基于Simulink的電動汽車電池管理系統(tǒng)建模與集成仿真研究

收稿日期：2024-05-24

作者簡介

葛娟娟，女，工程師，碩士，主要從事BMS軟件集成開發(fā)方向工作。

【摘 要】隨著電動汽車技術(shù)的快速發(fā)展，電池管理系統(tǒng)（BMS）的性能對于保障電動汽車的安全運(yùn)行和優(yōu)化電池性能至關(guān)重要。筆者通過在Simulink平臺上構(gòu)建BMS的系統(tǒng)模型，并進(jìn)行全面的仿真測試，測試內(nèi)容涵蓋電池模型建立、BMS控制策略設(shè)計(jì)以及整車仿真模型集成，最后對BMS系統(tǒng)設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行驗(yàn)證，期望為電動汽車BMS的開發(fā)提供有力的技術(shù)支持。

【關(guān)鍵詞】電池管理系統(tǒng)；Simulink；電動汽車；仿真測試

中圖分類號：U469.72 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-8639（ 2024 ）07-0024-05

Research on the Modeling and Integrated Simulation of Electric Vehicle Battery

Management System Based on Simulink

GE Juanjuan

（Hefei Guoxuan High-tech Power Energy Co.，Ltd.，Hefei 230601，China）

【Abstract】With the rapid development of electric vehicle technology，the performance of battery management systems（BMS）is crucial for ensuring the safe operation of electric vehicles and optimizing battery performance. The author constructed a system model of BMS on the Simulink platform and conducted comprehensive simulation tests，covering battery model establishment，BMS control strategy design，and vehicle simulation model integration. Finally，the accuracy and reliability of the BMS system design were verified，with the hope of providing strong technical support for the development of electric vehicle BMS.

【Key words】BMS；Simulink；electric vehicles；simulation testing

隨著全球能源危機(jī)的加劇和環(huán)境污染問題的日益嚴(yán)重，電動汽車（EV）作為一種清潔、高效的交通工具受到了廣泛關(guān)注。電動汽車的推廣應(yīng)用不僅有助于減少對化石燃料的依賴，還能顯著降低尾氣排放，對促進(jìn)綠色可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。然而，電動汽車的普及也面臨著技術(shù)挑戰(zhàn)，其中電池技術(shù)是核心之一。電池管理系統(tǒng)（BMS）是電動汽車中的關(guān)鍵技術(shù)，負(fù)責(zé)監(jiān)控和管理電池的充放電過程，確保電池安全運(yùn)行，提高電池的使用壽命，并優(yōu)化電動汽車的整體性能。BMS的設(shè)計(jì)直接關(guān)系到電動汽車的續(xù)航里程、安全性和經(jīng)濟(jì)性。盡管BMS在電動汽車中扮演著至關(guān)重要的角色，但其設(shè)計(jì)和開發(fā)仍面臨著許多挑戰(zhàn)。因此開發(fā)一種高效的BMS系統(tǒng)建模和驗(yàn)證方法對于推動電動汽車技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。

1 BMS系統(tǒng)建模

BMS系統(tǒng)建模采用集中式BMS結(jié)構(gòu)，包含狀態(tài)監(jiān)測、安全保護(hù)、均衡控制、信息管理以及SOC估算等模塊，各模塊依靠CAN總線通信將動力電池的各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息實(shí)時狀態(tài)輸出。BMS方案設(shè)計(jì)架構(gòu)如圖1所示。

1.1 電池仿真模型

動力電池仿真模型的建立是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，模型基于三元鋰電池特性，采用一階THEVENIN等效電路模型，通過MATLAB/Simulink平臺實(shí)現(xiàn)。模型集成了開路電壓、內(nèi)阻、RC極化電路和溫度等模塊，以模擬電池在不同工作條件下的性能。通過HPPC試驗(yàn)獲得的參數(shù)，結(jié)合最小二乘法進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合與參數(shù)辨識，確保模型能夠準(zhǔn)確反映電池的充放電特性。此外，電池功率限制模塊的引入，旨在防止電池在放電過程中功率超過極限值，從而保護(hù)電池并延長其使用壽命。整個動力電池的Simulink仿真模型如圖2所示。

