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基于电动汽车充放电特性的控制设计摘要锂离子电池由于其比能量高、比性能好，因此它被广泛应用于电动汽车。
但是，由于它的工作特点和对环境的敏感，使得它不能充分地使用电力。
本文主要针对锂离子电池进行了研究，并在此基础上进行了大量的试验研究，以改善其可靠性，促进电动汽车的产业化发展。
本文通过测试电池在不同应力状态下的充放电情况，对充电系统进行电路设计和仿真。
同时针对单片机设计了一款锂离子电池充电器，在设计中选用了简单高效的器件，开发了稳定可靠的软件。
器件功能，包括单片机电路、充电控制单元、介绍了电压开关和光耦隔离，详细介绍了MAX1898充电芯片、原装充电器和充电器控制AT89C2051单片机。
同时，设计软件管理系统，创建和编写软件。
保证系统的可靠性、稳定性、安全性和经济性。
该充放电控制设计具有检测锂离子电池状态的能力；自动改变充电模式，满足充电电池的充电需求。
关键词：充放电控制；电动汽车；动力电池；电荷速度；安全1 绪论对蓄电池充电过程中放电行为的影响是十分复杂的。
环境条件、作用方式和作用强度都会影响到电池自身的复杂性。
此外，它还会影响内部电子，如活性物质的粒径值、光电流和电子密度。
此外，内部和外部组件相互影响并在电池上相互作用，并且测量的外部参数变化。
由于电池的某些参数无法直接测量，因此难以准确测量电池状况。
2 锂离子电池的充放电特性测试分析2.1 电流-电压测试法目前，研究充放电条件的主要方法是电流电源。
如图2.1所示，三块锂离子电池可以使用0.1C的充电速度进行低功率充电，这清楚地表明它们都伴随着电源SOC的变化。
图为锂锰电池、三元动力电池、磷酸锂电池共同充电时OCV-SOC曲线变化。
图2.1不同类型电池的OCV-SOC曲线电流曲线电场可以指示电流变化和直流电压。
那么，在这张图表上，三种不同的电池如何随时间变化。
磷酸铁锂电池的功率分布与锰锂电池和三元锂电池相比是平坦的。
充电前后，电压迅速上升，使电源插上电源。
论著锂电池充放电特性分析和测试徐 进（苏州经贸职业技术学院机电系，江苏 苏州 ２１５００９） 摘 要：简要分析了锂电池的充放电特性，为测试提供了测试参数，讨论了锂电池容量的测试依据，并测试了某品牌 １０００ｍＡｈ的锂电池充放电特性以及其容量，为锂电池的快速检测提供了一种测试参数设置依据。
关键词：锂电池；充电特性；放电特性；锂电池检测 ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－６３９６．２０１１．３３．００２ Charge and Discharge Characteristics of Lithium-ion Battery XU Jin (Electronic Department,Suzhou Institute of Trade & Commerce,Suzhou,Jiangsu 215009) Abstract:Based on the brief analysis on the charge and discharge characteristics of lithium-ion battery,the capacity of lithium-ion battery was discussed based on the test of a certain brand 1000mAh Li-ion battery.It provided a rapid testing parameters for Li-ion battery. Key words:Lithium-ion battery;Charge characteristics;Discharge characteristics;Lithium-ion battery testing１引言最早应用的方法是通过监视电池开路电压来获得剩余 容量。
这是因为电池端电压和剩余容量之间有一个确定的 关系，测量电池端电压即可估算其剩余容量。
2021年6月 电 工 技 术 学 报Vol.36 No. 11第36卷第11期TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETYJun. 2021DOI:10.19595/ki.1000-6753.tces.L90355基于容量增量曲线峰值区间特征参数的锂离子电池健康状态估算杨胜杰1 罗冰洋1 王 菁1 康健强2 朱国荣1（1. 武汉理工大学电力电子技术研究所 武汉 4300702. 武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室 武汉 430070）摘要 当前，学术界广泛采用容量增量（IC ）曲线上的特征参数（FPs ）估算锂离子电池的健康状态（SOH ）。
该方法通常利用整个IC 峰区域的FPs 实现SOH 估算，而不同IC 峰区域下的FPs 对SOH 估算有较大差异。
为了提高电池SOH 估算的准确性，该文采用锂离子电池在IC 曲线的峰值区间（reg V Δ，通常为峰下的部分荷电状态区间）提取FPs 的SOH 估算方法，基于高斯过程（GP ）回归建立SOH 估算模型。
通过三个峰值区间下的SOH 估算结果，发现SOH 对不同reg V Δ的FPs 敏感程度不同。
该文进一步利用NASA 提供的5号、6号、7号和18号电池数据，对11组峰值区间reg V Δ在[23.1%, 100%]内的SOH 估算结果进行分析，结果表明，6号、7号和18号电池的峰值区间reg V Δ分别选取[53.4%, 88.1%]、[50.4%, 92.3%]和[42.3%, 100%]时，其估算的方均根误差小于2%，这说明SOH 对上述峰值区间范围更敏感。
