新能源汽車電池管理系統的優化設計與技術實現

摘 要：新能源汽車產業的快速發展對電池管理系統提出了更高要求。針對當前電池管理系統在性能監測、故障診斷和溫度均衡等方面存在的問題，提出了一種優化的電池管理系統設計方案。通過改進狀態估算算法、引入自適應故障診斷機制、優化均衡控制策略，實現了電池組的高效管理。實驗結果表明，優化后的系統在SOC估算精度、故障識別率和溫度均衡效果方面分別提升了15.3%、23.7%和18.9%，為新能源汽車電池管理系統的技術升級提供了新思路。

關鍵詞：電池管理系統 狀態估算 故障診斷 溫度均衡 優化設計

隨著新能源汽車技術的不斷發展，作為核心部件的動力電池系統的安全性、可靠性和使用壽命越來越受到關注。電池管理系統作為確保動力電池安全高效運行的關鍵環節，其性能直接影響整車性能。現有電池管理系統在狀態監測精度、故障診斷實時性和溫度均衡效果等方面仍存在不足，急需進行技術優化和升級。基于此，開展電池管理系統的優化設計研究具有重要的理論意義和實用價值。

1 系統優化設計目標

新能源汽車電池管理系統的優化設計著眼于提升系統運行效率、可靠性和安全性。針對動力電池在使用過程中面臨的狀態監測不準確、故障診斷滯后、溫度分布不均等問題，優化設計確立了明確的技術指標。在狀態監測方面，SOC估算精度需達到98%以上，響應時間控制在100ms以內；故障診斷方面，系統能夠實現電壓、電流、溫度等關鍵參數異常的快速識別，故障檢測率需達到95%以上，誤報率控制在1%以下；均衡控制方面，電池組溫差需控制在3℃以內，確保一致性[1]。同時，系統具備完善的數據存儲和通信功能，支持CAN總線實時數據傳輸，通信成功率需達到99.9%。優化設計充分考慮系統的擴展性和兼容性，預留硬件接口和軟件升級空間，適應不同類型動力電池的管理需求。通過建立科學的評價指標體系，為系統優化提供量化依據，推動電池管理系統性能的全面提升。

2 系統優化方案設計

2.1 系統架構優化

電池管理系統架構優化采用分層分布式設計理念，構建主從式多級管理架構。系統由主控制器、從控制器、數據采集單元、均衡控制單元和通信單元等模塊組成。主控制器基于高性能ARM處理器設計，負責系統整體控制策略的執行、數據處理和對外通信；從控制器采用雙MCU冗余設計，分別負責數據采集和均衡控制，提升系統可靠性。數據采集單元采用高精度ADC和運放電路，實現電壓、電流、溫度等參數的精確測量；均衡控制單元集成有源均衡電路，通過MOSFET開關矩陣實現電池單體間的能量轉移[2]。通信單元采用CAN總線和RS485雙重通信方案，保證數據傳輸的實時性和可靠性。系統各功能單元間通過光耦實現電氣隔離，有效防止干擾和故障傳播。優化后的系統架構具有模塊化程度高、擴展性強、抗干擾能力強等特點，為電池管理系統的穩定運行提供了可靠的硬件基礎（圖1）。

2.2 核心功能優化

2.2.1 狀態估算算法改進

狀態估算算法改進采用擴展卡爾曼濾波與粒子濾波融合的方法，顯著提升了SOC估算精度。改進后的狀態方程為：

其中x（k）為系統狀態向量，包含SOC、內阻等參數；u（k）為系統輸入；w（k）和v（k）分別為過程噪聲和測量噪聲。算法引入溫度修正因子λt和老化系數μa，建立電池等效電路模型：

式中Uoc為開路電壓，K0、K1、K2為擬合系數，T為溫度，N為循環次數。通過自適應權重分配策略動態調整EKF和PF的融合比例，在不同工況下實現最優估算。經實車測試驗證，改進算法在動態工況下SOC估算誤差降至1.2%以內，收斂時間縮短40%，為電池管理決策提供準確依據。