1.2 電池溫度及控制策略仿真模型

電動汽車的動力電池在運(yùn)行過程中產(chǎn)生熱量的途徑主要有兩個：一是電池內(nèi)部的電阻在充放電過程中會引起能量損耗，這部分能量轉(zhuǎn)化為熱能，導(dǎo)致電池溫度上升；二是由于電池的庫倫效率并非100%，因此在充放電循環(huán)中也會產(chǎn)生能量損失，這部分損失同樣以熱的形式表現(xiàn)出來，進(jìn)一步增加了電池的熱量積累。目前動力電池的散熱方式普遍采用的是通過散熱風(fēng)扇進(jìn)行對流散熱冷卻。

溫度計(jì)算模塊根據(jù)電池單體產(chǎn)生的熱量和風(fēng)扇對流帶走的熱量得出單個的電池，再根據(jù)電池的個數(shù)得到電池組總的熱量，其溫度變化邏輯關(guān)系示意如圖3所示。

建立溫度仿真模塊的目的在于模擬電動汽車動力電池的熱物理行為，準(zhǔn)確預(yù)測電池在運(yùn)行過程中的溫度變化。該模塊不僅能夠估算出電池的工作溫度，而且還能將這些關(guān)鍵的溫度參數(shù)傳遞給系統(tǒng)的其他部分，從而實(shí)現(xiàn)對電池?zé)釥顟B(tài)的全面監(jiān)控。依據(jù)動力電池?zé)崃慨a(chǎn)生的基本原理，考慮電池內(nèi)部電阻在充放電操作中產(chǎn)生的熱量，以及由于庫侖效率不足導(dǎo)致的能量損耗所帶來的熱量積累，可以在Simulink環(huán)境中構(gòu)建一個電池溫度仿真模型，如圖4所示。

電池的熱管理系統(tǒng)采用兩級調(diào)速風(fēng)扇策略，對電池組進(jìn)行精確的溫度控制。該控制策略的關(guān)鍵在于電池管理系統(tǒng)（BMS）對電池組內(nèi)部各個溫度測量點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，收集包括最高溫度、最低溫度以及電池組內(nèi)的溫度差異等關(guān)鍵信息，通過策略控制確保電池在最佳溫區(qū)內(nèi)運(yùn)行。

當(dāng)系統(tǒng)檢測到最高溫度升至35℃，或者最大溫差達(dá)到8℃同時最低溫度也超過30℃，系統(tǒng)便會啟動1級低速風(fēng)扇，開始進(jìn)行冷卻作業(yè)，防止溫度過快上升；若溫度進(jìn)一步上升，當(dāng)最高溫度攀升至40℃時，系統(tǒng)會激活2級高速風(fēng)扇，以更強(qiáng)的風(fēng)力進(jìn)行冷卻，迅速降低電池組的溫度，防止過熱對電池造成損害；當(dāng)監(jiān)測到最高溫度下降至30℃以下，并且最大溫差收縮至5℃以內(nèi)時，系統(tǒng)將關(guān)閉風(fēng)扇，轉(zhuǎn)而利用自然對流的效應(yīng)來幫助電池組散熱，這樣不僅能有效維持電池組的溫度，同時也能節(jié)約能源。通過這種動態(tài)持續(xù)的循環(huán)調(diào)節(jié)，將電池組的溫度穩(wěn)定地控制在25～40℃的最佳工作區(qū)間內(nèi)，其電池溫度控制策略如圖5所示。

通過這種精細(xì)的溫度控制策略，確保電池組在各種工況下均能保持最佳的熱狀態(tài)，從而延長電池壽命的同時也提高整體的能源效率，對應(yīng)Simulink模型如圖6所示。

1.3 均衡控制仿真模型

動力電池包是由眾多單體電池集結(jié)而成的復(fù)雜系統(tǒng)，這些電池在車輛的實(shí)際運(yùn)行過程中可能會出現(xiàn)電量不一致的現(xiàn)象。為了保障車輛的安全性能，提升電池的使用壽命，并對電池包的工作狀態(tài)進(jìn)行有效的監(jiān)控和維護(hù)，實(shí)施電池均衡控制顯得尤為關(guān)鍵。本文采用多電感主動均衡法，通過電感作為能量傳遞的介質(zhì)，實(shí)現(xiàn)單體電池間電量的均衡，優(yōu)化電池包的整體性能。