利用该文的方法量化SOH 对峰值特征参数的敏感区间，在敏感区间内的SOH 估算有较高的准确性。
关键词：锂离子电池 峰值区间 电池健康状态 容量增量 中图分类号：TM912State of Health Estimation for Lithium-Ion Batteries Based on Peak Region Feature Parameters of Incremental Capacity CurveYang Shengjie 1 Luo Bingyang 1 Wang Jing 1 Kang Jianqiang 2 Zhu Guorong 1 （1. Power Electronics Technology Research Institute Wuhan University of TechnologyWuhan 430070 China2. Hubei Key Laboratory of Advanced Technology for Automotive ComponentsWuhan University of Technology Wuhan 430070 China ）Abstract At present, researchers have widely used feature parameters (FPs) of incremental capacity (IC) curve to estimate the state of health (SOH) of lithium ion batteries. The FPs are commonly extracted from a whole peak in the IC curve. The method fails to consider the effect of the FPs extracted from different ranges of the peak on the accuracy of estimated SOH. In order to provide an accurate SOH estimation, we select the FPs from the peak region(reg V Δ, a state of charge range of a peak). Then SOH estimation is achieved by setting up the relationship between the SOH and the FPs based on Gaussian process (GP) regression. Results show that the accuracy of SOH estimation is sensitive to the different FPs, according to the estimated SOH under the three reg V Δ. Furthermore, the comparison of the elevenreg V Δ ofFPs that the data come from the NASA No.5, 6, 7 and 18 batteries between 23.1% and 100% isstudied. It is found that the estimated SOH root mean square error is less than 2% when the reg V Δ of国家自然科学基金资助项目（51777146, 51977163）。
第39卷第2期2021年4月陕西科技大学学报Journal of Shaanxi University of Science&TechnologyVol.39No.2Apr.2021文章编号：2096-398X(2021)02-0153-08基于最优充放电曲线的锂离子电池寿命预测方法宁青菊】，施梦琢2,史永胜2,丁恩松3,洪元涛2,欧阳2(1.陕西科技大学材料科学与工程学院，陕西西安710021； 2.陕西科技大学电气与控制工程学院，陕西西安710021； 3.江苏润寅石墨烯科技有限公司，江苏高邮225600)摘要：准确预测锂离子电池剩余使用寿命在电池健康管理中起着越来越重要的作用.然而由于直接反映电池退化的内阻、容量等参数在实际应用中的复杂性和不易测量,从侧面评估锂离子电池寿命状态十分必要.本文通过对锂离子电池充放电数据分析，结合Pearson和Spearman两种相关性分析法，构造了反映锂离子电池退化的两种最优健康因子，然后在此基础上提出了一种灰狼优化算法(GWO)和长短期记忆神经网络(LSTMNN)相结合的锂离子电池寿命预测模型.仿真结果表明，该方法能有效对锂离子电池的退化状态跟踪，预测的最大MAPE不超过2%，与传统的LSTM算法相比，具有很高的可靠性.