Ефикасна имплементација надзора у реалном времену и предвиђања СОЦ-а за литијум-јонске батерије

Абстрацт

Ова студија се бави праћењем статуса пуњења литијум-јонских батерија, што је кључно за безбедност и ефикасност управљања енергијом батерија у уграђеним апликацијама. Прецизно разумевање статуса пуњења батерија је од одлучујућег значаја за обезбеђивање њихове безбедне употребе и перформанси. Истраживачки тим је развио и имплементирао алгоритам посматрача заснован на Калмановом филтеру, који је распоређен на Спартан 6 ФПГА. Алгоритам може прецизно проценити стање пуњења батерије, чак и ако постоји одступање између почетне процењене вредности и стварног стања. Овај чланак посебно наглашава предности ФПГА у брзом рачунарству, што омогућава ФПГА да служи као ефикасна славе компонента у системима за управљање батеријама (БМС), надгледајући статус пуњења великог броја батерија по нижој цени. Имплементација овог посматрача на јефтин ФПГА је од великог значаја за смањење трошкова система управљања батеријама у апликацијама као што су електрична возила. Поред тога, модел посматрача је потврђен за своју ефикасност кроз ригорозну симулацију и тестирање у реалном времену. Ова студија предлаже ефикасан метод за тачну процену статуса пуњења литијум-јонских батерија, пружајући снажну подршку за ефикасно управљање енергијом батерија у различитим применама.

1. Увод

Значај управљања енергијом и процене СОЦ:Управљање енергијом је кључно у уграђеним апликацијама, посебно у уређајима који се напајају батеријама, јер утиче на трајање батерије и укупне перформансе система. Литијум-јонске батерије се широко користе због своје велике густине енергије, ниске стопе самопражњења и дугог века трајања. Да би се осигурала сигурност и ефикасност система за напајање батеријама, тачна процена СОЦ-а је од суштинског значаја. Нетачна процена може довести до прекомерног пуњења, прекомерног пражњења и превременог квара батерије. Међутим, нелинеарне и временски променљиве карактеристике литијум-јонских батерија чине процену СОЦ-а прилично изазовном, па су стога предложене различите методе процене, укључујући приступе засноване на моделу и приступе засноване на подацима.

Систем управљања батеријом и метода процене СОЦ

Систем за управљање батеријом (БМС) је важна компонента батерије, која прати статус батерије и контролише процес пуњења и пражњења. Тачна процена СОЦ-а је једна од његових кључних функција, која помаже у оптимизацији коришћења батерије, спречавању прекомерног пуњења и прекомерног пражњења. Алгоритам треба да задовољи високу прецизност, отпорност на грешке сензора ниске прецизности и погрешну процену параметара батерије, као и ниске захтеве за рачунарском снагом. Технике моделирања и процене за постизање тачне СОЦ процене укључују електрохемију, еквивалентна кола и методе засноване на подацима. Електрохемијски модели су тачни, али рачунарски скупи и захтевају специјализовано знање, док су методе засноване на посматрачу релативно једноставне и имају добру тачност.

Методе процене СОЦ су подељене у две категорије:процена отворене и затворене петље. Методе отворене петље као што је Кулоново бројање су једноставне, али захтевају почетно знање о СОЦ-у, спору динамику и лошу поузданост, док су методе отвореног кола напона тачне, али захтевају да се батерија дуго времена не користи. Методе затворене петље углавном укључују предиктивну контролу модела (МПЦ) и сродне методе (као што су проширени Калманов филтер (ЕКФ), двоструки проширени Калманов филтер (ДЕКФ), прилагодљиви проширени Калманов филтер (АЕКФ), адаптивни хибридни алгоритам (АМА), Стате Обсервер, Генерализед Ектендед Стате Обсервер (ГЕСО), Фуззи Логиц Метход и Неурал Нетворк), као и методе као нпр. Х-бесконачни филтер, методе за посматрање клизног режима (СМО), методе засноване на филтеру честица (ПФ) и варијанте Калмановог филтера (као што су Калманов филтер без мириса (УКФ) и Калманов филтер Сигма тачке (СПКФ)).

