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電動汽車充電機充電蓄電池故障在線診斷的閾值比較法該如何實現?

2019-1-4 9:06:04??????點擊:
電動汽車穩定運行的關鍵在于充電機充電動力蓄電池高效安全的運行管理,其中對充電機充電蓄電池故障的在線檢測和診斷是充電機充電蓄電池管理系統中的重要內容。

本文通過對傳統的帶有延遲時間的閾值比較法進行改進,提出了一種可根據充電機充電蓄電池狀態自適應變參的充電機充電動力蓄電池故障在線診斷方法。該方法在對充電機充電動力蓄電池狀態實時監測的基礎上,通過對故障程度的分析實時改變診斷故障用的閾值和延遲時間,可實現對嚴重故障的快速響應和診斷,并能有效濾除參數采樣過程中可能出現的異常脈沖和針尖毛刺數據的影響,提高了對充電機充電蓄電池故障診斷的及時性和可靠性。

在充電機充電蓄電池充放電過程中模擬各類充電機充電蓄電池故障的結果表明,本方法可根據故障程度實現對故障響應動作的控制,使充電機充電動力蓄電池安全故障的診斷更具合理性,可應用于當前實際的充電機充電蓄電池管理系統之中。

隨著電動汽車的日趨普及和發展,針對電動汽車充電機充電動力蓄電池在充放電工作中的在線監測和故障診斷是保證電動汽車能夠穩定正常運行的關鍵點。

當前電動汽車充電機充電蓄電池管理系統(battery management system, BMS)針對充電機充電蓄電池故障的在線診斷策略多采用帶有延遲時間的閾值比較法。若監測到的充電機充電蓄電池參數在延遲時間內均處于故障閾值內,即可判定故障的發生,設定延遲時間是為了在一定程度上規避采樣數據集中個別數據脈沖和針尖毛刺的影響,提高診斷的可靠性。

該方法的特點是實現起來較為簡單,運算復雜度低,對于嵌入式設備微控單元(microcontroller unit, MCU)來說便于移植和應用,因此其已得到大多數充電機充電動力蓄電池管理廠商的重視,功能也經受了檢驗。

在目前多數的嵌入式BMS產品或故障診斷芯片中,故障閾值和延遲時間兩個參數多被設為定值,但具體數值的標定就成為了恒參的閾值比較法所面臨的難題。若延遲時間設置過短,對于一些可容忍的輕微異常檢測太過靈敏,則影響充電機充電蓄電池工作的穩定性;若延遲時間過長,則可能對于負載短路等參數變化斜率大的故障檢測不及時,影響充電機充電蓄電池健康。

且隨著充電機充電動力蓄電池循環使用次數的增加,充電機充電蓄電池的外特性也會隨之發生改變,恒定的故障診斷閾值也可能會在充電機充電蓄電池老化后出現診斷不及時的情況。

為改進上述傳統故障診斷策略的相關缺陷,本文在對恒參的帶有延遲時間的閾值比較法進行優化的基礎上,設計一套參數自適應的電動汽車充電機充電蓄電池故障診斷系統。該系統可根據充電機充電蓄電池的不同狀態和故障程度智能優化故障閾值和延遲時間,并對故障按等級進行了分類,按故障等級進行相應的針對性處理。

1  原理介紹

本系統定位為由微控管理單元控制的嵌入式設備或集成于BMS的嵌入式管理模塊。系統通過前端與充電機充電動力蓄電池連接的各傳感器采集電壓、電流和溫度等參數,根據設定的數據傳輸協議將采樣值傳輸到后端MCU中進行分析和處理,因此在線故障診斷的策略算法也在MCU中執行,并根據診斷的結果最終控制相關動作模塊來執行后續的故障處理措施。

在嵌入式設備中帶有延遲時間的閾值比較法實現流程如圖1所示。系統通過離散化的處理方式進行閾值比較和診斷延遲,以最小采樣間隔為時間精度,將每次得到的采樣值與故障閾值進行比較。