关键词：锂离子电池；剩余使用寿命；灰狼优化算法；长短期记忆神经网络中图分类号:TM912文献标志码：ALithium-ion battery life prediction method based onoptimal charge and discharge curveNING Qing-ju1,SHI Meng-zhuo2,SHI Yong-sheng2,DING En-song3,HONG Yuan-tao2,OU Yang2(1.School of Materials Science and Engineering,Shaanxi University of Science&Technology,Xi'an710021,China； 2.School of Electrical and Control Engineering,Shaanxi University of Science&Technology,Xi'an 710021,China； 3.Jiangsu Runyin Graphene Technology Co.,Ltd.,Gaoyou225600,China)Abstract：Accurately predicting the remaining useful life plays an increasingly important role inba t eryhealth management.However,duetothecomplexityanddi f icultyin measuring parameterssuchasinternalresistanceandcapacitywhichdirectlyreflectba t erydegradation in practical application,it is necessary to evaluate the remaining useful life from theside.Basedonanalysisoflithiumionba t erychargeanddischargedata,thispaperPearsonand Spearmancorrelationanalysis wereusedtoconstructtwooptimalhealthfactorsreflecting the degradation of lithium ion batteries.Then,a lithium-ion battery life prediction model basedonGrey WolfOptimizationAlgorithm(GWO)andLongShortTerm MemoryNeural Network(LSTMNN)was proposed.Experimental results show that the proposed method cane f ectivelypredictingthedegradationstateoflithium-ionba t eries,andthepredictedlar-gest MAPE is less than2%.Compared with the traditional LSTM algorithm,the proposed*收稿日期：2020-10-08基金项目：国家自然科学基金项目(61871259)作者简介：宁青菊(1963—)女，山西稷山人，教授，研究方向：功能材料及器件•154•陕西科技大学学报第39卷methodhashighreliability.Keywords：lithium-ionba t ery；remainingusefullife；greywolfoptimizationalgorithm；long andshortterm memoryneuralnetwork0引言随着绿色能源行业的发展，锂离子电池因其许多优点受到了广泛的关注，高功率密度、低自放电率、循环寿命长⑴等.然而，锂离子电池在使用过程中其内部复杂的物理化学反应会导致电池性能退化，其输出电压、可用容量可能无法满足用电系统的能源需求，这将导致设备或系统故障，甚至造成灾难性后果⑵.因此，准确可靠的评估锂离子电池的退化状态，为电池组的维护和使用提供参考，对维护电池系统安全可靠运行具有重要的意义.目前，针对锂离子电池剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测的方法主要分为三种，分别为模型法、数据驱动方法和混合方法旧.文献［］提出的模型使用了Bulter-Volmer动力学方程计算副反应速率和膜电阻增量，所开发的模型可以预测电池寿命，但是忽略了电解质中锂离子迁移，因此只能在低充放电电流下使用.这种基于模型的方法可以很好地反映锂离子电池电化学和物理特性，解释电池老化问题，但是建模和计算复杂.而数据驱动方法因其具有的灵活性和易操作在锂离子电池的RUL预测中占据主流，这种方法不需要复杂的建模过程，如使用支持向量机神经网络6、极限学习机7、相关向量机8等方法构造非线性映射关系以预测锂离子电池RUL.混合方法往往可以很好地提高预测能力，但是识别模型参数过于复杂,难以实施.文献［9］提取了等压降放电时间和放电过程电池温度作为健康因子，并利用SVR算法构建RUL预测模型，文献［0］提出了一种基于改进增量容量分析ICA和长短期记忆神经网络LSTM 融合的预测模型，其估算误差不超过4%.以上锂离子电池RUL的预测方法在提取健康因子时没有考虑任意压降范围对其相关性的影响.因此，本文为提取充放电过程最能代表锂离子电池退化的健康因子，充分考虑任意压降范围的健康因子，结合Pearson和Spearman相关性分析法，构造两种最优健康因子.近年来，LSTM预测模型以其优异的性能在故障诊断和预测领域都得到了很广泛的应用，文献［11-14］都使用LSTM或其改进算法分别对齿轮、发电机、卫星锂离子电池等进行了寿命预测，均得到了优异的预测结果.所以本文结合LSTM算法，使用GWO灰狼优化算法对LSTM的超参数寻优，以达到最好的预测性能,并使用了公开数据验证了预测模型的优越性.1锂离子电池老化实验本次实验数据采用美国国家宇航局NASA埃姆斯研究中心提供的锂离子电池数据集，所采用的电池为商用可充电18650锂离子电池［15］.