Примена ЕКФ и ФПГА у процени СОЦ:Постоје различите методе за онлајн процену СОЦ-а, а државни посматрачи (посебно ЕКФ) су популарни због своје робусности. У управљању батеријама, ЕКФ рекурзивни алгоритам може комбиновати моделе батерија и податке мерења да би проценио СОЦ. Међутим, имплементација сложених алгоритама са микроконтролерима је скупа и можда није погодна за системе са више батерија. Трошкови БМС-а (укључујући праћење и балансирање) могу достићи 30% цене пакета батерија. Стога се ова студија фокусира на брзо израчунавање алгоритма за процену СОЦ за батерије електричних возила са више батерија у серији користећи поље програмабилне гејт низове (ФПГА). ФПГА су се показале ефикасним у индустријском пољу. Циљ ове студије је имплементација посматрача заснованог на ЕКФ алгоритму на јефтином и ефикасном Спартан 6 ФПГА, који може исправити почетну нетачну процену СОЦ. Брзо време посматрања може постићи истовремено посматрање више батерија са истим ФПГА, смањујући БМС трошкове електричних возила или других батеријских СОЦ система које треба надгледати. У наредним поглављима рада биће представљен модел литијум-јонске батерије, дизајн посматрача, имплементација на ФПГА, симулација у Ксилинк окружењу, експериментални резултати, закључци истраживања и будући рад у низу.

2. Државни посматрач наплате

Модел батерије

Постоје различите методе моделирања за прецизно представљање динамичког понашања електрохемијских ћелија. Иако електрохемијски модели могу помоћи у предвиђању перформанси батерије и разумевању механизама старења, они захтевају почетне и граничне услове батерије, и рачунарски су сложени и нису погодни за апликације у реалном времену. Тако је развијен поједностављени модел заснован на еквивалентном колу (ЕЕЦ), који је погодан за неелектрохемијске професионалце и лак за примену у реалном времену. Међутим, електрохемијске појаве треба узети у обзир на нивоу батерије да би се поједноставило препознавање модела.

ЕЕЦ модел који се користи у овој студији укључује извор напона отвореног кола (ОЦВ), отпорник Р Ω који представља феномене високе фреквенције као што су отпор електролита и везе, као и динамички отпор преноса наелектрисања, и паралелно коло Р1Ц1 које симулира ниске фреквенције. феномени дифузије. Да би се поједноставили прорачуни у реалном времену, једно РЦ коло се користи за симулацију феномена дифузије са периодом узорковања од Те=0.1 секунди, који се може занемарити у поређењу са периодом узорковања због динамичког преноса наелектрисања (око 10 мс ). Једначина стања модела батерије је проширена на СОЦ као што је приказано у формули 1:

(Где је Кном номинални капацитет, В1 је напон у кругу Р1Ц1, СОЦ је стање напуњености, Убат је напон терминала батерије), модел батерије са дискретним стањем је проширен на СОЦ као што је приказано у формули 2:

СОЦ посматрач заснован на Калмановом филтеру

СОЦ се не може директно мерити, а проширени Калманов филтер (ЕКФ) се обично користи за решавање овог проблема. Захтева тачан модел батерије и способност процене СОЦ-а унутар одређеног опсега буке. ЕКФ иницијализује и предвиђа променљиве стања у одређеном времену узорковања Те, користећи једначину стања модела батерије (Формула 1) која укључује СОЦ за предвиђање. Перформансе посматрача зависе од поверења у мерење и модел, узимајући у обзир несигурност модела вк и несигурност мерења напона вк (Формула 3):

Под претпоставком да су то бели шум, Гаусов шум и да имају средњу вредност нула, они су укључени у матрице коваријансе К и Р буке стања и мерења, респективно.

Због нелинеарности проширења модела батерије на СОЦ (пошто је ОЦВ повезан са СОЦ), потребно га је линеаризирати израчунавањем Јакобијанске матрице при сваком времену узорковања (Формула 4):

Линеаризујте и израчунајте Калманов добитак (Формула 5):

Ажурирај матрицу коваријансе (Формула 6):

На крају, користите оптималну корекцију појачања да предвидите вектор стања (Формула 7):

ЕКФ параметри су сажети у табели испод.

3. Имплементација ФПГА

Дизајн ФПГА архитектуре:ФПГА се састоји од ресурса за обраду (као што су меморија, логика и регистри, груписани у различите типове логичких блокова) и програмабилних ресурса за међусобно повезивање. Приликом програмирања потребно је навести функције логичких блокова и организовати међуконективну мрежу. Ова студија се фокусира на архитектуру матричног програмабилног кола, чији су логички блокови у правилној правоугаоној структури и повезани су на мрежу за рутирање (која се састоји од хоризонталних и вертикалних канала) преко програмабилних тачака међусобног повезивања. ФПГА се састоји од унапред дизајнираних основних батерија и интерконекција, а корисници могу програмирати и градити специфичне хардверске архитектуре које испуњавају захтеве апликације. Показује високу пропусност и могућности обраде ниске латенције у индустријском пољу, а његова флексибилност може побољшати перформансе, смањити трошкове и имати скалабилност. Употреба ФПГА за конфигурабилно паралелно рачунарство смањује време извршења алгоритма, али програмирање захтева оптимизацију физичких својстава, укључујући перформансе времена/области алгоритма и избор битова формата података, уз одржавање основне тачности посматрача.