當出現第一個異常值時開始疊加單位常量 ,并根據后續每次的比較結果決定是繼續疊加還是進行重置。當疊加結果X_Warnadd達到設定的上限X_WarnLim時,判定為該類故障產生;若疊加過程中采樣值恢復到正常范圍內,則將疊加的結果重置,即不判定本次采樣值異常為產生故障。

同時,為了保護充電機充電動力蓄電池的安全,系統對各類故障均設定了兩種故障閾值,分別對應警告和保護兩種等級故障保護措施。警告等級的故障閾值通常略低于充電機充電蓄電池的極限承受值,讓駕駛員也能夠自己察覺到故障,并通過人工措施進行處理。

電動汽車充電機充電蓄電池故障在線診斷的閾值比較法該如何實現?
圖1  帶有延遲時間的閾值比較法故障診斷流程圖

2  電路設計

系統的硬件框圖如圖2所示。

系統的硬件主要由集成了MCU的BMU主機、前端參數采樣單元、用于故障保護的高壓繼電器和用于顯示各參數的顯示屏輔助模塊組成。顯示屏采用24V的直流電源直接供電,BMU主機以及各采樣單元均從充電機充電動力蓄電池取電。

BMU主機的中央處理器MCU采用飛思卡爾公司的專用于電動汽車充電機充電動力蓄電池管理系統的微控制器MC9S12G 16位單片機,此款單片機包括2個異步串口通信SCI和1個串行外設接口SPI,同時內部集成了MSCAN模塊,便于實現與各采樣單元的數據交互。

前端參數采樣單元需實現的功能包括對充電機充電動力蓄電池組總壓、單體電芯和溫度以及工作電流的采樣。其中電芯電壓和溫度采樣通過TI公司的PL455芯片來實現。PL455芯片是一款高度集成式鋰離子充電機充電蓄電池監控和保護器件,單片最多可以采集16個串聯充電機充電蓄電池的電壓和8個溫度以及支持其他傳感器的AUX輸入,并通過高速差動通信鏈路提供報告。管腳輸入電壓范圍在?0.3~6V之間,因此可兼容絕大多數品牌的單體電芯。
 
電動汽車充電機充電蓄電池故障在線診斷的閾值比較法該如何實現?
圖2  系統硬件框圖
 
同時,通過PL455芯片的數據報告機制,可以定位出故障的電芯位置,便于后續維護人員進行處理。采樣選擇的是目前工程上比較常用在充電機充電動力蓄電池檢測領域AS8510數據采集前端芯片,其可在 -40℃~125℃的標準運作溫度范圍內測量電流,誤差僅為5‰。

通信方面分為內部通信和外部通信兩部分,外部通信主要采用CAN總線和485總線兩種通信方式,分別實現對電流采樣單元CSU和外接顯示屏的數據通信。CAN總線是ISO國際標準化的串行通信協議,它是一種多主總線,速率最高可達到1Mbit/s,目前已經被廣泛應用于工業自動化、多種控制設備、交通工具、醫療儀器等眾多環境之中。

而RS-485總線也可適應長距離通信的需求,總線收發器具有高靈敏度,能檢測低至200mV的電壓。因其布線簡單、穩定可靠的特點而被廣泛應用于視頻傳輸等領域之中。

對故障后的保護措施分為警告和切斷充電機充電動力蓄電池工作回路兩種,系統中采用高壓繼電器來實現對充電機充電蓄電池工作回路導通和關斷的控制。高壓繼電器由控制系統和被控制系統兩大部分組成,是一種通過小電流去控制較大電流的“自動開關”。它也能夠起到隔離高壓系統和低壓系統的作用。本系統根據MCU的分析運算結果,對高壓繼電器輸出控制信號,以實現對充電機充電動力蓄電池工作回路的保護控制。

