【摘要】：隨著煤炭工業(yè)發(fā)展和礦山設備技術進步,鋰離子電池在煤礦電氣設備的監(jiān)控、通訊和自動化系統(tǒng)應用日益廣泛,能否為設備提供安全、穩(wěn)定、高效的電源輸入,直接影響著礦井高效運行和人員生命安全。本文以礦用大容量磷酸鐵鋰電池為研究對象,設計了完善的礦用鋰離子電池狀態(tài)監(jiān)測與壽命預測系統(tǒng),實現了對鋰離子電池狀態(tài)監(jiān)控、智能管理、自動保護,狀態(tài)估計與壽命預測等功能,改善了電池性能衰退、容量逐漸變低和壽命短等問題,對增強供電系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性具有重要的意義。主要研究內容包括:(1)分析研究鋰離子電池的工作原理與特性,包括充放電特性、倍率特性、循環(huán)特性等,總結影響電池SOC和RUL的因素,確定系統(tǒng)需監(jiān)測參數;(2)依據相關標準與功能需求,進行電池管理系統(tǒng)硬件設計,包括基于STM32的主控單元、電池組均衡單元、單總線溫度采集單元、電流監(jiān)測及保護單元、容量自檢單元等,設計了分階閥值電阻均衡電路、霍爾隔離和串聯精密電阻及電壓變換兩種高精度的電流采集方案和硬件檢測保護電路;(3)采用自適應性強的BP神經網絡進行SOC估計,考慮SOC與放電倍率和電壓之間的內在關系,對比采用彈性BP算法改進網絡學習性能,并基于實測數據通過MATLAB訓練得到有效網絡模型證明算法在SOC估計的有效性;(4)結合工況和電池模型難確定、樣本量小等現狀,采用RVM回歸模型預測電池RUL,其中采用EM迭代算法解決Mackay迭代等算法中逆矩陣不存在的問題,將DGM(1,1)和RVM結合來改善模型長期預測能力,并基于實測數據通過MATLAB訓練得到RUL預測模型,測試對比證明了算法的有效性;(5)完成BMS和上位機軟件程序設計和開發(fā)應用,BMS主控單元引入了UC/OS-II實時操作系統(tǒng),將任務設置優(yōu)先級,包括主程序、電壓采集和充電均衡任務、電流采集任務、監(jiān)測保護任務、數據傳送和接收任務等;基于Lab VIEW與Access數據庫、MATLAB混合編程的上位機程序包括數據顯示、故障判斷、數據庫存儲與讀取、SOC估計和RUL預測等模塊。
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【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM912

【參考文獻】

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本文編號：2470263