安防機器人磷酸鐵鋰電池管理系統(tǒng)研制
發(fā)布時間：2021-03-31 18:12
隨著人工智能的不斷發(fā)展,機器人也越來越受歡迎。其中安防機器人在國內(nèi)的推廣也越來越多。而安防機器人要保證長久的工作,需要選用一個容量大,重量輕的電池,因此作為安防機器人的動力來源——電池,也備受關(guān)注。作為新一代的動力電池——磷酸鐵鋰電池,成為了本文的研究對象。設(shè)計一個能夠準確的、可靠的將磷酸鐵鋰電池信息采集出來并對磷酸鐵鋰電池進行管理的電池管理系統(tǒng)（Battery Management System,BMS）是本文的研究內(nèi)容。對電池的荷電狀態(tài)（State of charge,SOC）進行精確的估算是電池管理系統(tǒng)能夠有效的分析電池電量并進行估算的關(guān)鍵。本文通過對電池管理系統(tǒng)的發(fā)展狀況分析,并結(jié)合磷酸鐵鋰電池的結(jié)構(gòu)、工作原理、性能參數(shù)和使用特性,設(shè)計了用于安防機器人身上的磷酸鐵鋰電池管理系統(tǒng)。主要包括對安防機器人磷酸鐵鋰電池管理系統(tǒng)所需功能分析,進行電池管理系統(tǒng)的硬件設(shè)計、軟件設(shè)計、上位機設(shè)計和系統(tǒng)實驗與分析。具體工作成果如下:1、電池管理系統(tǒng)的硬件設(shè)計。本文設(shè)計了主控制器STM32與BQ76930芯片相結(jié)合的電路,完成對電池電壓、電流和溫度信息的采集�？紤]均衡電流小,均衡電路設(shè)計采用被動均...
【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：71 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖3-2時鐘電路設(shè)計圖
設(shè)計機電路的心臟。本設(shè)計中的時鐘電路由兩個晶振振 HSE，常用外部高頻，PLL 倍頻用，常為 8，為 32.768KHz，它主要提供精確的時鐘源，常圖 3-2。（a） （b）3-2 時鐘電路設(shè)計圖。(a)HSE 電路設(shè)計；(b)LSE 電路 設(shè)計
第三章 電池管理系統(tǒng)硬件設(shè)計OM 用于數(shù)據(jù)的保存并可以對數(shù)據(jù)進行隨時更改，確保電路不會丟失。本設(shè)計中的 EEPROM 選擇使用的為 FM24C64，在上擁有更大的優(yōu)勢，尤其在采集領(lǐng)域，其優(yōu)勢更為明顯。圖3-3為去耦電容 C27 增加 5V 電源的穩(wěn)定性�？谕ㄐ烹娐吩O(shè)計計中的串口通信芯片使用的是 Maxim 公司的 MAX485，相比著更遠的傳輸距離，較低的供電電壓，并且可以實現(xiàn)一對多差分傳輸方式，抗干擾能力更強，更加適合安防機器人的工作 MAX485 一方面負責程序的下載，調(diào)試以及后期的維護，另數(shù)據(jù)通過 STM32 處理后傳輸給上位機，在電腦上顯示電池的用戶需求設(shè)置過壓，欠壓等參數(shù)信息及利用上位機控制電池充具體 MAX485 電路電路設(shè)計如圖 3-4。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池SOC在線精確估算[J]. 夏克剛,錢祥忠,余懿衡,張佳瑤. 電子設(shè)計工程. 2019(05)
[2]一種改進型鋰離子電池SOC估算方法[J]. 史永勝,史祿培,魏浩,于淼杰. 電子器件. 2019(01)
[3]基于平方根無跡卡爾曼濾波的鋰電池狀態(tài)估計[J]. 費亞龍,謝長君,湯澤波,曾春年,全書海. 中國電機工程學報. 2017(15)
[4]基于改進Sage-Husa的自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波的鋰離子電池SOC估計[J]. 楊海學,張繼業(yè),張晗. 電工電能新技術(shù). 2016(01)
[5]特斯拉汽車電池技術(shù)及策略[J]. 劉春娜. 電源技術(shù). 2014(07)
[6]鋰離子電池正極材料LiFePO4的研究進展[J]. 唐致遠,邱瑞玲,騰國鵬,劉元剛. 化工進展. 2008(07)
[7]鋰離子電池正極材料LiFePO4的結(jié)構(gòu)和電化學反應(yīng)機理[J]. 王連亮,馬培華,李法強,諸葛芹. 化學通報. 2008(01)
[8]電池管理系統(tǒng)的概況和發(fā)展趨勢[J]. 姜久春. 新材料產(chǎn)業(yè). 2007(08)
[9]電池管理系統(tǒng)國內(nèi)外現(xiàn)狀及其未來發(fā)展趨勢[J]. 廖曉軍,何莉萍,鐘志華,周紅麗,高學峰. 汽車工程. 2006(10)
[10]磷酸鐵鋰鋰離子電池正極材料的研究[J]. 唐志遠,焦延峰. 化工中間體. 2005(12)
博士論文
[1]動力電池狀態(tài)觀測及管理系統(tǒng)研究[D]. 劉毅.中國礦業(yè)大學 2017
碩士論文
[1]雙卡爾曼濾波與充電電壓曲線融合的LiFePO4電池SOC估算[D]. 劉強.江蘇大學 2018
[2]2kW鋰電池管理系統(tǒng)設(shè)計[D]. 趙耀.杭州電子科技大學 2018
[3]電動汽車動力電池管理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 洪潤琦.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[4]基于二階卡爾曼濾波的鋰電池SOC估算方法及實現(xiàn)[D]. 張舜.北方工業(yè)大學 2018