多電感均衡型控制電路如圖7所示。控制電路的設(shè)計(jì)由一系列的電感器、二極管以及MOSFET開關(guān)管組成。該電路的核心機(jī)制是在每一對相鄰的電池單體之間部署電感元件，并通過精確控制MOSFET開關(guān)管的閉合與斷開來調(diào)節(jié)電感中的電流流動，實(shí)現(xiàn)能量的有效轉(zhuǎn)移和存儲。這種設(shè)計(jì)賦予了電路極大的靈活性，可以根據(jù)電池系統(tǒng)中單體電池的數(shù)量，便捷地調(diào)整電感元件和MOSFET開關(guān)管的配置數(shù)目。

在Simulink中建立均衡控制仿真模型，模擬電池單體間的均衡過程，確保電池端電壓的一致性。當(dāng)電池單體間的電壓差超過設(shè)定閾值時，均衡電路被激活，通過電感儲存和釋放能量，使電池單體電壓趨于平衡。這一動態(tài)過程不僅提高了電池組的放電深度一致性，也減少了由于電池不一致性導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。電量均衡控制模型如圖8所示。

1.4 電池SOC估算仿真模型的建立

在電動汽車的BMS中，電池的荷電狀態(tài)（SOC）估算是一個至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，同時也是BMS開發(fā)中最熱門和難點(diǎn)之一。文中采用一種先進(jìn)的融合算法，該算法結(jié)合了無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter，UKF）和開路電壓法，同時引入了安時積分修正，以提高電池狀態(tài)估算的準(zhǔn)確性和可靠性。在Simulink環(huán)境下建立的電池SOC估算模型如圖9所示。

無跡卡爾曼濾波作為一種高效的非線性濾波算法，與開路電壓法相結(jié)合，可以在不需要電池長時間靜置的情況下，實(shí)現(xiàn)對電池SOC的實(shí)時監(jiān)測。此外，通過安時積分修正，該融合算法能夠持續(xù)更新和校正SOC值，從而提高了估算的準(zhǔn)確性。這種方法的魯棒性強(qiáng)，能夠適應(yīng)電池在不同使用周期內(nèi)的性能變化，為電池管理系統(tǒng)提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。

1.5 整車仿真模型的建立與集成

為了更真實(shí)地模擬整車的實(shí)際駕駛工況，并在系統(tǒng)級別上評估BMS的各項(xiàng)功能，需要建立整車仿真模型，集成駕駛員行為、永磁同步電機(jī)（PMSM）動態(tài)以及整車動力學(xué)響應(yīng)，以模擬電動汽車在實(shí)際行駛條件下的復(fù)雜工況。

首先，駕駛員模型通過PID控制算法模擬加速和制動過程，以實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)速度的動態(tài)跟隨。其次，PMSM模型采用矢量控制策略，以精確模擬電機(jī)的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩響應(yīng)。整車動力學(xué)模型則考慮了車輛在行駛過程中所受的滾動阻力、空氣阻力、坡道阻力等，以準(zhǔn)確計(jì)算車輛的驅(qū)動力和行駛狀態(tài)。通過在Simulink中集成這些子模型，構(gòu)建了一個全面的整車仿真平臺，如圖10所示，該平臺能夠模擬電動汽車在不同行駛工況下的性能，包括電池的充放電行為、電機(jī)的功率輸出以及整車的能量效率。

2 BMS仿真測試驗(yàn)證

將BMS系統(tǒng)集成到整車仿真模型中后，可以對整個模型進(jìn)行仿真測試，以驗(yàn)證各模型的控制策略、算法和邏輯在模擬的電池行為和車輛動態(tài)條件下能夠正確執(zhí)行，為后續(xù)的硬件在環(huán)和實(shí)車測試提供可靠的基礎(chǔ)，確保從模型開發(fā)到最終產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)的平滑過渡。

2.1 溫度控制集成測試

通過對駕駛員的駕駛行為進(jìn)行仿真輸入，模擬整車駕駛循壞工況，對溫度控制模塊進(jìn)行集成測試驗(yàn)證。溫度及散熱系統(tǒng)狀態(tài)如圖11所示。