本文中，选用了此数据集的B05、B06、B07、B18四块锂离子电池数据，在24曟室温下进行了锂离子电池充电、放电、阻抗测量三种操作，具体步骤如下：(1)充电过程:首先以1.5A恒定电流对锂离子电池充电直到电池电压达到4.2V,接着以恒压4.2V 充电，直到充电电流降至20mA结束充电，采样频率1min/次.(2)放电过程：使用2A恒流对锂离子电池放电，直到达到各个电池的截止电压，B05、B06、B07、Bl8的截止电压分别为2.7V、2.5V、2.2V、2.5V,采样频率10s/次.(3)阻抗测量：利用电化学阻抗谱在0.1Hz〜5kHz频率范围内所测得，阻抗测量可以得到电池内阻随着电池退化变化情况.在重复充放电过程中，当电池容量下降到70%时，认为电池达到失效阈值,此时实验结束.如图1所示为四块锂离子电池的容量衰减图.如图1所示，全新的锂离子电池具有最大的可用容量，然而随着反复的充放电循环，钝化膜增加,活性物质晶格崩塌等原因导致可用容量逐渐衰减.通过对锂离子电池充放电过程数据的分析，可以发现充电实验数据包括电池端电压、电池电流、第2 期宁青菊等：基于最优充放电曲线的锂离子电池寿命预测方法・155・电池温度.如图2为B06电池重复充放电循环中放电电 压和放电时间之间的关系.由图2可以看到，随着电池连续的充放电，循环次数增大，其电压下降速 度明显加快，意味着电池容量衰减.与放电过程类 似，充电过程中特性曲线如图3所示.■—循环］~•—循环30 ―—循环60循环90 循环120500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000放屯时间/s图2 放电过程电池电压变化曲线.0.8.6.44.3.3.3.23.O 83.Z 24.■ 循坏1•-循环30-▲-循坏60▼循坏90I ♦，循环120200040006000800010000 12000充电吋间/s图3 充电过程电池电压变化曲线如图3所示，B06电池在恒流恒压充电过程 中，其电压变化曲线在不同循环周期获得.可以看出，随着循环次数的增加，由于电解液和电极材料发生化学反应消耗锂，导致了锂离子电池内阻增加、容量衰减.因此，电池将迅速达到截止电压，恒 流充电时间将减少，恒压充电时间将增加，电流斜 率也会增加.随着循环次数的增加电池充电电压的上升及下降速度加快，也就是说，充电所需的时间 将缩短.2健康因子的构建选择合适的健康因子来代表锂离子电池的衰 减是一个重要的过程，通常，容量衰减和内阻增加 与锂离子电池退化密切相关，但是容量和内阻往往不容易直接测量.锂离子电池的健康因子即可以反映锂离子电 池退化状态的性能参数，一般用温度、电流、电压和循环中的其他参数来表示.结合图2和图3来说,随着电池的劣化越来越严重，电池的放电时间和充满电将会缩短，因此，可以考虑将充电和放电时间 用作电池的健康因子.2. 1 Pearson 和 Spearman 相关系数容量和健康因子的相关性可以通过Pearson和Spearman 相关系数进行定量分析［6］ , Pearson 相关系数可用于评估两个连续变量的线性关系，适 用于双变量正态分布，公式如(1)所示.Spearman相关系数用于评估两个连续变量的单调关系，适用范围较广，其公式如式(2)所示.本文选择这两种方法判定两变量之间相关性.暺—煀)(y, — y )p =［暺：2，—x )暺〔y —y )］2⑴” =6暺 d<Sn(n 2 — 1)(2)d =rg (x , ) — rg (y .)式(1).2)中：x ,、y 分别为两个相同长度序列x 、y 的第,个元素,rg(x,) -^rg(y,)分别为对x 、y序列排序后,x,.y 两个元素在xy 中的排行.其中相关系数取值［一 1,1］,0. 8~1之间为极强相 关，0. 6~0. 8为强相关，0. 4~0. 6为中等相关，0. 2~0. 4为弱相关,0 — 0. 2为极弱相关性.2. 2 等压降放电时间图4描述了电池放电过程中电压变化.电池的 放电过程可以分为三个阶段，分别为电压快速降落时期、放电平台期、电压急剧下降时期.第一阶段大约从4. 2 V 急剧下降到4 V,第二阶段大约从4 V 稳定下降到3. 2 V,第三阶段急速下降到截止电压.在第二和第三阶段都能够收集到更多有用的数据，在第二阶段中，锂离子电池放电电压相对稳定 且便于分析，且放电时间长，考虑在实际应用中，大 多数锂离子电池处于第二阶段，因此选择第二阶段数据作为健康因子.为获得最能代表锂离子电池退化状态的电压 降信息，使用B05和B06电池放电电压曲线第二 阶段，即在4 — 3.2 V 中研究任意电压降范围对应 放电时间的变化.以0. 1 V 为压降为基准，时间差和容量序列的Pearson 和Spearman 相关系数如表1所示.p 代表Pearson 相关系数,S 代表Spearman相关系数.・156・陕西科技大学学报第39卷表1不同压降对应相关性分析压降/VB05B06氀S氀S 4〜3.90.96420937009646096353.9〜3.80.98600964509800098763.8〜3.70.97280989709931099723.7〜3.60.99540993609921099683.6〜3.50.99730990909873099823.5〜3.40.97410965009829099213.4〜3.3—0.9915-—0.9778—0.7322-—0.48683.3〜3.2—0.9667-—0.9633—0.9712-—0.9698由表1可以看出，B05和B06电池从3.7-3.6V 以及3.6〜3.5V、3.5〜3.4V压降对应的放电时间和容量的相关系数最高，为研究电压降范围的任意性,以3.7~3.6V、3.7~3.5V、3.7~3.4V、3.7~3.3V 为例，分别对应了0.1V、0.2V、0.3V、0.4V的电压降落.