基于自学习模糊逻辑控制的锂电池均衡控制方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了基于自学习模糊逻辑控制的锂电池均衡控制方法及系统，包括：获取锂电池组中单体电池的参数以及前一时刻的均衡电路的均衡电流值，并将所述前一时刻的均衡电流值作为第一均衡电流值；基于所述锂电池组中单体电池的参数和所述第一均衡电流值结合自学习模糊控制算法得到驱动信号；基于所述驱动信号控制锂电池的SOC均衡；其中，所述锂电池组至少包括：两个单体电池。本发明专利技术采用电池SOC为均衡变量的基于自学习模糊控制算法的主动均衡方式，解决了现有的电池均衡方法，均衡速度太慢，产生重复均衡，会增加能量的损耗的问题，提高了均衡速度和电池系统的模块化特性，减小了电池老化、电路元件参数变化对均衡系统的影响以及能量耗损。及能量耗损。及能量耗损。

【技术实现步骤摘要】
基于自学习模糊逻辑控制的锂电池均衡控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及锂电池
，具体涉及基于自学习模糊逻辑控制的锂电池均衡控制方法及系统。

技术介绍

[0002]为了满足电动汽车的电压和容量要求，需要将电池进行串联提高电池组的电压，并联提高电池组的容量。组成电池组的电池单体间存在不一致性，而且这种不一致性会随着时间而加剧，由于“木桶效应”，会导致电池整体容量下降、能源利用率低，所以需要对电池组进行均衡。
[0003]电池均衡包含均衡拓扑电路和均衡控制方法两部分。根据均衡拓扑电路可以分为主动均衡和被动均衡，被动均衡是将多余的能量以热能的形式散发出去，主动均衡是将能量从能量高的部分转移到能量低的部分，被动均衡因为实现简单被广泛使用，主动均衡方式因为能量利用率高成为了研究的热点。
[0004]均衡控制方法根据采取的均衡变量可以分为基于电池电压、基于电池容量、基于电池SOC。以电压为均衡变量时，当电池容量在10％～90％之间时，电池电压变化很小，均衡效果在很大程度上取决于电压采集模块的采集精度；以电池容量为均衡变量时，可以最大限度地利用电池组中所有电池的能量，但电池容量只能在静止状态下获得，无法解决剩余容量的准确性和实时估计问题。均衡控制方法还可以根据采取的均衡算法进行分类，现有的平均值、差值比较均衡控制方法具有简单、容易实现的优点，但是均衡电流的选择不够合适，会产生重复均衡的问题，导致均衡的速度太慢，还会增加能量的损耗。