系統在工作過程中,首先由前端參數采樣單元采集充電機充電蓄電池的工作參數,隨后BMU的MCU基于采集到的參數進行分析和處理,MCU得到相應的運算結果后,對各功能執行器件輸出控制信號,以實現各類功能,顯示屏輔佐用于顯示系統內各模塊運算的結果,便于使用者了解當前充電機充電動力蓄電池的工作狀態。因此,本文設計的故障診斷策略是在MCU中完成的。

3  在線故障診斷算法優化(略)
3.1  對故障閾值的改進
通過充電機充電蓄電池狀態對故障閾值進行在線修正,可提高對充電機充電蓄電池各類故障診斷的及時性和有效性,更好地降低充電過程中過壓或過流等情況對充電機充電蓄電池的損傷。

3.2  對延遲時間的改進
通過Simulink仿真證明了該改進后的閾值比較法在檢測故障過程中可根據不同程度的故障針對性地調整診斷時間,同時也能有效濾除一些瞬時的采樣波動,有助于診斷的準確性。在實際系統中須將其轉換為嵌入式程序語言,以供嵌入式設備執行。

3.3  故障等級的判定
模型中通過設定不同的故障閾值,將每類故障劃分為兩個等級,分別對應的警告和回路保護兩種處理措施。其中警告的故障閾值較低,通??稍O定在充電機充電蓄電池極限承受值的95%左右。這也是為了提前警示駕駛員充電機充電蓄電池可能出現的安全故障,使其在可能的情況下先采取一定的人工措施來防止故障產生。因此系統中設定警告等級處理措施為信息報警,或指示燈閃爍即可。

保護等級的安全閾值在極限承受值的100%左右,若用戶在收到警告后未能有效地降低該類故障的參數指標,則系統會進一步采取相應的保護措施來實現對故障的處理。本系統中所采取的保護措施為通過控制串接在充電機充電動力蓄電池工作回路上的高壓繼電器,來強行切斷電源與負載之間的工作回路,以實現對充電機充電動力蓄電池和負載的保護。 

4  實驗測試結果(略)

實驗中采用的電芯松下NCR18650B-H00HA,單體滿充電壓4.25V,額定充電電流為1.62A,由于受限于環境和安全等因素,而PL455芯片又需滿足采樣的串聯電芯數目最少為6串,因此實驗中選擇3并6串的電芯連接方式來模擬一個實際的充電機充電蓄電池組。
對充電機充電蓄電池工作環境的模擬選用的是新科華公司的MTL-T系列充電機充電蓄電池充放電機,通過對其內部微控制器的設置可實時改變充電機充電蓄電池的充放電工作過程中的相關參數,以此來檢驗不同工況下系統的響應。實驗中硬件連接如圖7所示。

電動汽車充電機充電蓄電池故障在線診斷的閾值比較法該如何實現?
圖7  實驗硬件連接圖

測試結果表明系統能根據不同的故障程度,智能化調整檢測花費的時間,以實現對程度嚴重的故障加速處理。一方面盡可能減小大故障對充電機充電動力蓄電池帶來的損傷,另一方面也對一些細微的異常檢測地更加苛刻,保證系統正常穩定的運行。

結論
本文對傳統BMS系統中所采用的閾值比較法故障診斷策略進行改進,設計了一種可根據充電機充電蓄電池狀態自適應的電動汽車充電機充電蓄電池故障在線診斷方法。其可根據充電機充電蓄電池的故障程度,智能化地優化所需的故障閾值和診斷延遲時間,達到對嚴重故障快速響應、輕微故障慢響應的目的,并能有效濾除采樣和數據傳輸過程中一些脈沖信號,針尖毛刺的干擾。

在保證了充電機充電動力蓄電池持續穩定運行的前提下,能夠及時有效地規避異常故障所帶來的損傷和危害。但本方法目前所采用的影響檢測時長的因素還較為基礎和單一,在之后的深入研究中還可增加更多的控制變量,以增強控制的科學性和有效性。
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