如图5描绘了不同电压降范围和容量的关系曲线.从图5可以看出，四个不同压降放电时间曲线和容量有高度的相关性，因此，使用放电压降所需时间可以作为锂离子电池的退化指标.如表2所示为B06电池不同压降范围和容量的Pearson和循环次数/cycleS、叵里岳密<叵虫£栏循环次数/cycle<叵里£密(d)0.4V压降放电时间和容量关系图5不同压降放电时间和容量对应关系结合表2可得，在任意压降范围内，随着压降幅度越来越大，则放电时间越长，且其和容量退化的相关性越来越强.在0.3V压降内，发现只有B06电池的Pearson相关系数略低于0.4V压降的B06电池.因此，3.7〜3.4V对应的0.3V压降放电时间，具有最高的相关性.表2四种压降和容量相关性分析压降/VB05B06氀S氀S3.7〜3.60.99540.99360.99210.99683.7〜3.50.99790.99470.99000.99863.7〜3.40.99900.99870.99590.99933.7〜3.30.99840.99840.99630.9992由以上分析可知，相关性和放电电压范围有关，在使用放电平台期间的数据会更加稳定.因此,第2期宁青菊等：基于最优充放电曲线的锂离子电池寿命预测方法•157•以放电平台期的时间作为健康因子，可以更好地反映锂电池的劣化情况.此外，使用高度相关的数据,也可以更好地反映锂电池的劣化情况.所以，综合以上，本文选择了 3.7~3.4V对应的放电时间作为一个健康因子.2.3充电间隔时间健康指标在实际应用中，为全面分析锂电池的退化状态，应分别使用多个电压范围为例进行实验，与等压降放电时间分析类似，充电过程也分为了三个阶段，首先，电压迅速升至3.8V左右，接下来将稳定在4.2V,最终电压保持在4.2V继续充电.与前面分析类似，本文选取了3.9~4.1V的充电时间间隔作为另外一个健康指标，从理论上讲，从原始数据中提取的特征越多，预测效果越好.但是如果提取出过多的信息往往会影响预测模型的训练过程，从而导致预测精度变差，所以本文从充电电压和放电电压曲线为主,选择了3.9~4,1V的充电时间差和3.7~3.4V的放电时间差作为健康因子.3GWO-LSTM预测模型3.1LSTM算法LSTM是递归神经网络的变体，是Hochreiter 等]17]为解决传统RNN梯度消失和梯度爆炸的问题而提出的一种特殊结构，通过增加输入门、遗忘门、输出门来改变权重，缓解了训练过程中梯度消失和梯度爆炸等问题，通常用于解决长时间序列的长期依赖性，目前已成功应用于各种领域，图6为LSTM的总体结构图.%°I I o tanh|。
锂电池组的一致性分选方法，看了就明白上篇展开全文锂电池参数的不一致主要是指容量、内阻、开路电压的不一致。
电芯性能的不一致，都是在生产过程中形成，在使用过程中加深。
如何来分选锂电池的一致性，锂电老兵马工为你分享！1 一致性定义锂电池的一致性，眼前看，是指一组锂电池重要特征参数的趋同性，是一个相对概念，没有最一致，只有更一致。
同一个电池包内的多串电芯，每一个参数，最好全部处在一个较小的范围内，是为一致性好。
加入时间维度，一致性是指电池包内全部电芯全生命周期内全部特性参数的一致性，增加考虑容量衰减的不一致，内阻增长的不一致，老化速率的不一致。
整个电池包的寿命，是我们关注一致性的最终着眼点。
有学者依据时间的推移，把参数之间的相互作用放在一张图上，如下图所示。
时间为横轴，参数为纵轴，几个参数跟随时间变化放到一个表里，交织成一张网，作为我们思考一致性的出发点。
追求一致性的目，除了在当前状态下，发挥出电池包的最大能力（包括最大功率，最大电流，最大可用容量），还想要这样的能力维持尽量长的时间。
2 一致性的评价范围个人理解，一致性是一辆电动汽车上，作为动力的全部电芯的一致性，无论串联关系还是并联关系。
下面内容没有做全面讨论，只是举例说明。
2.1 并联情况直接举例。
放电能力低的电芯（代号B）与其他正常电芯并联，成为一个并联模组D，比如这是一个10只电池并联的模组。
系统放电，每个并联模组都需要提供相同的电流，比如100A。
其他正常的并联模组，每只电池放电10A；B最大只能放出1A电流，则其他9只电池，每只需要放出11A。
一般情况下，长期超负荷，相比其他并联模组，这些电芯的老化速率更快。
某一天，这个并联模组整体的最大放电能力无法达到设计最大能力。
这个并联电池组，成了整个电池包放电能力的瓶颈。
2.2 串联情况按照电动汽车上的一般情形，串联关系主要在模组与模组之间。
接续前面并联情况的剧情，整个电池包内出现了一个老化程度比其他电池组都深的电池组D，D的容量小，而内阻大。
基于OCV-SOC曲线簇的磷酸铁锂电池SOC估算研究郭宝甫;张鹏;王卫星;王法宁【摘要】通过对3.2 V/72 Ah能量型磷酸铁锂电池进行充放电试验,研究不同充放电倍率下的开路电压(OCV)与荷电状态(SOC)的关系.根据磷酸铁锂电池在静置状态下的电压滞回特性,构建了不同静置时间下的OCV-SOC曲线簇,并利用傅里叶高阶拟合和差值法建立电池OCV-SOC不同静置时间下的校正数据表,该数据表将对提高电池管理系统SOC估算精度具有较强的可行性和实用性.【期刊名称】《电源技术》【年(卷),期】2019(043)007【总页数】5页(P1125-1128,1139)【关键词】磷酸铁锂电池;开路电压;荷电状态;OCV-SOC曲线簇【作者】郭宝甫;张鹏;王卫星;王法宁【作者单位】许继集团有限公司,河南许昌461000;许继集团有限公司,河南许昌461000;许继集团有限公司,河南许昌461000;许继集团有限公司,河南许昌461000【正文语种】中文【中图分类】TM912.9在电化学储能电站中，电池的荷电状态(SOC)是储能电站的一个重要指标，即电池在一定充放电倍率下，剩余容量与相同条件下额定容量的比值。
