首页 > 汽车技术 > 正文

基于AURIX多核架构的电池管理系统

2022-07-25 19:47:08·  来源:AutoAero  
 
摘要:电池管理系统(BMS)是新能源汽车电池系统的核心。随着新能源汽车电池能量密度的提高,其控制算法变得越来越复杂,电池管理系统的工作也更加繁重。为解决

摘要:

电池管理系统(BMS)是新能源汽车电池系统的核心。随着新能源汽车电池能量密度的提高,其控制算法变得越来越复杂,电池管理系统的工作也更加繁重。为解决这些限制,基于AURIX多核微控制器开发了电池管理系统的硬件、软件和控制策略模型。微处理器控制单元采用双核开发芯片,满足功能安全要求。实现了控制策略和个体信息采集双核处理,提高了处理效率。开发了电池管理系统的四层软件架构。利用MATLABSimulink实现了电池管理系统策略模型的图形化开发,台架试验和实车试验。结果表明,开发的电池管理系统满足新能源汽车的应用需求。

引言

锂离子电池在其使用寿命期间需有效且高效地保持良好的性能、注意其运行条件以避免物理损坏、处理热降解和电池失衡。因此,需要一种高效的电池管理系统(BMS)。电池管理系统是连接动力电池和整车控制单元的桥梁,提高动力电池的利用效率。优秀的电池管理系统可以保证动力电池的性能,延长电池寿命,降低维护成本。BMS的基本功能是采集电池信息,包括总电压、总电流、电芯电压、电芯温度等信号,判断电池故障状态,估计电池SOC全球许多新能源汽车企业都将电池管理系统视为企业的核心技术。特斯拉电动汽车的电池来自松下,但其电池管理系统是独立开发的。从2008年到2015年,特斯拉的核心知识产权大多与电池管理系统相关。日本丰田普锐斯混合动力电动汽车使用的电池管理系统也是一个独立开发的系统。除了传统功能外,西门子开发的电池管理系统可以实时跟踪电池变化,优化充电过程。本田在其现有的电池管理系统中增加了车载充电和高压监控等控制功能。BMS由许多组件组成,例如传感器、控制器和执行器。各种研究人员以不同的方式提出了电池管理系统。将BMS的组件分为硬件和软件结构的角度。根据通信网络,BMS可分为分布式电池管理系统和集成电池管理系统。分布式电池管理系统由主控模块和样本均衡模块组成。这两个模块通过CAN总线连接。主控模型处理管理策略,获取高低压信号。样品均衡模块处理电芯电压和温度的采集,控制电芯平衡开关。集成电池管理系统只有一个单元,包括主控模型和样品均衡模块的功能。随着低成本和简洁架构的要求,集成电池管理系统越来越受欢迎。传统的集成电池管理系统通常包含一个微处理芯片。随着电池组数的增加,微处理器的工作时间将被电池采样过程占用。剩下的时间不足以管理战略的过程。同时,基于BMS策略的模型得到广泛研究,并增加了大量的迭代计算工作。

本研究基于多核微控制器的研究提出了一种集成电池管理系统,该系统适用于大容量电池组。BMS的硬件采用AURIX265+TLF35583芯片开发,满足功能安全要求。实现了管理策略和信息采集双核处理,提高了处理效率。开发了电池管理系统的四层软件架构来应对双核处理需求。BMS的管理策略由MatlabSimulink开发并集成到软件架构中。

整体架构BMS的设计

BMS的组成部分从硬件和软件结构的角度进行分类,如图1所示。BMS的硬件由传感器、执行器、通信接口、EEPROM和微机系统组成。该软件由数据采集、状态估计、故障诊断和保护、电池平衡控制、热管理、充电控制、通信管理、数据存储和校准组成。软件根据硬件获取电池包、电芯和整车数据,估计充电状态,进行故障报警,限制充放电电流。本文将重点关注BMS微机系统和软件架构的更新,用于管理策略和信息采集的双核处理。