2.2.2 故障診斷機制創新

故障診斷機制創新結合深度學習與專家系統，構建多層級故障診斷體系。基于長短時記憶網絡（LSTM）建立故障特征提取模型：

其中ht為隱層狀態，xt為輸入特征向量，包含電壓、電流、溫度等參數；Wh、Wy為權重矩陣，bh、by為偏置向量。診斷系統將故障分為電氣故障、熱管理故障和通信故障三大類，建立故障特征庫F={f1， f2，...，fn}。通過分析故障演化規律，提出故障預警指數：

式中S為故障嚴重度，O為發生概率，D為檢測難度。系統實時計算各類故障概率分布，當RPN超過預警閾值時觸發相應級別告警。

2.2.3 均衡控制策略優化

均衡控制策略優化采用自適應模糊控制方法，實現電池組的主動均衡管理。建立溫度場分布模型：

其中ΔT為溫度變化量，k為傳熱系數，Q為熱量，C為修正系數。基于模糊規則設計均衡控制器：

式中ΔT為溫差，Pi、Qj、Rk分別為溫差、變化率和控制量的模糊子集。引入自適應因子β動態調整均衡電流：

式中Im為最大均衡電流，ω為調制頻率。控制策略綜合考慮SOC差異和溫度分布，在保證均衡效果的同時降低能量損耗。

2.3 硬件電路優化

2.3.1 數據采集電路

數據采集電路優化采用高精度運算放大器AD8628和24位Σ-Δ型ADC芯片ADS1256，實現電壓采樣精度提升至0.1mV。電池電壓采樣電路引入多級分壓結構，通過精密電阻網絡R1-R4降低分壓比對采樣精度的影響[3]。溫度采集采用NTC熱敏電阻與基準電壓源組成惠斯通電橋，配合低噪聲運放構建差分放大電路，溫度采集精度達到±0.1℃。電流采樣采用霍爾傳感器ACS758與二階巴特沃斯低通濾波器相結合，有效抑制高頻干擾。采樣電路整體布局采用星形拓撲，PCB設計時將模擬地與數字地通過單點連接，降低地環路干擾。

2.3.2 均衡控制電路

均衡控制電路采用buck-boost拓撲結構實現主動均衡，關鍵器件選用導通電阻低至2.8mΩ的MOSFET（IPT007N06N）作為開關管。均衡電路包含功率變換單元、驅動保護單元和控制單元。功率單元采用同步整流技術，通過IR2110驅動芯片產生互補PWM信號控制高低邊MOSFET，均衡電流可達5A[4]。保護單元集成過壓保護、過流保護和溫度保護功能，采用MAX4373電流檢測芯片實時監測均衡電流。控制單元基于STM32F407單片機設計，通過PID控制算法動態調節占空比。PCB布局時特別注意功率器件的散熱設計，在MOSFET背面預留大面積銅皮并增加過孔陣列，降低結溫升（圖2）。

2.3.3 通信接口電路

通信接口電路優化重點解決電磁兼容性問題，采用CAN和RS485雙通道設計。CAN通信基于TJA1050收發器芯片，加入TVS管防護和共模電感濾波，提升抗干擾能力[5]。信號線采用差分雙絞線傳輸，兩端加入120Ω終端匹配電阻消除反射。RS485通信采用ADM2483隔離收發器，提供2500V電氣隔離，有效防止共模干擾。電源部分采用DC-DC隔離模塊B0505S，為通信單元提供獨立電源。PCB設計采用四層板結構，信號層和電源層之間增加接地層屏蔽，關鍵信號采用包地設計。

2.4 軟件設計優化

2.4.1 模塊化設計

軟件架構采用分層式模塊化設計，將系統劃分為驅動層、服務層和應用層三個層級。驅動層封裝底層硬件操作，包括ADC采樣、PWM生成、CAN通信等基礎功能，實現硬件抽象化處理。服務層構建中間件平臺，負責數據處理、狀態管理和任務調度，采用面向對象方法設計數據結構和接口。應用層實現核心算法和控制策略，包括狀態估算、故障診斷和均衡控制等功能模塊。系統采用FreeRTOS實時操作系統，建立優先級任務機制，保證關鍵任務的實時性。通過消息隊列和信號量機制實現模塊間的解耦和同步，增強代碼的可維護性和可擴展性。關鍵模塊采用看門狗機制，實現異常監測和自恢復。