圖11測試結(jié)果顯示，當(dāng)電池的最高溫度達(dá)到35℃的臨界值時，散熱系統(tǒng)隨即啟動風(fēng)扇以500r/min的低速運(yùn)轉(zhuǎn)，而當(dāng)溫度超過40℃，風(fēng)扇的轉(zhuǎn)速隨即提升至1000r/min，進(jìn)入高速擋位，以更強(qiáng)勁的風(fēng)力進(jìn)行冷卻，當(dāng)電池的溫度降低至40℃以下時，散熱系統(tǒng)自動調(diào)整風(fēng)扇的運(yùn)行狀態(tài)，切換回低速擋位運(yùn)行。這一調(diào)節(jié)過程與設(shè)計(jì)的散熱控制策略吻合，體現(xiàn)了系統(tǒng)對溫度變化的敏感性和響應(yīng)的準(zhǔn)確性。

2.2 均衡管理測試

模擬不同狀態(tài)下開啟和關(guān)閉均衡管理，測試均衡管理模塊對于各電池SOC的變化影響，驗(yàn)證均衡管理模塊邏輯控制的準(zhǔn)確性，其結(jié)果如圖12所示。

圖12展示了在電池充電過程中均衡開關(guān)的開啟狀態(tài)及其對各串聯(lián)電池單體SOC變化的影響。在充電的初始階段，系統(tǒng)主要依據(jù)電池端電壓作為均衡的參考變量，對電池組進(jìn)行電壓均衡控制。當(dāng)電池充電到達(dá)預(yù)設(shè)的SOC閾值時，均衡控制策略自動切換至以SOC作為主要的均衡變量，以實(shí)現(xiàn)更精確的荷電狀態(tài)均衡。從圖12中可以觀察到，經(jīng)過一段時間的均衡作用后，電池單體間的SOC差異得到了顯著的改善。這表明所采用的均衡策略有效地緩解了電池間的不一致性，促進(jìn)了電池組內(nèi)各單體電池的均衡充電，從而有助于提升電池組的整體性能和使用壽命。

2.3 SOC估計(jì)精度的工況測試

SOC的估計(jì)驗(yàn)證可以采用基于駕駛工況的綜合驗(yàn)證，選用大多數(shù)車企的環(huán)境與續(xù)航測試中歐洲標(biāo)準(zhǔn)的NEDC循壞工況。對駕駛員模型輸入該標(biāo)準(zhǔn)工況，運(yùn)行整體的仿真模型，記錄整個NEDC工況下模型估算SOC的結(jié)果變化，并對比實(shí)際真實(shí)SOC與模型估算結(jié)果，以驗(yàn)證估計(jì)模型的準(zhǔn)確性。圖13為實(shí)際SOC與模型估算輸出結(jié)果的對比圖。從圖3可以看出，所建立的模型在NEDC標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)工況中可以實(shí)時進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和SOC估計(jì)，并且具有較好的精度，達(dá)到了預(yù)期設(shè)計(jì)效果。

3 結(jié)論

通過構(gòu)建電動汽車電池管理系統(tǒng)（BMS）的整個模型，該模型涵蓋了電池模型的建立、BMS控制策略的設(shè)計(jì)以及整車仿真模型的集成，對其進(jìn)行全面的仿真測試與驗(yàn)證，不僅驗(yàn)證了BMS系統(tǒng)設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性和可靠性，而且提供了從模型設(shè)計(jì)到仿真測試的完整流程，為電動汽車BMS的實(shí)際開發(fā)和應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。未來的研究可在本文的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探索電池老化模型和更復(fù)雜的工作環(huán)境，以及考慮整車控制器與BMS之間的通信與數(shù)據(jù)互聯(lián)，從而提高模型的適應(yīng)性和實(shí)用性。此外，引入更多的實(shí)際測試案例和經(jīng)典標(biāo)準(zhǔn)工況下的仿真測試，將有助于全面驗(yàn)證BMS系統(tǒng)的性能，揭示潛在問題，推動電動汽車電池管理系統(tǒng)向更高層次的發(fā)展。

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（編輯 凌 波）