首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于DSP的电动汽车电池管理系统的设计
引用本文:何莉萍,赵曦,丁舟波,冯坤,周惦武,高学峰.基于DSP的电动汽车电池管理系统的设计[J].湖南大学学报(自然科学版),2009,36(5).
作者姓名:何莉萍  赵曦  丁舟波  冯坤  周惦武  高学峰
作者单位:1. 湖南大学,汽车车身先进设计制造国家重点实验室,湖南,长沙,410082
2. 深圳市力可兴电池有限公司,广东,深圳,518040
基金项目:湖南大学211工程基金 
摘    要:在大量充放电模拟试验和随车试验数据采集的基础上,构建了基于数据信号处理器(DSP)芯片TMS320C2812的电池管理系统,实现了数据监测、荷电状态(SOC)估计、控制局域网(CAN)通信及USB存储等功能.在SOC估计算法上,根据电池所处状态进行了分类分析,并对估算难度最大的电池动态放电状态的算法进行了仿真实验.实验结果表明,该算法对镍氢电池的SOC能进行准确预测,并具有较高的精度.

关 键 词:电动汽车  电池管理系统  数据信号处理器  荷电状态

Electric Vehicle Battery Management System Based on DSP
HE Li-ping,ZHAO Xi,DING Zhou-bo,FENG Kun,ZHOU Dian-wu,GAO Xue-feng.Electric Vehicle Battery Management System Based on DSP[J].Journal of Hunan University(Naturnal Science),2009,36(5).
Authors:HE Li-ping  ZHAO Xi  DING Zhou-bo  FENG Kun  ZHOU Dian-wu  GAO Xue-feng
Abstract:According to the data obtained from charge/discharge experiments and on-site data from a running Electric Vehicle(EV), a battery management system has been developed on the basis of 32-bits DSP controller TMS320C2812.The functions of the system include data monitoring, State of Charge(SOC) estimation, Controller Area Network(CAN) communications, USB-based data storage and so on.This paper also proposed an improved SOC estimation method, which divides into three algorithms according to the state of batteries.In the algorithm of the dynamic discharge state, Ampere/hours method is integrated with RBF neural network, and its accuracy and practicality are validated via Matlab and Advisor simulation.
Keywords:electric vehicles  battery management systems  Digital Signal Processor(DSP)  SOC
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《湖南大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《湖南大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号