2.4.2 算法實現

核心算法實現采用狀態機方式組織程序結構，設計狀態轉移方程：

其中S（t）為系統狀態向量，I（t）為輸入向量，O（t）為輸出向量，F和G分別為狀態轉移函數和輸出函數。算法執行效率優化采用定點數運算代替浮點運算，將復雜計算預處理為查找表：

式中LUT為查找表，n和m為位移量。狀態估算算法采用遞推方式實現，減少堆棧開銷。故障診斷算法使用位圖索引加速特征匹配。均衡控制算法采用中斷方式觸發，確保控制及時性。

2.4.3 通信協議

通信協議設計采用分層封裝結構，定義數據幀格式：

Header為幀頭標識（0xAA55），Length為數據長度，CMD為命令字，Data為數據段，CRC采用CRC16-CCITT校驗算法：

協議支持數據分包傳輸和自動重傳機制，最大傳輸單元MTU為256字節。數據壓縮采用差值編碼方式：

其中C（n）為原始數據，Cd（n）為壓縮后數據。通信協議實現了數據加密、流量控制和錯誤檢測功能，采用滑動窗口機制提高傳輸效率。

3 系統測試與驗證

3.1 測試平臺搭建

系統測試平臺由電池模擬單元、負載模擬單元、數據采集單元和監控單元組成。電池模擬單元采用Chroma 17020電池模擬器，配置32并聯通道，電壓范圍2.5V-4.2V，最大輸出電流100A，實現對不同工況下電池特性的精確模擬。負載模擬單元使用EA-ELR 9080-510可編程直流電子負載，支持CC、CV、CP、CR多種工作模式，最大功率15kW。數據采集單元集成NI PXIe-6363高速數據采集卡，采樣率2MS/s，分辨率16位，實現對系統關鍵參數的實時監測。監控單元基于LabVIEW開發測試軟件，構建圖形化操作界面，實現測試過程控制、數據記錄和結果分析。測試平臺通過RS485和CAN總線與被測系統建立通信連接，支持自動化測試和故障注入。

3.2 性能測試結果

針對優化后的電池管理系統進行全面性能測試，重點驗證狀態估算、故障診斷和均衡控制三個核心功能。系統在HPPC工況下進行了48小時持續運行測試，采集數據100萬組。如表1所示，優化后系統在關鍵性能指標上均實現顯著提升。SOC估算最大誤差由原來的3.5%降至1.2%，均衡控制使電池組溫差降至2.5℃以內。在動態響應測試中，系統對電壓、電流突變的響應時間縮短至50ms，故障識別準確率達到97.3%。測試結果表明，優化設計顯著提升了系統整體性能。

3.3 可靠性驗證

系統可靠性驗證采用加速壽命測試方法，在高溫（60℃）、高濕（85%RH）環境下進行1000小時連續運行測試。如表2所示，系統在各項可靠性指標上表現良好。通過注入500次隨機故障，系統均能準確識別并作出響應，平均恢復時間小于100ms。振動測試（5-200Hz，2g）和沖擊測試（15g，11ms）后，系統各項功能正常，關鍵器件無異常。EMC測試結果顯示，系統電磁抗擾度滿足ISO 7637-2標準要求，輻射發射水平低于限值15dB。

4 結語

通過對新能源汽車電池管理系統的深入研究和優化設計，成功解決了現有系統在狀態估算、故障診斷和均衡控制等方面的技術難題。優化后的系統具有更高的估算精度、更快的故障響應速度和更好的均衡效果，顯著提升了電池管理系統的整體性能。實驗結果驗證了優化方案的可行性和有效性，研究成果可為新能源汽車電池管理系統的技術進步提供參考。未來研究將進一步探索智能化控制策略，提升系統的適應性和可靠性。

參考文獻：

[1]張永祥.基于電池管理系統的新能源汽車續航能力優化研究[J].汽車知識，2025，25（01）：4-6.

[2]戴其華，陳靜，洪明虎，等.新能源汽車電池管理系統的優化策略研究[J].汽車維修技師，2024（22）：22-23.

[3]金標.新能源汽車電控技術在電池管理系統中的應用分析[J].汽車維修技師，2024（22）：49-50.

[4]秦顯峰.電池均衡技術在新能源汽車中的應用[J].汽車測試報告，2024（20）：44-46.

[5]馬輝輝.新能源汽車中的電池管理系統分析[J].電子技術，2024，53（09）：98-99.