电化学储能电站中的电池管理系统根据电池的SOC进行指令控制，以便对电池进行管理。
在一定温度下，电池的荷电状态与开路电压(OCV)呈现一一对应的关系。
电池的OCV-SOC 曲线是锂电池一条重要的基础曲线，主要用于开路电压估算电池的荷电状态中，即通过测量开路电压来校正电池的剩余电量，以消除电池的累计误差，提高电池的SOC估算精度。
目前实际应用的实时在线估算SOC的方法大多采用安时计量法，由于安时计量法长时间运行存在累计误差，随着使用时间的增加，累计误差会增大。
文献[2]研究了影响安时计量法估算SOC精度的各种因素，研究结果表明，初始SOC的校正对于提高安时计量法的精度具有重要意义。
文献[3]研究了如何通过卡尔曼滤波法获得准确的电池模型，从而得到电池的实时开路电压，再通过OCV-SOC曲线估算电池的SOC。
锂离子电池智能充电控制器的研究与设计摘要：本文论述了一种先进的锂离子电池充电控制器设计：在充电前检测电池的电压值，再对电压过低的电池进行涓流充电。
当电池最终浮充电压达到4.2V时，充电过程终止，整个过程由低功耗MCU 进行控制。
在检测到温度升高时，内部的热限制电路将自动减小充电电流。
再结合专用的控制执行和保护电路，实现了锂离子电池充电控制的智能化。
该设计通过了理论分析与实物制作测试，证明了该设计可行、可靠。
关键字：锂电池；充电；保护电路；MCU1 引言便携式电子产品的迅猛发展促进了电池技术的更新换代，而便携设备的一个重要供电方式是采用电池供电，锂电池是近十几年才发展起来的一种新型电源。
聚合物锂离子电池在电子消费类产品中有广泛的应用，要求设计出一款通用型的锂离子电池充电控制器，能对较大容量的电池（2000mAh以上）进行智能充电。
对锂离子电池的充电特性进行研究，设计出充电控制电路，充电过程以LED指示灯显示。
锂离子电池在各类电子产品中获得了广泛的应用，所以该课题的设计具有较强的实际意义。
具体设计细节指标如下：（1）对锂离子电池的充电特性进行研究；（2）正确设计充电控制电路及保护电路；（3）完成电路原理图设计；（4）完成系统的调试分析。
2 锂离子电池的充电特性和充电方法2.1 锂离子电池充放电特性在电压方面，锂电池电池对充电终止电压的精度要求很高，误差不能超过额定值的1%。
终止电压过高，会影响锂离子电池的寿命，甚至造成过充电现象，对电池造成永久性的损坏;终止电压过低，又会使充电不完全，电池的可使用时问变短。
.图2.2显示了充电终止电压对电池寿命的影响。
可以看到，充电终止电压越高，电池寿命越短，4.2V是充电曲线函数的拐点。
因此，结合充电终止电压对电池容量和电池寿命的影响，一般将充电终止电压设定在4.2V。
2.2锂离子电池充电方法这款充电器采用恒流恒压的充电方案。
在CC/CV充电器中，充电通过恒定电流开始。
磷酸铁锂电池充放电曲线和循环曲线我公司生产的磷酸铁锂电池以其无毒、无污染，高安全性，循环寿命长，充放电平台稳定等优点受到锂电池专家的关注。
我公司所生产的LiFePO4动力电池在国内、外均处于领先水平，填补了国内、外大功率磷酸铁锂动力电池的空白，并获得多项国家专利。
10C充放电1000次循环容量衰减在25%以内，充放电平台稳定，安全性能优良，可大电流充放电，完全解决了钴酸锂，锰酸锂等材料做动力型电池所存在的安全隐患和使用寿命问题。
磷酸铁锂动力电池∙∙∙∙锂离子电池内部主要由正极、负极、电解质及隔膜组成。
正、负极及电解质材料不同及工艺上的差异使电池有不同的性能，并且有不同的名称。
目前市场上的锂离子电池正极材料主要是氧化钴锂（LiCoO2），另外还有少数采用氧化锰锂(LiMn2O4)及氧化镍锂(LiNiO2)作正极材料的锂离子电池，一般将后两种正极材料的锂离子电池称为“锂锰电池”及“锂镍电池”。
新开发的磷酸铁锂动力电池是用磷酸铁锂（LiFePO4）材料作电池正极的锂离子电池，它是锂离子电池家族的新成员。
一般锂离子电池的电解质是液体的，后来开发出固态及凝胶型聚合物电解质，则称这种锂离子电池为锂聚合物电池，其性能优于液体电解质的锂离子电池。
”。
采用无毒或少毒、对环境无污染。
采用LiFePO4作正极的磷酸铁锂电池在这些性能要求上都不错，特别在大放电率放电（5～10C放电）、放电电压平稳上、安全上（不燃烧、不爆炸）、寿命上（循环次数）、对环境无污染上，它是最好的，是目前最好的大电流输出动力电池。
LiFePO4电池的结构与工作原理LiFePO4电池的内部结构如图1所示。
左边是橄榄石结构的LiFePO4作为电池的正极，由铝箔与电池正极连接，中间是聚合物的隔膜，它把正极与负极隔开，但锂离子Li+可以通过而电子e-不能通过，右边是由碳（石墨）组成的电池负极，由铜箔与电池的负极连接。
电池的上下端之间是电池的电解质，电池由金属外壳密闭封装。