图片

1 BMS基本框架及要点

硬件设计

采用模块化设计方法设计电池管理系统的硬件,分为微机模块、电芯管理模块、数字驱动模块、通信模块和电池组采集模块。硬件设计如图2所示。

图片

2电池管理系统硬件平台

设计了基于AURIX265DTLF35583的微机模块。AURIX265芯片是一个双核32位处理器,最高频率200MHz2.5MBFlash240KBRAM,如图3所示。具有功耗低、存储空间大、计算能力强等优点。对于BMS的应用,尽量利用了其他芯片资源。在图3中,PFlash被用于存储BMS的程序。DFlash应用于EEPROM存储SOC(充电状态)、SOH(健康状态)、故障ID和其他必要的实时数据的信息。QSPIQueuedSerialPeripheralInterface)的四个通道用于与TLF35584的电源芯片、BTS724GDRV8872的数字驱动芯片、LTC6820的单元管理芯片进行通信,增强了数据采集,提高沟通效率。Multi-CAN用于将通信模块连接到车辆控制单元和直流充电控制单元。通用模拟通道、数字通道和脉宽调制通道应用于实现包采集模块化。特别是第二个进程核(TC1.6PCPU1)单独分配给QSPI2进行小区数据采样,极大地提升了数据采集的处理速度,不会被应用请求频繁中断。没有cell数据采样的工作量,第一个进程核心(TC1.6PCPU0)将专注于BMSpack数据采样和管理策略。

图片

3 BMS双核处理器

电池管理系统的外部供电模块采用TLF35583,具有电源管理(0.1mA@睡眠模式)、看门狗管理和定时唤醒功能。它集成了两个带电流限制的5V电源,可以自我诊断短路故障,确保系统可靠性。多种安全功能可以轻松实现ASIL-D以及各种微控制器。TLF35583的使用资源如图4所示。

图片

双核BMS的电源芯片资源

数字驱动模块用于驱动BMS的接触器,如主负接触器、风扇继电器、PTC继电器和电子锁。采用英飞凌BTS724G,四路高边驱动,工作电压5.5V~40V,单路额定电流3.3A,峰值电流12A。设计了两个通道的CAN收发芯片来构建通信模块。电池组采集模块包括交流充电接口(CC1CPNTC1NTC2)、直流充电接口(CC2NTC3NTC4)、电池组总电压传感器(BatVolat1BatVolat2)、总电流传感器(HALL1HALL2)和通用DIONACCHVIL)。充电接口的标准设计见全球技术标准。电池组电压传感器和电流传感器是根据电阻分压原理设计的。特别是本研究采用TI1301系列芯片进行高压隔离,隔离电压可达2500VDC,可以满足电池的全范围使用。通用DI直接来源于微机模块。LTC6811LTC6820用于收集和诊断电池电压和温度,以及控制平衡。LTC6811是凌力尔特公司的第四代多节电池监测芯片,可测量12节串联电池的电压,采集误差为1.2mV。每个芯片包含三个温度采集通道,支持10K负温度系数电阻。硬件设计示意图如图5所示。

图片

5  LTC6811与微机模块的连接LTC6811的寻址特性允许多个器件通过一根双绞线连接到单个SPI主控器,实质上创建了一个大型并行SPI网络。双绞线仅在电缆的开头(主)和末端终止。通常,SPI网络系统最好限制在紧凑的组件中,以避免过度的SPI脉冲失真和EMC拾取。SPI网络中的最大设备数量由串行时序要求严格规定。SPI网络可以通过隔离栅来回发送和接收差分脉冲进行通信。这种SPI网络系统的缺点是,当电池串数超过100个时,扫描整个电池电压和温度的简单时间超过100毫秒。更重要的是,采样过程不能中断。现有的解决方案是添加一个从属简单单元或添加另一个低成本的8位芯片用于单元管理。本研究提出了用于单元管理的第二个核心(CPU1),而不是现有的解决方案。采样过程不会中断,采样时间受CPU0限制。通过这种方式,,集成电池管理系统可以在电池管理策略和电池获取管理之间进行完美权衡。最后设计了集成电池管理系统,如图6所示。所开发的电池管理系统的技术参数如表1所示。

