关于航空用动力锂电池组工作特性分析.docVIP

关于航空用动力锂电池组工作特性分析 　　随着电动汽车、航空、通信等领域的发展需求，可重复充电的锂电池凭借其比能量高、质量轻、体积小、成熟度和成本优势得到广泛应用。操作系统复杂程度的提高，使得锂电池从单体到成组的技术也随之发展。单个电池是远远不能满足系统供能需求的，因此需要将电池串、并联组合使用。锂电池的性能，通常是指单体锂电池的性能。锂电池成组后不同于单体，其性能大打折扣。出现组内不均衡、散热性不好、安全性降低、寿命缩短等问题。所以，锂电池成组应用制约着电动汽车、航空航天等新能源产业领域的发展。准确地预测锂电池，尤其是锂电池组的性能和寿命仍是一个难点。从20世纪90年代开始，随着计算能力和软件技术的提高，那时的预测能力还不是很成熟，但很多的研究学者进行了一些先进研究实验为后面的研究奠定了基础。张华辉，齐铂金等对锂电池组合前后的特性做了研究，考虑到成组前后电池的容量、SOC等的变化;韩智强，姜久春等对锂离子动力电池电路模型的频率特性进行了仿真分析，为铁路客车电池的建模提供依据;P.Hong-Sun,K.Chong-Eun等对混合动力车锂电池组的充电均衡模块进行了研究;XiaosongHu,ShengboLi等人对锂电池不同的等效电路模型做了研究分析，为锂电池的后续研究提供了研究依据，等等。此外，国内外很多企业和高校及研究所都对锂电池组的管理和维护做了相关的研究。例如，曼彻斯特大学、美国通用汽车公司、日本丰田汽车和松下电器公司、韩国LG化学公司、中国比亚迪有限公司、清华大学、大连化物所等。 　　文中首先对锂电池进行建模并基于扩展卡尔曼滤波算法估计其剩余电量，接着针对航空用7ICP系列的锂电池组，基于锂电池状态监测系统平台对锂电池成组前后进行充放电实验，研究分析实验结果得出锂电池组的工作特性。 　　1锂电池化学特性 　　锂离子电池以碳素材料为负极，以含锂的化合物作正极，没有金属锂存在，只有锂离子。实验选用的7ICP系列锂电池组由锂离子蓄电池单体组成的。其正极材料为LiCoO2，负极材料为C。 　　2剩余电量估算 　　卡尔曼滤波适用于状态向量、系统输入与观测向量之间是线性关系的系统。而扩展卡尔曼滤波法则将系统的非线性系统函数线性化，进而结合卡尔曼滤波基本算法进行状态估计，因此扩展卡尔曼滤波适用于非线性系统。 　　以电池剩余电量为状态参数xk，电流ik为控制量建立状态方程，以电池电压yk为观测量建立观测方程。 　　此计算流程通过Matlab软件仿真可得到电池剩余电量的估算结果，结合常温下电池放电实验验证，实验结果验证了该估计算法的可行性和精确性。 　　3锂电池组充放电实验及分析 　　3.1充电实验 　　充电采用先恒流充电后恒压充电。恒流充电电流为9.0A，当串联电池组中单体电压的最高端电压为4.15V(恒压点)时，转为恒压充电。当充电电流小于0.4A时停止充电。 　　采用相同的充电控制策略，对比两条曲线可以看出，单体电池的电压和电池组电压的变化趋势整体上是一致的，但电池组电压的上升要缓慢得多。先恒压充电，充电初期电池组和单体的电压均迅速上升，但电池组电压的曲线斜率小，电压上升缓慢，到达转折点的时间滞后于单体电池;充电中期，电池组和单体电压均趋于平缓，但电池组电压的曲线波动相对大;充电后期，单体电池的电压逐渐趋于稳定，而电池组的电压还在继续上升即趋于稳定需要更长的时间。从实验结果可以明显得知，锂电池成组后其充电工作特性不同于单体，充电特性有所下降。 　　3.2放电实验 　　放电采用45A大电流恒流串联放电。当检测到电池组总电压降至21V或至少有一只单体电压降至3.0V时，停止放电。 　　对比两条曲线可以看出，两者的变化走向基本上是一致的，放电初期和末期电池组和单体的放电速率均较大，中期比较平缓。放电初期，电池组的波动相对单体较大;放电中期，电池组与单体的放电速率不一致，电池组的曲线变换相对缓慢;放电后期，电池组的曲线转折点相对滞后，单体的曲线变化相对陡峭，放电速率快。结果表明，锂电池在成组以后，其放电特性不同于单体的特性，特别是在放电初期和末期。 　　3.3循环充放电实验 　　循环充放电实验中充电-搁置-放电为一个实验周期。实验前先对电池组进行放电处理，搁置一段时间使其温度、活性恢复正常后再进行循环充电实验。充电过程的控制同第一节充电实验;充电完成后再进行搁置处理;之后进行放电实验，放电过程的控制同第二节放电实验，以此为周期反复进行实验，测得实验数据。 　　本文选取其中一个周期来加以分析。由图可以看出，电池组与单体的曲线走势基本上是一致的。从充电的三个阶段来看，电池成组后较单体电池来说充电速率慢、时间长;搁置状态下，单体电池的电压基本上保持不变，而电池组的电压还有上下