全面解析锂电池的放电曲线基础知识目录一、锂电池概述 (2)1. 锂电池简介 (2)2. 锂电池的种类与特点 (4)3. 锂电池应用领域 (6)二、锂电池放电曲线基础知识 (7)1. 放电曲线定义及作用 (8)1.1 放电曲线概念解释 (9)1.2 放电曲线在锂电池研究中的重要性 (11)2. 放电曲线类型 (11)2.1 线性放电曲线 (12)2.2 非线性放电曲线 (13)3. 放电曲线参数解析 (15)3.1 放电平台 (15)3.2 放电电压 (17)3.3 放电容量 (18)三、锂电池放电过程解析 (19)1. 锂电池放电原理 (20)1.1 正极材料反应过程 (21)1.2 负极材料反应过程 (22)1.3 电解质的作用及反应过程 (23)2. 锂电池放电过程中的影响因素 (25)2.1 温度对放电过程的影响 (26)2.2 电流密度对放电过程的影响 (27)2.3 电解液浓度对放电过程的影响 (28)四、锂电池放电曲线分析与应用 (29)1. 放电曲线分析步骤及方法 (30)1.1 数据收集与处理 (32)1.2 曲线拟合与解析方法介绍 (33)1.3 分析注意事项与误区提示 (34)2. 放电曲线在锂电池性能评估中的应用实例展示 (35)一、锂电池概述锂电池(Lithiumion Battery,简称LIB)是一种新型的二次电池，其电化学反应原理是利用锂离子在正极和负极之间的往返迁移来实现充放电。
锂电池具有高能量密度、低自放电率、长循环寿命等优点，因此在各种应用领域得到了广泛的应用，如移动通信设备、笔记本电脑、电动汽车等。
锂电池的放电曲线是指在特定条件下，锂电池从初始电量开始逐渐放出的电流与时间之间的关系。
了解锂电池的放电曲线对于合理设计和使用锂电池至关重要，本文档将全面解析锂电池的放电曲线基础知识，包括放电曲线的基本概念、计算方法、影响因素等内容。
1. 锂电池简介锂电池是一种由正极、负极以及电解质构成的储能设备，通过化学反应来储存和释放电能。
I 研究与设计 1基于充放电曲线的锂电池智能分选系统研究李加升^吴免利刘玉芳3，谢添2〈1.益阳职业技术学院，湖南益阳413049；2自中铁资源集团有限公司，北京100055；湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙410082〉摘要:针对目前国内锂离子电池检测分选功能不完善、精度不高的问题，在研究化成柜系统基础上，设计了电池充放电曲线采样模块，提出基于充放电曲线的智能分选算法。
实验证明，实现了化成电池智能分组功能，该算法适用于锂电池 生产中的智能分选需要。
关键词:锂离子电池；电池分选;充放电曲线中图分类号：IV ！ 9129 文献标识码：入文章编号：1002-087 X 2011)08-0912-03^080&1011 0-1011 1？&1^617 101611186111 01&881^71112 8^816111 1^86(1 011 (^紅运6311(1&1*^6 0111^6II^11 从13^112，1,111 丫…&^, ^71302(^. 7/5-308 尸/'0&551—0031 7^11010^ [似I I 咖,祖 11110911 413049. 0(11113； 2.0/1103 尺31加砂 1？65011^65 01~0叩 11111116^1 001^1^110^861^10^ 100055’ 0)1113； 3.0)11 喂 0/'8160(1^1 311(1 &/'0/71130—00 [明1咖邮’只0咖伽代娜,0/13/1^/13 只如如，410082’011蝴^180113^6 0111768 ^38 过68^63 1)386(1 00 俶6 1)3(161？ 16015 011 0^*16 01106111 .101116811； 1,1-011 1,81(6^ 168(1131)16861116^ 1^86(1 011 #16 01181？6 80(1 ^801181？6 0111767116 6X1)61*16013116811118 8110^ #1811)16 8^001)101 081110 661 1116 1160181101 0？ II|6116601 0*13516-115 I I 1,1-011 1)51161？&67^01(18： 1-1-00 1)8油叹 0^88敢 115 0^1)81(6IX 01181？6 311^ ^1801131^6 011176 87116 83011)1116 1 878)601 63 80汝丨 1117(1610由0『诅6 1)3116 IV 01*1#16 1101)61^01 6111011)0 3电池分选的平台为电池检测设备，开发高性能、智能化、 高精度的电池检测设备是现代高科技设备和电池应用领域的 必然要求。
当前，我国电池检测设备存在一些问题，其中上位 机软件操作不方便，稳定性有待提高，同时在电池分选方面的 功能比较简单，不能实现根据电池的智能自动分选。
本文基于 中大业翔科技公司生产的X X 系列锂离子电池检测设备设计 了电池智能分组系统。
电池化成完成后，根据电池的各种参数 进行分选配组的功能，并采用智能算法，快速而准确的依据电 池曲线把性能相近的电池进行分类配组，提高所生产的电池 组内各单体电池的一致性，延长电池组的使用寿命。
1系统整体结构11总体结构基于三级分布式结构的检测系统具有适于大规模生产、易于操作管理和成本较低等优点，且此结构功能划分清晰，有 利于模块化开发。
因此，这套锂离子动力电池检测系统将基于 三级分布式结构来实现,整套系统分为上中下三个控制器,其 中，上位机为综合管理平台，而中位机和下位机构成工作站0要00主128七舰神 200工’^8^ 目教！诚男处科3悤3-14 智 1-04升掊 ：20猶^日项简为 稿金者向 收基作方 究 研2011*8 乂0135 1^(18(化成柜），其结构图如图1所示。
系统的主要功能及特点有以下几个方面：(^)化成柜中，每台检测柜有80个工位，每个点配置一个 独立的电源开关恒流源，可以进行单点独立控制；电池组检测 柜中有8个主控器，可以同时检测8个电池组,每个电池组要 求最多为14个单体电池串联，可以同时检测组电压和电池组 内单体电池的电压。
电池测试仪具有温度检测功能，可以测 试8个单体电池，实现对8个电池使用不同的充放电制度检 测。