技术实现思路

[0005]为了解决现有的电池均衡方法均衡速度太慢，产生重复均衡，会增加能量损耗的问题，本专利技术提供了基于自学习模糊逻辑控制的锂电池均衡控制方法，包括：
[0006]获取锂电池组中单体电池的参数以及前一时刻的均衡电路的均衡电流值，并将所述前一时刻的均衡电流值作为第一均衡电流值；
[0007]基于所述锂电池组中单体电池的参数和所述第一均衡电流值结合自学习模糊控制算法得到驱动信号；
[0008]基于所述驱动信号控制锂电池组的SOC均衡；
[0009]其中，所述锂电池组至少包括：两个单体电池。
[0010]优选的，所述基于所述锂电池组中单体电池的参数和所述第一均衡电流值结合自学习模糊控制算法得到驱动信号，包括：
[0011]基于所述锂电池中单体电池的参数结合状态估计算法进行状态估计得到SOC状态参数；
[0012]将所述SOC状态参数经过模糊逻辑推理得到第二均衡电流值；
[0013]由所述第一均衡电流值和所述第二均衡电流值进行自学习得到均衡命令；
[0014]将所述均衡命令放大得到驱动信号。
[0015]优选的，所述基于所述锂电池中单体电池的参数结合状态估计算法进行状态估计得到SOC状态参数，包括：
[0016]基于锂电池中单体电池的参数结合状态估计算法进行状态估计得到锂电池组和锂电池组中单体电池的SOC；
[0017]将锂电池组的SOC平均值与锂电池组中单体电池SOC平均值的差值的绝对值和所述锂电池组中单体电池的SOC差值的绝对值作为SOC状态参数；
[0018]其中，所述锂电池组的参数包括：电压、电流和温度。
[0019]优选的，所述将所述SOC状态参数经过模糊逻辑推理得到第二均衡电流值，包括：
[0020]基于所述SOC状态参数进行模糊化处理确定模糊量；
[0021]基于所述模糊量结合模糊规则库和设定的模糊逻辑进行模糊推理得到模糊控制量；
[0022]将所述模糊控制量进行清晰化处理得到第二均衡电流值。
[0023]优选的，所述由所述第一均衡电流值和所述第二均衡电流值进行自学习得到均衡命令，包括：
[0024]基于所述第二均衡电流值进行线性变换确定初始占空比值；
[0025]基于所述初始占空比值、第一均衡电流值和由模糊推理得到的前一时刻的均衡电流值进行自学习确定占空比，进而得到均衡命令。
[0026]优选的，所述占空比按下式计算：
[0027][0028]式中，T为占空比；T0为初始占空比；I(k
‑
1)为在k
‑
1时刻由模糊推理得到的均衡电流值；i(k
‑
1)为第一均衡电流值；k为时刻。
[0029]基于同一专利技术构思本专利技术还提供了基于自学习模糊逻辑控制的锂电池均衡控制系统，包括：
[0030]传感器及信息采集模块，用于获取锂电池组中单体电池的参数以及前一时刻的均衡电路的均衡电流值，并将所述前一时刻的均衡电流值作为第一均衡电流值；
[0031]自学习模糊控制模块，用于基于所述锂电池组的参数和所述第一均衡电流值结合自学习模糊控制算法得到均衡命令，并将均衡命令传输至均衡电路驱动模块；
[0032]均衡电路驱动模块，用于基于所述均衡命放大得到驱动信号，由所述驱动信号控制锂电池组的SOC均衡；
[0033]其中，所述锂电池组至少包括：两个单体电池。
[0034]优选的，所述传感器及信息采集模块包括：电压传感器、电流传感器和温度传感器；
[0035]所述电压传感器，用于采集锂电池组电池单体中的电压信息并传输至所述自学习模糊控制模块；
[0036]所述电流传感器，用于采集锂电池组电池单体中的电流信息以及均衡电路中的衡电流值，并将所述衡电流值作为第一均衡电流值并传输至所述自学习模糊控制模块；
[0037]所述温度传感器，用于采集锂电池组电池单体中的温度信息并传输至所述自学习
模糊控制模块。
[0038]优选的，所述自学习模糊控制模块包括：
[0039]状态估计子模块，用于基于所述锂电池组中电池单体的参数结合状态估计算法估计SOC状态参数，并将所述SOC状态参数传输至所述模糊逻辑控制器；
[0040]模糊逻辑控制器，用于基于所述SOC状态参数经过模糊逻辑推理得到第二均衡电流值，并将所述第二均衡电流值传输至所述自学习控制器；
[0041]自学习控制器，用基于所述第一均衡电流值和第二均衡电流值确定均衡命令，并将所述均衡命令传输至所述均衡电路驱动模块。
[0042]优选的，所述模糊逻辑控制器包括：
[0043]基于所述SOC状态参数进行模糊化处理确定模糊量；
[0044]基于所述模糊量结合模糊规则库和设定的模糊逻辑进行模糊推理得到模糊控制量；
[0045]将所述模糊控制量进行清晰化处理得到第二均衡电流值。
[0046]优选的，所述自学习控制器包括：
[0047]基于所述第二均衡电流值进行线性变换确定初始占空比值；
[0048]基于所述初始占空比值、第一均衡电流值和由模糊推理得到的前一时刻的均衡电流值进行自学习确定占空比，进而得到均衡命令。
[0049]优选的，所述均衡电路驱动模块包括均衡电路驱动单元；
[0050]所述均衡电路驱动单元，用于将均衡命令放大得到驱动信号，由所述驱动信号控制均衡电路中开关管的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于自学习模糊逻辑控制的锂电池均衡控制方法，其特征在于,包括：获取锂电池组中单体电池的参数以及前一时刻的均衡电路的均衡电流值，并将所述前一时刻的均衡电流值作为第一均衡电流值；基于所述锂电池组中单体电池的参数和所述第一均衡电流值结合自学习模糊控制算法得到驱动信号；基于所述驱动信号控制锂电池组的SOC均衡；其中，所述锂电池组至少包括：两个单体电池。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述锂电池组中单体电池的参数和所述第一均衡电流值结合自学习模糊控制算法得到驱动信号，包括：基于所述锂电池中单体电池的参数结合状态估计算法进行状态估计得到SOC状态参数；将所述SOC状态参数经过模糊逻辑推理得到第二均衡电流值；由所述第一均衡电流值和所述第二均衡电流值进行自学习得到均衡命令；将所述均衡命令放大得到驱动信号。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述锂电池中单体电池的参数结合状态估计算法进行状态估计得到SOC状态参数，包括：基于锂电池中单体电池的参数结合状态估计算法进行状态估计得到锂电池组和锂电池组中单体电池的SOC；将锂电池组的SOC平均值与锂电池组中单体电池SOC平均值的差值的绝对值和所述锂电池组中单体电池的SOC差值的绝对值作为SOC状态参数；其中，所述锂电池组的参数包括：电压、电流和温度。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述SOC状态参数经过模糊逻辑推理得到第二均衡电流值，包括：基于所述SOC状态参数进行模糊化处理确定模糊量；基于所述模糊量结合模糊规则库和设定的模糊逻辑进行模糊推理得到模糊控制量；将所述模糊控制量进行清晰化处理得到第二均衡电流值。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述由所述第一均衡电流值和所述第二均衡电流值进行自学习得到均衡命令，包括：基于所述第二均衡电流值进行线性变换确定初始占空比值；基于所述初始占空比值、第一均衡电流值和由模糊推理得到的前一时刻的均衡电流值进行自学习确定占空比，进而得到均衡命令。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述占空比按下式计算：式中，T为占空比；T0为初始占空比；I(k
‑
1)为在k
‑
1时刻由模糊推理得到的均衡电流值；i(k
‑
1)为第一均衡电流值；k为时刻。7.基于自学习模糊逻辑控制的锂电池均衡控制...

【专利技术属性】
技术研发人员：王德顺，薛金花，陶以彬，杨波，吴福保，庄俊，余豪杰，殷实，李官军，桑丙玉，曹远志，王开毅，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：