Опрема и софтвер:Ова студија има за циљ да примени проширени Калманов филтер (ЕКФ) за процену стања напуњености (СОЦ) батерије у систему у реалном времену, користећи дСПАЦЕ МицроАутоБок ИИ (МАБКСИИ) хардверску платформу, која је поуздана и робусна за дизајн прототипа и испитивања у аутомобилској индустрији. Његов уграђени Ксилинк Спартан-6 ФПГА (КСЦ6СЛКС150) има високе перформансе и ниску потрошњу енергије (кључне спецификације су приказане у табели 2), што га чини погодним за ову апликацију. СОЦ посматрач је имплементиран на овом ФПГА и тестира СОЦ појединачних батерија у батеријском пакету који се састоји од 5 серијски повезаних литијум-јонских батерија (параметри пакета батерија: укупан називни напон од 18В, номинални напон једне батерије од 3,6В, укупан капацитет од 2,5 Ах, користећи Самсунг 25Р 18650 литијум-јонску батерију, позитивна електрода је мешавина НЦА и НМЦ хемикалије, негативна електрода је графит, параметри модела батерије се идентификују помоћу технологије повремене титрације константне струје ГИТТ, као што је приказано на слици 4). Уз претпоставку температуре батерије од 25 степени Ц и константних параметара, ЕКФ алгоритам је развијен коришћењем Симулинк блокова (као што је приказано на слици 5) и оптимизован за перформансе и коришћење ресурса путем цевовода, временског мултиплексирања/преклапања и прилагођене прецизности.

Технологија мултиплексирања са временском поделом:Батерија која се проучава садржи 5 серијски повезаних литијум-јонских батерија, а постоје две методе за процену СОЦ сваке батерије. Један је да се развије дизајн са пет модела батерија, али због великих захтева за ресурсима није погодан за апликације у реалном времену и захтева скупљи и ресурсима богатији ФПГА. Други метод се заснива на мултиплексирању са временским поделом (види слику 6), са сваким временом узорковања Те '=0.02 секунде. Након што се АДЦ на МицроАутоБок ДСП плочи дигитализује струја и напон батерије, државна машина шаље податке у ФПГА да изврши ЕКФ алгоритам. Након што је алгоритам завршен, процењени и исправљени СОЦ, матрица коваријансе грешке и напон дифузије се шаљу назад у ДСП. Накнадни напори ће се фокусирати на верификацију посматрача кроз симулацију, што је кључно за осигурање тачности и ефикасности посматрача пре постављања на ФПГА.

4. Ксилинк-ова верификација посматрача

Процес верификације:Алгоритам је валидиран коришћењем библиотеке генератора система посебно дизајниране за ФПГА програмирање. Ова библиотека омогућава ФПГА програмирање коришћењем Симулинк блокова, а обрада података се може обавити у режиму са покретним зарезом или фиксним зарезом. Што је већа тачност, то су већи захтеви за ФПГА ресурсима. Да би се уравнотежила тачност резултата и коришћење ресурса, ова студија је одабрала потписану репрезентацију у режиму фиксне тачке, посебно Фик32_16 формат (15 бита за цео број, 16 бита за децимални део и 1 бит за знак) . Главна предност коришћења ове Ксилинк библиотеке је њена лакоћа имплементације на ФПГА, без потребе за сложеним ВХДЛ програмирањем.

Оцена учинка и резултати

Перформансе посматрача на основу ЕКФ-а се процењују кроз струјну криву струје пражњења 1Ц (2,5А). Стварни СОЦ је иницијализован на 100%, а почетна процењена СОЦ вредност СОЦ-0 је подешена на 0% (СОЦ-0 је подесиви параметар који може да постигне широк опсег процењена иницијализација СОЦ). Референтна вредност СОЦ се добија из кулономера иницијализованог са исправним почетним СОЦ и номиналним капацитетом. Поставите дизајнирани процењивач испод криве струје пражњења корака 1Ц за верификацију.