图片

集成电池管理系统

图片

1电池管理系统技术参数

软件架构设计

为了高效开发和维护电池管理系统软件,参考AUTOSAR(汽车开放系统架构)开发了高性能电池管理系统的软件架构。电池管理系统的软件架构如图7所示。软件架构分为应用层(APP_Layer)、实时环境(RTE)、基础软件(ECU_Layer)和驱动软件层(MCU_Layer)。信息通过统一变量在各层之间传递和交换。

图片

7电池管理系统软件架构

在应用层(APP_Layer),利用MatlabSimulink工具设计了电池管理策略六大功能,包括故障诊断、故障保护、状态估计、电池平衡控制、热管理和充电控制。每个策略功能由几个小的子功能模块组成,如图8所示。

图片

8 BMS控制策略模型

环境(RTE)用于在应用层和ECU层之间交换数据信息,包括电池组电压、总电流、故障数据、负载驱动、电芯电压、电芯温度、电芯平衡开关等。该软件在ECU层分为两部分。设计了一个基于CPU0的部分,命名为ECU0,为应用层的计算服务。另一部分基于CPU1设计,命名为ECU1,用于电池管理(电池电压、温度和平衡控制)。ECU0由包数据采集软件、标定协议、通信协议和数据存储组成。两个处理核心(CPU0&CPU1)有两个独立的调度机。CPU0的计算不受CPU1的影响,通过实时环境(RTE)进行数据交互。驱动软件层(MCU_Layer)是微芯片驱动代码的子系统,与AURIX265的硬件相关,创建于英飞凌官网。限于篇幅,本文不再赘述实时环境(RTE)、基础软件(ECU_Layer)、驱动软件(MCU_Layer)的C代码。下一节将在应用层说明电池管理策略的六大功能。

运行策略

本研究中,使用MatlabSimulink工具开发电池管理策略,如图8所示。该策略由九个子系统组成,分别是输入子系统(Input_SubSystem)、状态计算子系统(StateCalc)、继电器子系统(RelayCtrlOpen)、热控子系统(TherMalCtrl)、诊断子系统(DiagID)、平衡子系统(BMS_subBatBalanceCtrl)、状态机子系统(STM)、更改子系统(BMS_subChgCtrl)和输出子系统(Output)。绿色块下标有九个子系统,根据功能需求进行开发。每个子系统的详细描述可以在我们之前的论文中找到。双核电池管理系统的工作流程如图9所示。CPU0中都有五种工作状态,包括上电过程、放电过程、交流充电过程、直流充电过程、工作模式。断电过程。第二核CPU1CPU0触发,接收平衡指令和数据简单指令,反馈采样数据。通过循环更新电池信息,CPU0中运行的电池管理策略可以做出更好的决策,以保护电池免受滥用并准确估计电池状态。通常,电池的状态估计包括电池参数SOCSOPSOH。电池参数有很多复杂的方法,可以在参考文献[20]中找到。为了说明性能,使用开路电压校正和电流积分法估算电池SOCSOP由电池电压图估计,并受故障检测信息的约束。SOH是根据累计充电容量估算的,参考历史寿命数据。SOC计算的工作流程已经如图9所示。在CPU0中,当软件开始运行时,会检测电池掉电的时间。当电池掉电时间超过两小时时,开路电压与电池SOC有显著对应关系,如图10所示。如果电池掉电时间小于预定值,则电池SOC从上次断电前存储的EEPROM中的值恢复。上电过程中的初始SOC计算公式为

图片

其中SOC0为初始SOCSOCEEPROM为从数据存储模块恢复的SOCSOCOCV_Correct是根据开环电压和温度得出的正确SOC,由图10得出。Toff是电池的断电时间。

