—— 概述
電池管理系統(BMS)監控電池組中各單體電池的狀態，管理電池組的使用過程，維持電池組中單體電池的狀態一致性，從而起到保障電池安全，提高電池壽命的作用。國內外所有上市的電動汽車（包括純電動汽車與混合動力汽車）都裝備了BMS，BMS已經成為現代電動汽車的關鍵零部件之一。
—— 基本功能
• 電池單體電壓、電流、溫度信號採集
• 絕緣電阻檢測
• 電池單體一致性均衡
• 電池荷電狀態SOC/健康狀態SOH估算
• 過流、過壓、過熱保護 |
• 動力母線預充電控制
• 智能充電控制
• 電池組總電壓、電流信號採集
• 電池組熱管理 |
—— 系統架構
本方案使用主從式的BMS系統架構，即一個主控模塊+若干採集模塊的方式，主控模塊與採集模塊之間通過CAN通信，如下圖所示。主從式BMS佈局靈活，方便檢修，便於日常維護，適用於各類純電動汽車與混合動力汽車。
—— 軟件方案
由於BMS功能的多樣性與複雜性，BMS軟件十分複雜，為適應不同的車型以及同一車型的升級換代，軟件還需要反覆修改，這對軟件開發者提出了一大挑戰。如果使用傳統手工編程的開發方式，開發工作量巨大，軟件的可維護性較差，造成開發周期與開發成本的不可控。本方案使用了全自動代碼生成的軟件開發方式，整個控制器的軟件代碼都由ECUCoder自動代碼生成工具生成，控制器軟件開發的整個過程都以圖形化建模的方式來實現，用戶無需手工編程，無需手工代碼集成，也無需代碼移植。
全自動代碼生成可以有效提高開發效率，大幅削減控制器軟件開發的工作量。在絕大部分應用中，藉助全自動代碼生成技術至少可以縮短50%開發周期，降低80%開發成本。
使用ECUCoder作為BMS軟件開發解決方案的優勢主要包括：
• 自動代碼同時生成基礎軟件與應用軟件，無需手動集成
• 功能強大的GUI界面，可直接從模型訪問並配置整個基礎軟件
• 代碼可靠，代碼可讀性與執行效率良好折中
• 同時提供晶片級模塊庫與控制器級模塊庫，支持用戶自主開發的控制器硬件
在BMS軟件中，將BMS的基本狀態分為上電、就緒、高壓關閉、高壓預充電、高壓使能、故障等幾種狀態，各種狀態的轉換邏輯如下圖所示：
BMS基本狀態轉換邏輯
—— 關鍵技術
電池均衡：
由於電池製作工藝等原因，不同電池單體之間諸如電解液密度、電極等效電阻等都存在着差異，這些差異導致即便串聯蓄電池組每個單體的充放電電流相同，也會使每個單體的容量產生不同，進而影響整個電池組的工作。最壞的情況，在一個蓄電池組中，有一個單體的剩餘容量接近為100%，另一個單體的剩餘容量為0，則這個蓄電池組既不能充電也不能放電，完全不能使用。因此對電池容量的均衡是非常重要的，尤其是在電動汽車大量電池單體串聯使用的情況下。
電池均衡的方式有很多種，按照使用的元器件不同可以分為電阻均衡，電容均衡，電感均衡，變壓器均衡與DCDC均衡，按照能量去向不同可以分為被動均衡與主動均衡。
被動均衡效率低，但是系統複雜度低，成本低，適用於中小容量電池組的均衡；主動均衡效率高，但是系統複雜度高，成本高，適用於大容量電池組的均衡。本方案根據用戶所用電池組的容量、均衡效率以及成本綜合考慮，選用被動均衡或者主動均衡。被動均衡將容量較多的電池電量通過電阻消耗來達到均衡，主動均衡將容量較多的電池電量轉移到容量較少的電池達到均衡，兩種均衡方式的對比如下圖所示：
被動均衡與主動均衡的比較
SOC估算：
電池的荷電狀態SOC描述了電池的剩餘電量，是電池在使用過程中最重要的參數之一。準確估計SOC可以防止電池的過充電或者過放電，有效延長電池的使用壽命，並且在電動汽車的行駛中可以預知可續駛里程。由於SOC估算受溫度、老化、充放電倍率、自放電等因素的影響，使得電池在實際應用中呈現為高度的非線性，導致SOC的精確估算十分困難。關於鋰電池的部分特性，如圖所示：
SOC的估算方法較多，主要包括：
• 放電試驗法
• 安時計量法
• 安時計量法
• 負載電壓法 |
• 內阻法
• 模糊邏輯法
• 神經網絡法
• 卡爾曼濾波法 |
以上各種方法在電動汽車上應用時，都存在一定的缺陷：放電試驗法需要中斷電池的正常充放電；安時計量法存在誤差累計；開路電壓法動態誤差較大；內阻法受溫度影響較大；模糊邏輯法依賴工程經驗；卡爾曼濾波法依賴精確的電池模型。
SOC估算方法
本方案採用一種以安時計量法為基礎，利用電池靜止狀態下的開路電壓法來消除累計誤差的SOC估算方法，其關鍵在於電池充放電狀態與靜止狀態的準確判斷。試驗結果表明，採用此SOC估算方法，SOC估算誤差在5%以內。
通信協議：
本方案使用基於CAN總線的通信方式，主要包括3部分：
• BMS內部主控模塊與採集模塊之間的CAN通信；
• BMS與整車控制器等動力系統控制單元的CAN通信；
• BMS與非車載充電機之間的CAN通信。
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