Резултати показују да иако се почетна процењена вредност разликује од стварне почетне вредности СОЦ-а, процењени СОЦ се и даље приближава стварном СОЦ-у батерије, што указује да ЕКФ посматрач може да исправи лошу процену СОЦ-а и учини да процењени СОЦ конвергира стварном вредност. Међутим, репрезентација фиксне тачке која се користи у имплементацији ограничава број коришћених битова, што доводи до грешака у процени, а грешке се могу акумулирати током тренутног процеса интеграције када се предвиђају променљиве стања, што доводи до великог опсега грешака између процењених и стварних вредности . Међутим, све док је апсолутна грешка мања од 5%, филтер се сматра ефикасним и може прецизно проценити променљиве стања.

5. Резултати имплементације ФПГА у реалном времену

Верификација у реалном времену (користећи унапред снимљене податке):Пре стварног тестирања батерије, симулирајте тестирање користећи унапред снимљене податке о струји/напону батерије. Резултати теста показују да посматрач има добре перформансе у реалном времену. Крива струје се испразни са кораком струје од 1Ц (2,5А), а СОЦ се иницијализује на 0%. Референтна вредност СОЦ се добија помоћу исправно иницијализованог кулометра. У поређењу са резултатима симулације Ксилинк-а, перформансе посматрача су сличне у оба случаја, а Калманов филтер имплементиран на ФПГА успешно смањује грешку између измереног напона и процењеног напона, чинећи да процењени СОЦ конвергира на тачну вредност која не може директно се мери.

Посматрач експерименталне верификације

Тестирање једне батерије:Након верификације у реалном времену коришћењем унапред снимљених података, даље тестирање се спроводи током стварног пражњења батерије. Користећи платформу за тестирање приказану на слици, покрените посматрач док празните батерију да бисте проценили тачност процене СОЦ. Генерисањем струјних импулсних циклуса као подешене вредности за програмабилна активна оптерећења за пражњење батерије, експериментални резултати показују да на почетку струјног циклуса филтер може да исправи почетни СОЦ од 0%. Како се напон смањује, СОЦ се такође смањује, а систем га може аутоматски исправити. Међутим, постоји осцилација у процесу процене, углавном због буке мерења сензора, што захтева глаткији филтер.

Тестирање батерије:Пошто се истраживачка батерија састоји од 5 серијски повезаних батерија, потребно је развити процењивач за тестирање целог комплета батерија. Уграђивањем технологије мултиплексирања са временском поделом у модел Калмановог филтера, струјни импулсни циклус са периодом од 3200с и амплитудом од -2.5А се генерише као програмибилна вредност подешавања активног оптерећења за батерију пражњење. Резултати показују да посматрач може прецизно проценити напон и СОЦ сваке батерије у целом пакету батерија. На основу пет кривих може се одредити СОЦ и напон сваке батерије, што има значајне предности у поређењу са претходним студијама које само процењују укупан напон и СОЦ батерије. СОЦ посматрач има време извршења од 2,5 µс и типичан период узорковања од 0,1 с. Спартан 6 чип има довољно времена да изврши вишеструке СОЦ процене и посматра друга стања (као што је унутрашња температура) у оквиру једног периода узорковања. Имплементација ФПГА није потрошила значајну количину ресурса, а упркос сложености програма, расположиви ФПГА ресурси нису у потпуности искоришћени.

6. Резиме

У области уграђених апликација, управљање енергијом је кључно за оптимизацију потрошње енергије и продужење века трајања батерије. Ово захтева од нас да будемо у могућности да тачно пратимо статус пуњења батерије. Ова студија се фокусира на развој посматрача стања за процену напона и статуса пуњења сваке батерије у литијум-јонској батерији. Посматрач усваја Калманов алгоритам филтрирања погодан за литијум-јонске батерије и има могућност да исправи стање пуњења када почетна процењена вредност није у складу са стварним стањем пуњења. Имплементација овог сложеног алгоритма на јефтином Спартан 6 ФПГА (цена испод 20 евра) показала се као веома ефикасна, способна да надгледа више батерија истовремено, чиме се смањују трошкови система за управљање батеријама.

Експериментални резултати показују да посматрач може тачно да процени напон и статус пуњења сваке батерије, показујући значајне предности у поређењу са претходним студијама које су могле да процене само напон и статус пуњења читавог комплета батерија. Мало време извршења и потрошња ресурса посматрача чине га моћним алатом за праћење и контролу литијум-јонских батерија у реалном времену, погодним за различите сценарије примене. Иако су се током процеса имплементације наишли на изазове као што је бука података, ови проблеми се могу ефикасно решити усвајањем одговарајућих техника филтрирања како би се осигурала тачност резултата. Све у свему, ова студија је допринела значајној вредности у области система управљања батеријама и отворила нове путеве за будућа истраживања.