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古典詩詞的女兒-葉嘉瑩
電池管理系統深度理論研究:面向大功率電池組的應用技術(簡體書)
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電池管理系統深度理論研究:面向大功率電池組的應用技術(簡體書)

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商品簡介
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目次
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商品簡介

本書結合作者近年來的工作實踐,闡述了電動汽車動力電池管理系統的設計要點,針對電動汽車的特點,詳細描述了動力電池的特性測試、建模仿真、剩餘電量(SoC)估算、均衡控制等重要技術問題,可作相關領域技術人員的參考書,也可以作為汽車專業(特別是新能源汽車專業)的專業課教科書。

名人/編輯推薦

《電池管理系統深度理論研究:面向大功率電池組的應用技術》由中山大學出版社出版。

前言
動力電池管理系統屬于一個跨學科的領域,涉及電子信息科學、電化學、汽車工程、能源學科等多個領域的相關知識,但從某種意義上來說,它又是一個學科盲點。參與相關研究工作的學者、工程師經常會遇到以下的困惑:從化學工業研究人員的角度看,電池管理系統應該是從事電子傳感器、嵌入式計算機系統等領域的工程師解決的問題;然而,相關的電子工程師卻很難在短時間內掌握動力電池的電化學機理;對汽車工程的從業人員來說,電池管理系統是與傳統汽車學科相關度不高的領域。因此,在解決電池管理系統相關技術的過程中,來自高校及研究所的工作者缺少一套較為完備的理論體系,甚至有些基本概念都處于模糊狀態。以上的情況在國內、國外都是基本一致的,以致于嚴重制約了相關行業的快速發展。
2011年下半年,筆者結合自己的研究、開發工作經驗,完成了《電動汽車動力電池管理系統設計》一書,對這一領域的一些基本概念以及基本研究方法進行了總結,為該領域的研究人員與工程技術人員提供了一點參考。該書完成以后,反響強烈,作者不斷接到相關的郵件與電話,對該領域的技術問題進行共同探討。許多讀者希望筆者能繼續把自己工作中的一些經驗進行總結。于是到了2013年,筆者結合這幾年研究工作的進展,進行歸納,完成了本書。
本書的內容有以下幾個原則:(1)不與第一本書重復。凡是在第一本書中表述過的內容,本書不再重復。(2)各章節的專題性。如果說第一本書的寫作更加關注的是系統化,希望涵蓋電池管理系統的每個章節的話,本書的每個章節基本上都是一個研究的專題,章與章之間可能具有較強的獨立性。(3)注意技術的先進性、細致化。第一本書完成后,不少讀者在給我的來信中提到,希望書中能有更多具體的電路圖、源代碼。本書盡可能把最先進的電壓監測電路、均衡電路的方案進行描述。
本書的主要技術工作,源于筆者在中山大學工學院電動汽車研究中心以及東莞中山大學研究院電動汽車工程中心從事的電動汽車相關科研工作。近年來,我團隊的工作得到了國家、省、市各級政府的大力支持,也得到中山大學的大力支持,作者代表整個團隊在此表示真誠感謝。
另外,本書的寫作得到了凌力爾特公司(Linear Technology Corp)的大力資助,該公司不僅為筆者提供了大量的實驗樣本與參考文獻,還對本書的部分章節提出了寶貴的修改意見。在此特別表達真誠的致謝!
部分本書未及討論的內容或筆者最新的研究成果,將陸續在個人博客sysubms.blog.163.com上展示,歡迎筆者訪問。同時,也歡迎讀者通過電子郵箱sysbms@163.com與筆者進行交流。
作者
2014年2月于康樂園

目次

第一章關于本書的一些說明
1.1近兩年相關研究領域的新動態
1.2本書與筆者上一本書的關系
1.3本書的寫作思路
第二章基于擴展Kalman濾波器的剩余電量(SoC)估算
2.1基于擴展Kalman濾波器的SoC估算算法的要點
2.2基于擴展Kalman濾波器的SoC估算的誤差譜
2.3Kalman濾波器計算過程中計算參數的設置
2.4小結
第三章關于動力電池劣化(SoH)的研究
3.1動力電池劣化的定義及其評價指標
3.2開展動力電池劣化研究的意義
3.3鋰離子電池劣化研究現狀
3.4國內外電池劣化測試的相關工作
3.5筆者開展的電池劣化測試
第四章先進的動力電池管理系統硬件
4.1當前主流的電壓監測方案
4.2精確的電壓監測的意義
4.3LTC6804的整體特色
4.4采用isoSPI的優勢
4.5基于LTC6804的BMS系統結構
第五章非耗散型(ACTIVEBALANCE)的電池均衡技術
5.1電池不均衡的幾種表現及相關討論
5.2幾種非耗散型電池均衡技術的回顧與分析
5.3基于LTC3300的先進的非耗散型均衡方案
5.4非耗散型均衡電路的測試
5.5非耗散型均衡電路的能耗建模與仿真分析
第六章展望
參考文獻

書摘/試閱



(1)表中“近似折算關系”一列,是從統計標準差得到的;而“典型的最大值”一列,是針對統計的最大值而言的。
(2)擴展卡爾曼濾波器有利于針對隨機誤差,有助于克服傳感器分辨率不足的問題。但對于系統誤差就顯得無能為力了。
(3)表中的數據是基于磷酸鐵鋰電池的,對于錳酸鋰、三元材料等其他材料的鋰離子電池,大致可以將表格中的誤差值除以4,得到近似的誤差分布情況。從這個意義上來說,同樣是基于EKF的SoC估算,實施在磷酸鐵鋰電池中的誤差是最大的,也可以說,磷酸鐵鋰動力電池的SoC估算難度最大。這個與磷酸鐵鋰電池EMF曲線比較平坦的特點不無關系。
通過本節的分析,可以知道,電池模型參數的準確性,傳感器的測量精度,對于SoC估算的精度也是重要的。本章后面接下來的兩章,恰恰是針對這兩個方面進行進一步的討論。其中,第三章討論動力電池的劣化規律問題,只有在電池的模型中,加入了劣化的參數,才能使SoC估算具有更高的精度;在第四章中,我們將介紹先進的電池管理系統硬件,利用較為先進的硬件方案,來得到較高的傳感器測量精度,從而能使SoC估算算法具有更高的精度。

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