图片

电池管理系统开关机控制

图片

10 开路电压与SOC之间的电池特性

在正常工作过程中,SOC会以当前的积分方式进行更新。计算过程如下:

图片

η表示当前校正因子,Q0表电池组的容量,是电池温度T的函数,SOC表示电池的估计SOC

电池管理系统测试

所开发的BMS的运行环境受到电磁、机械振动和温湿度的影响。此外,逻辑和策略要服从车辆功能要求的规律。有必要对BMS进行全面测试。V循环被普遍认为是汽车电子开发的完美测试平台。开发的BMS已经进行了模型在环测试和硬件在环测试。CPU0CPU1中的最小操作周期降至10毫秒。测量管理策略和电池管理代码的整体运行时间,如表2所示。随着电池组数的增加,CPU0的运行时间没有明显影响,但CPU1的运行时间增加了。可以推断,电池管理策略的运行时间受电池单元收集的影响较小。为了验证BMS产品的可靠性,开发的BMS应在实际电动车上进行测试,如图11所示。电动车及相应电池组的规格如表3所示。

图片

11 已开发BMSEV


BMS配备93系列电芯,通过放电和充电过程进行测试。对搭载开发的BMS的电池进行恒流放电,如图12所示。电池以60A放电,在最小电芯电压3.0V时停止放电过程.

图片

12 BMS恒流控制电池放电

电池的最高温度随着放电过程缓慢升高。BMS恒流控制电池充电如图13所示。电池先用37A充电,再用12A充电。充电过程在最大电池电压4.2V时停止。电池的最高温度随着放电过程缓慢升高。电池组电压随着放电过程缓慢增加。特别地,动态放电过程也在实验EV(电动汽车)中进行了测试,如图14所示。开发的BMS可以动态收集电池单体和电池组的信息,并同步处理管理策略。开发的BMS可用于实际工程项目。开发的BMS计算的总容量如表4所示。在恒流放电过程中,开发的BMSSOC100%~5%计算。对比该电池的正常容量,SOC估计误差为0.3%SOC估计误差为-2.1%。当电池SOC估计误差小于5%时,估计精度可以满足新能源汽车的行业要求。虽然SOC验证过程非常粗糙,但开发的BMS的功能得到了有效验证。

图片

13 BMS恒流控制电池充电

图片

14 BMS控制的电池放电动态电流

结论

本文提出了一种包括硬件、软件和管理策略的集成电池管理系统。实际应用和实验结果表明,本文设计的电池管理系统能够满足实际工程项目的功能需求。微处理器控制单元采用双核芯片AURIX265+TLF35583开发,满足功能安全要求。电池单元采集是使用LTC6811功能安全认证方案开发的。参考AUTOSAR软件架构,电池管理系统的软件开发为四层软件架构,软件模块之间耦合较少。实现了控制策略和个体信息采集双核处理,提高了处理效率。电池管理策略采用图形化方法开发。实车测试结果表明,电池SOC估算偏差小于5%,估算精度满足要求。


文章来源:Huang, D., et al. (2019). Battery Management System based on AURIX Multi-Core Architecture. SAE Technical Paper Series.


本期内容相关推送文章汇总:

1、电动汽车锂离子电池组件高效热性能液冷板的时间精确CFD分析 | AutoAero202214期

2、车用锂离子电池的充电策略|AutoAero202135期

3、基于平板热管优化布置的电池热管理系统性能研究|AutoAero第202115期


AutoAero是吉林大学张英朝教授团队建立的专业汽车空气动力学微信公众号号,致力于普及汽车空气动力学知识,传播汽车空气动力学。推广包括流体力学基本理论,汽车空气动力学及热管理水管理等基础知识,乘用车气动造型设计,卡车气动造型设计,风洞实验技术等多方面的内容。欢迎有兴趣的专业人士阅读、关注、共享!

分享到:
 
反对 0 举报 0 收藏 0 评论 0
沪ICP备11026917号-25