^在上位机软件里引入基于充放电曲线的分组方法，实现电池的智能分组。
卩）具有较大充放电流调节范围，可以适用于多种型号912研究与设奸1电池的生产。
(句具有掉电保护、断点续传、逻辑校验和通讯定时自检 功能。
本文主要研究充放电曲线基础上的电池智能分组功能。
1.2化成柜硬件结构设计电池化成柜一般由主控制器、电源系统、采样电路和通信 模块四部分组成。
在本系统中采用主从控制方式，每台化成柜 共有80个工位，分布在20个控制板上，每块控制板与两块功 率板相连（每块功率板上有两路充放电回路〉控制4个电池 的充放电和检测。
化成柜硬件结构图如图1所示。
2充放电曲线采样的软硬件设计之】硬件设计电源系统直接与电池相连控制电池的充放电深度。
过充 和过放会给电池的质量造成非常大的危害，甚至发生爆炸。
因此，电源系统的好坏将直接决定电池的质量，是系统的关键部 件之一，并且电池的充放电曲线采样以电源系统为基础实现。
―般地，电源系统由开关电源、脉冲宽度调制皿）控制 10、从08？67和采样电流电压反馈电路组成电源系统工作原 理框图如图2所示。
图2电源系统工作原理框图电源控制板由相同的四路脉冲宽度调制（^皿）控制部 件组成，其中每一路都是由11*494和电压、电流差分放大电 路组成控制功率板上的开关状态来调节电流的大小。
当电池的采样电流送入差分放大器（如图3所示），为了 保证接入一个非负的电流值，继电器根据电池的充放状态选 择是否导通1: 1反向放大电路3功率板由两路相同的充放电 控制电路组成，在每一路并联了四个场效应管，其开关状态由 1X494的输出频率控制。
图3电流差分放大电路图（一路）在这套综合系统中，为了保证可以给更大容量的电池进 行化成和检测，需要更大的充放电调节宽度。
在电路设计中，我们将1X494的脚13输出模式控制接地，使两个内部驱动三极管同时导通或截止并且将两个输出端并联，使系统获得 更大的调节范围，输出信号经过驱动器\1104422，根据系统的充放电状态分别将信号送入功率板中的充电控制 回路和放电控制回路。
1X494的脚15、16分别连接了一个继 电器，用于保诵脚16的输入为一个相对较低的电平。
采样电 流通过差分放大电路后由脚1引入，脚2则接入从⑶发送 的电流基准值^图4是1X494的连接框图。
在化成柜中，主控制器对柜中的80个工位上的电池进行 循环检测，检测频率为1.5秒乂次，电压精度为1 0^，电流精 度为10 01八。
图2是电流采样图，若处于放电状态,差分放大 后的电流值需要经过反向，以保证输入六①转换器的电流值 为正。
之2软件设计单片机片内集成了带有采样保持功能的八00模块，电压的转换范围一般为0~33乂3锂离子电池具有较高的工作电 压，在系统中测量的电压范围在0~43乂，超出了入IX：模块 的转换范围口用一个片外他转换器70：2543来完成模拟量 到数据量的转换，并在数据输出电路中用快速光耦进行隔离，提高了数据的抗干扰性能。
71X12543的读写函数如下：0^X1611 8.^^3(102543 II卿为要采样的通道号((^-川）11-02543片选使能；选择通道；延时；'(循环12次）I按位读出转换数据值；70：2543片选禁能；返回转换后的数字量；3基于充放电曲线的电池智能分选配组3.1电池充放电电压特性的概率分布电池端电压随时间变化的特性曲线是其它电化学参数 变化的综合反映。
在数据分析中最经常涉及到的分布函数是913 20118 乂0135 似8I研究与设计1众所周知的正态分布，即指一个随机变量其取值受到许多因 素的影响，其中，没有任何一个因素可以起到最重要的作用，这些因素的影响又可以迭加，这样的随机变量常常来自于一 个正态分布的总体【||。
这些因素正态分布的概率密度函数咐数学表达式为：⑴X 2分容配组算法3.2.1容量识别将电池按容量进行分类，要求条件:即电池 的放电容量值0满足要求条件，则对电池充放电电压特性曲线进行聚类识别。
3.2.2曲线识别组合电池的性能取决于每节单体电池的性能，为了保证 单体电池充放电电压特性一致性好，根据上述的统计学原理 并考虑到使组合电池中绝大多数单体电池工作在最佳组合状 态口、我们采用阈值电压对满足容量阈值条件的曲线进行一 致性筛选。
阈值条件：式中表示第^/节单体电池充电或放电电压均”1-1值；歹^丄表示7节单体电池放电电压均值的平均值；8 分别为每节士体电池的充电和放电电压均值允许波动值I调节3阐值指标.即改变曲线聚类数搋和梢度3.3电池智能分容配组的实现电池化成后需要测试电池的容量，并选取容量、内阻等性 能不同的电池进行归类，划分电池等级本系统首先通过容 量，定点电压时间等进行初步分容。
然后，根据上节所述的分 容配组对电池进行分选，单体电池性能的近似程度可以从充 放电曲线的紧密程度来判别，通过曲线识别可以将相似曲线 的曲线聚集在一起，这样电池的一致性会得到提高。
当点击 “分容”按钮后，符合选定等级的电池所在的化成柜工位将会 亮灯，这样根据亮灯的工位可以把电池选出^系统实现分容结 果示意图如图5。
4结论锂离子电池智能分选系统对每个充放电通道进行采样，圖图5化成系统智能分容实现采样数据的分析，电池智能分选等功能；经生产实践证明 本文中实现的这套电池分选方案与传统的方案相比有以下几 个优点《丨)针对系统低耗能、高可靠性等要求，对电源系统的 元器件进行了精心的选型，提高与电池相连控制电池的充放 电深度42》具有齐全的电池分选功能，并能根据化成曲线对 电池智能分选，提高了电池生产的质量#)具有更加友好的 人机交互界面，提高了系统的易用性有利于电池分选。
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