[5]磷酸鐵鋰電池管理系統(tǒng)研究[D]. 趙宋.廣西大學 2017
[6]鋰離子電池組等效電路建模及SOC估算的研究[D]. 凡旭國.西南科技大學 2017
[7]基于雙卡爾曼濾波算法的磷酸鐵鋰電池建模及SOC估計[D]. 周勝.西南交通大學 2017
[8]基于STM32的實時電池管理系統(tǒng)研究[D]. 廖俊杰.鄭州大學 2017
[9]基于改進型PNGV等效模型的動力電池SOC估算方法的研究[D]. 孫張馳.合肥工業(yè)大學 2017
[10]純電動汽車磷酸鐵鋰電池管理系統(tǒng)設(shè)計[D]. 吳剛.南昌大學 2016
本文編號：3111858
【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：71 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖3-2時鐘電路設(shè)計圖
設(shè)計機電路的心臟。本設(shè)計中的時鐘電路由兩個晶振振 HSE，常用外部高頻，PLL 倍頻用，常為 8，為 32.768KHz，它主要提供精確的時鐘源，常圖 3-2。（a） （b）3-2 時鐘電路設(shè)計圖。(a)HSE 電路設(shè)計；(b)LSE 電路 設(shè)計
第三章 電池管理系統(tǒng)硬件設(shè)計OM 用于數(shù)據(jù)的保存并可以對數(shù)據(jù)進行隨時更改，確保電路不會丟失。本設(shè)計中的 EEPROM 選擇使用的為 FM24C64，在上擁有更大的優(yōu)勢，尤其在采集領(lǐng)域，其優(yōu)勢更為明顯。圖3-3為去耦電容 C27 增加 5V 電源的穩(wěn)定性�？谕ㄐ烹娐吩O(shè)計計中的串口通信芯片使用的是 Maxim 公司的 MAX485，相比著更遠的傳輸距離，較低的供電電壓，并且可以實現(xiàn)一對多差分傳輸方式，抗干擾能力更強，更加適合安防機器人的工作 MAX485 一方面負責程序的下載，調(diào)試以及后期的維護，另數(shù)據(jù)通過 STM32 處理后傳輸給上位機，在電腦上顯示電池的用戶需求設(shè)置過壓，欠壓等參數(shù)信息及利用上位機控制電池充具體 MAX485 電路電路設(shè)計如圖 3-4。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池SOC在線精確估算[J]. 夏克剛,錢祥忠,余懿衡,張佳瑤. 電子設(shè)計工程. 2019(05)
[2]一種改進型鋰離子電池SOC估算方法[J]. 史永勝,史祿培,魏浩,于淼杰. 電子器件. 2019(01)
[3]基于平方根無跡卡爾曼濾波的鋰電池狀態(tài)估計[J]. 費亞龍,謝長君,湯澤波,曾春年,全書海. 中國電機工程學報. 2017(15)
[4]基于改進Sage-Husa的自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波的鋰離子電池SOC估計[J]. 楊海學,張繼業(yè),張晗. 電工電能新技術(shù). 2016(01)
[5]特斯拉汽車電池技術(shù)及策略[J]. 劉春娜. 電源技術(shù). 2014(07)
[6]鋰離子電池正極材料LiFePO4的研究進展[J]. 唐致遠,邱瑞玲,騰國鵬,劉元剛. 化工進展. 2008(07)
[7]鋰離子電池正極材料LiFePO4的結(jié)構(gòu)和電化學反應(yīng)機理[J]. 王連亮,馬培華,李法強,諸葛芹. 化學通報. 2008(01)
[8]電池管理系統(tǒng)的概況和發(fā)展趨勢[J]. 姜久春. 新材料產(chǎn)業(yè). 2007(08)
[9]電池管理系統(tǒng)國內(nèi)外現(xiàn)狀及其未來發(fā)展趨勢[J]. 廖曉軍,何莉萍,鐘志華,周紅麗,高學峰. 汽車工程. 2006(10)
[10]磷酸鐵鋰鋰離子電池正極材料的研究[J]. 唐志遠,焦延峰. 化工中間體. 2005(12)
博士論文
[1]動力電池狀態(tài)觀測及管理系統(tǒng)研究[D]. 劉毅.中國礦業(yè)大學 2017
碩士論文
[1]雙卡爾曼濾波與充電電壓曲線融合的LiFePO4電池SOC估算[D]. 劉強.江蘇大學 2018
[2]2kW鋰電池管理系統(tǒng)設(shè)計[D]. 趙耀.杭州電子科技大學 2018
[3]電動汽車動力電池管理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 洪潤琦.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[4]基于二階卡爾曼濾波的鋰電池SOC估算方法及實現(xiàn)[D]. 張舜.北方工業(yè)大學 2018
[5]磷酸鐵鋰電池管理系統(tǒng)研究[D]. 趙宋.廣西大學 2017
[6]鋰離子電池組等效電路建模及SOC估算的研究[D]. 凡旭國.西南科技大學 2017
[7]基于雙卡爾曼濾波算法的磷酸鐵鋰電池建模及SOC估計[D]. 周勝.西南交通大學 2017
[8]基于STM32的實時電池管理系統(tǒng)研究[D]. 廖俊杰.鄭州大學 2017
[9]基于改進型PNGV等效模型的動力電池SOC估算方法的研究[D]. 孫張馳.合肥工業(yè)大學 2017
[10]純電動汽車磷酸鐵鋰電池管理系統(tǒng)設(shè)計[D]. 吳剛.南昌大學 2016
本文編號：3111858
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