外文翻译1

System Identification and Estimation Frameworkfor Pivotal Automotive Battery ManagementSystem

Characteristics

Bharath Pattipati、Chaitanya Sankavara、Krishna R. Pattipati 汽车电池系统辨识与估计框架的管理系统特性

摘要：电池管理系统是汽车的重要组成部分。它可以保护电池、预测电池寿命、使电池工作在优良状态。电池管理系统可执行一个或多个综合任务，例如：保护电池，温度管理，充放电控制，确定充电状态（SOC），健康管理（SOH）和电池剩余（RUL）使用寿命管理等并有保持电池平衡，数据采集，通信板和板模块，以及监控和存储—历史数据等功能。本文中，我们提出了一个系统，估计电池的关键特性（如SOC和SOH，RUL）使用数据驱动的方法。我们的估计是在一个包含电容器与电阻的等效电路上通过电化学阻抗光谱测试和一个集总参数模型的混合脉冲功率特性测试得出来的。兰德尔斯电阻器电路模型通常描述的自放电和内部电池电阻，电容一般表示存储在电池充电和War-burg阻抗式扩散现象。兰德尔斯电路参数估计使用频率选择性非线性最小二乘法估计技术，而集中参数模型参数—参数的预测使用误差最小化的方法估计。我们使用向量机预测电池的容量衰减和功率衰减，表征电池健康状态并估计电池的充电状态。估计功率衰减和能量衰减的另一种方法从低电流混合脉冲功率性能测试数据，使用已被证实的集总参数电池模型构成。剩余寿命的预测是通过电池的电力支持向量回归的消失和容量衰减估计。使用一个隐藏的马尔可夫模型（隐马尔可夫模型）使用时间估计的能力衰减和电源衰减观察，得到的电池使用的可靠性分析的生存函数估计。虚拟的框架提供的一个系统的方式估计相关的电池特性所得到结果精度高。

关键词：电池管理系统，隐马尔科夫模型，电池剩余寿命，充电状态，健康状况，向量机支持

1.简介

电池技术自从1800年第一个电池诞生开始已经有许多年的历史。由于混合动力汽车使用的增加，电池管理系统已经成为汽车领域的重要组成部分。系统的目标是将放电循环最大化运行，以及使蓄电池达到最大的工作周期[ 1 ]。汽车电池管理的要求是非常苛刻的，因为它必须对车辆的运行状态能快速反应切换充放电，以及在恶劣的和不受控制的环境也要能正常工作。此外，它还需要与其他车载系统如发动机管理系统、气候控制、通信和安全系统相连接。

电池管理系统在混合动力汽车与插电式混合动力汽车的功能是不同的。他们包括监控，保持在他们的工作范围内的所有的电池个体，保护电池在失控的条件下，补偿任何失衡的电池参数，提供电池充电状态的信息（SOC）、健康状态（SOH），剩下的使用寿命（RUL）等，在满足车辆运行模式的变化的情况下提供最佳的充电算法等。

本文的目的是为电池的三个重要参数SOC,SOH,RUL的估计开发一个系统的程序。诸如电池寿命、剩余电量、电池状态、充电时间、电池影响因素等对于不同电池而言都是不同的。与满电状态的电量比较让用户更直观的知道再次充电之前

电池还能使用多久。电池中的剩余容量的测量，是用来确保最佳的充电/放电过程。在电池的寿命期间，由于不可逆的物理和化学变化其“健康”逐渐恶化，直到最终电池不再使用或死亡。SOH指数指示的是电池是否还能继续在其额定输出电压的情况下继续使用，它是与新电池相比较而得出的。它是电池能否处理紧急情况与是否需要维修的重要指标。我们将对容量衰减和功率衰退的电池采用SOH 措施。准确预测电池剩余寿命是提前根据电池状态维修电池的关键。

现有研究：

1)电池的关键指标和其估计方法：充放电速率、磁滞现象、温度、单体年龄、电量损耗与电池内阻等都是影响充电状态的因素。SOC并不能直接测量得出需要通过其他数据推算。现阶段有许多估计SOC的方法。有些是根据特定的电池单体。大部分方法根据易于得到的与SOC有关的数据估计。在表一中总结了一些常用的方法。

方法应用场合优势缺陷

查表法镍镉电池与已知SOC的电池比较

对电池与操作环境的要求较高，要求电池处于满

电状态

分流法锂电池、镍氢电池、铅电

池

易于操作，较少的估算时

间

对电池与操作环境的要

求较高

放电法用于新电池容量的测量简单准确，与电池健康状

态无关

要求电池处于满电状态、

时间长、损耗电池

电解质的物理性质（密度、浓度、颜色等）铅电池、溴化锌电池

对电池状态无要求、可知

电池健康状态

温度与杂质影响较大

库伦数法所有电池均适用当校准点足够，电流测量

准确时精确

对副反应敏感，需要固定

的校准点

开路电压铅电池、锂电池、溴化锌

电池

对电池状态无要求、成本

低，可知开路电压

检测时间较长

电压陡降复升铅电池可测量电池电量对电池和操作环境要求

高

线性模型铅电池、光伏电池对电池状态无要求、易于

操作

需要标准数据

阻抗谱所有电池均适用可知电池健康状态和电

池质量

对温度敏感，成本高

内阻法铅电池、锂电池、镍氢电

池

可实时测量、可知电池健

康状态

适用区间短

人工神经网络法所有电池均适用对电池状态无要求需要同种电池的参数、反向传播算法收敛速度慢

模糊逻辑所有电池均适用对电池状态无要求

隶属函数的定义是非常主观的，不适用于大型模

型

卡尔曼滤波器所有电池均适用对电池状态无要求、动态

测量

难以实现的滤波算法、需

要考虑的因素多