


由于汽車在處于停車狀態時,BMS仍需每隔一定的時間對電池進行監控,所以在長時間停車時,BMS不可將蓄電池存儲的電量耗完,否則汽車將無法啟動。因此在停車時,BMS必須進入低功耗模式。當汽車開動時,從KL15傳來的點火信號將控制器從低功耗模式喚醒,進入正常工作模式。


3.2控制器的選擇


從BMS的功能可以看出,控制器起控制作用的功能只占BMS的小部分,在實時參數估計、SoC估算中,算法復雜且運算量大,控制器需要在較短的時間間隔內完成復雜的遞推運算,這對控制器的計算能力和計算速度要求更高。傳統的電池管理系統采用單片機作為控制器,由于單片機側重于控制而實時數據運算能力有限,所以無法很好地滿足BMS的要求。TI公司的TMS320C2000系列DSP集微控制器和高性能DSP的特點于一身,具有強大的控制和信號處理能力,能夠實現復雜的控制算法。該系列DSP上整合了Flash存儲器、快速高精度的A/D轉換器、兩路增強的CAN模塊、事件管理器、正交編碼電路接口、多通道緩沖串口等外設。32位定點運算的C2808DSP能夠在一個周期內完成3232位的乘法累加運算,或兩個1616位乘法累加運算。此外,可以在一個周期內對任何內存地址完成讀取、修改、寫入操作,使得效率和程序代碼達到最佳,完全滿足實時控制的要求[5]。


3.3電池參數辨識和SoC估計算法


電池監控必需先進行建模,實時檢測電池的電壓、電流以及溫度,根據這些數據對模型的參數進行辨識,從而間接地估計電池內部的情況。圖4為鋰離子動力電池模型[6],模型中利用C0描述電池的容量,R0描述電池的等效歐姆內阻,用時間常數較小的R1、C1環節描述鋰離子在電極間傳輸時受到的阻抗,時間常數較大的R2、C2環節描述鋰離子在電極材料中擴散時受到的阻抗。該模型中的參數都可以通過參數辨識的方法得到。


為了實現自適應控制和跟蹤隨時間變化的參數,在辨識過程中采用遞推的最小二乘法。電池內部參數根據電壓、電流信號每次的采樣值進行更新,其基本思想是本次的估計值等于上一次的估計值加上一個修正項,修正項的大小取決于模型的輸出與實際輸出的差項。該方法要求在下次采樣之前必須完成一步遞推運算。


在裝車運行時,整車控制器需要BMS提供高精度的SoC,一般估計精度要小于5%。電池的SoC是不能直接得到的,只能通過對電池電壓、電流、溫度、內阻等參數進行測量間接估算得到。而且這些參數又與電池老化程度、電池單體不均勻性等有關。目前常見的方法有開路電壓法、電流積分法等。


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