矿用锂电池电源设计及性能试验研究

来源 :中国矿业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hbimac
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随着锂电池性能的逐渐提升以及成组技术的不断完善,使其成为煤矿设备动力电源以及后备电源蓄电池的首选。但是,目前对矿用锂电池电源的研究较少,设计一套符合煤矿特殊应用背景的锂电池电源,不仅能够为其它矿用电源设计提供经验,同时为煤矿设备提供可靠、稳定、高效的电源输入,对保证人身和财产安全具有重要意义。  本文选用磷酸铁锂电池作为后备电源蓄电池,设计了煤矿监测通信设备用锂电池电源,主要研究内容包括:(1)在研究矿用后备电源应用背景的基础上,确定了锂电池电源的技术参数,并对电源设计要点进行分析;(2)设计了以STM32为控制核心的电池管理系统,采用了专用锂电池管理芯片AD7280A监测电池状态,完成了单总线温度采集电路、霍尔隔离大电流检测电路、精密采样电阻小电流检测电路以及输入输出控制电路等BMS硬件电路设计;BMS软件移植了μC/OS II嵌入式操作系统,将电池监测设计成各类任务,合理分配各任务执行时间,保证BMS高效运行;设计BMS性能测试上位机,采用LabVIEW完成可视化界面设计,具有电池监测、数据查询、参数配置以及RUL预测等功能;通过设计PCB四层板、软件滤波、变量管理以及上位机优化,提高BMS抗干扰能力,保证系统稳定运行;(3)采用基于Ah积分法和负载电压法的混合模型完成SOC实时估计,分析Ah积分法估计的各影响因素,并制定了相应补偿策略;混合模型加入并联加权反馈结构,通过电池状态判断,自适应选取混合模型加权值,将两种方法有效融合,并完成混合模型的嵌入式应用;试验结果表明,混合模型较单一算法具有更好的SOC估计效果;(4)采用高斯过程回归模型进行RUL预测,通过LabVIEW、Access以及Matlab混合编程完成上位机RUL预测模块设计;对比不同长度的训练数据预测效果,结果验证了GPR模型具有良好的矿用锂电池RUL预测性能;(5)采用了多个测试平台进行电源性能试验;对磷酸铁锂电池性能进行测试,得到电池参数理论基础;完成BMS总体性能测试,包括锂电池电源监测精度、SOC估计、RUL预测以及可靠性等测试,并根据试验结果进行改进;最终,后备电源满足煤矿要求,并得到了实际工程应用。  
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