电动飞机的锂电池管理系统设计

林 峰，杨 栋，张晓新

（沈阳航空航天大学，辽宁 沈阳 110136）

0 引言

因旧式能源的污染问题及其储藏量减少等因素，新式能源受到人们高度关注。锂电池由于其容量大、寿命长、使用安全、绿色环保等优点在电动汽车上得到了广泛的运用。有鉴于此，沈阳某实验室研制了一种利用锂电池的新型电动飞机。

但是由于锂电池的电压和容量很难做到非常大，所以只能把大量的锂电池串联起来使用。又由于锂电池具有明显的非线性、不一致性和时变特性，使其在长期充放电过程中由于各单体电池间充电接受能力、自放电率和容量衰减速率等的差异影响，容易造成组中电池之间的离散性加大，性能衰减加剧，严重情况下甚至会发生威胁安全的后果[1]。所以在电池充放电时，一定要注意对其进行均衡，而且放电时的稳定性尤为重要，否则电动飞机的安全性能将大幅降低。对于飞机来说，锂电池与传统燃料的最大区别就是锂电池能量的不可预知性，锂电池飞机不像使用航空煤油的飞机那样可以精确地获知里程，因此锂电池飞机的飞行具有危险性。而BMS可以通过锂电池的一些参数算出SOC，而仅仅知道SOC也无法解决飞机里程的问题。因为飞机在不同的飞行状态下能量的消耗有着巨大的差别。所以不仅要显示出SOC，还要提示驾驶员在各种不同的制动飞行状态下飞机的续航时间。实际上飞机中电池的健康状态（State of Health，SOH）比汽车中更加重要。一旦电池出现问题，必将导致重大事故。基于此上的种种原因，为了提高飞机安全性能引入电池管理系统是必不可少的。而在BMS中，为了获得精确的SOC值，就必须测量锂电池的某些参数如电池电压、电池电流和电池温度，所以精确的数据采集模块是首要的。

1 数据采集模块

1.1 电压采集

该电动飞机为了获得足够的动能，把72块电池串联在一起供飞机使用。为了在电池充放电时不引起过充、过放和电池电量的不一致，就要了解每一块电池的实时电压，故而选用了电池管理芯片LTC6804，其可以一次测量12块电池的电压，且每块LTC6804可以通过一个菊花链式结构连接在一起，所有电池电压可以一次性全部测量，且测量误差极小，一般在1.2 mV以下。单个LTC6804的电池电压测量电路如图1所示。

图1 电压采集

1.2 电流采集

LTC6804辅助ADC输入（GPIO引脚）可用于任何模拟信号，包括那些来自产生兼容电压的各种有源传感器的信号。其中用于BMS的一个典型范例就是霍尔电流传感器测量电流。LEM-dhab系列霍尔电流传感器是由LEM公司应用霍尔效应原理开发的新一代电流传感器，dhab系列传感器最适用于测量直流、交流和脉冲电流，主要应用于大功率、低电压的电路。原边电路（大功率）和副边电路（电子电路）之间采用电气隔离设计。原理如下：该传感器采用一个5 V电源供电，然后原边电流在聚磁环处所产生的磁场通过一个次级线圈电流所产生的磁场进行补偿，其副边电流精确地反映原边电流，LEM-dhab传感器把副边电流作为ADC输入的GPIO1和GPIO2转化为与电池输入相同的转换序列进行相同的数字化处理。

1.3 温度采集

温度对于电池的容量有着不小的影响，一般来说25℃～30℃环境下电池容量最大。所以为了解决温度对SOC估计的影响，电池环境温度是一个非常重要的因素。而且电池在过充和过放的时候，温度可能会有比较剧烈的波动，所以电池管理系统必须对电池的实时温度进行监控。LTC6804具有温度采集功能，但实际上需要测量比其路数更多的信号，故增设一个多路复用（MUX）电路来支持更多的信号数目。电路如图2所示。该电路可采用GPIO ADC对多达8个输入源信号进行数字化处理，而MUX控制则由3个配置为I2C端口的GPIO线路提供。缓冲放大器可以帮助选定信号快速恢复稳定，以增加可用的转换速率。

2 均衡模块、通信模块和微控制器

2.1 均衡模块

图2 温度采集

LTC6804采取控制内部MOSFET或外部MOSFET的方法来对电池组进行均衡。为获得更大的放电电流，提高放电效率，通常采用外部均衡。如图3所示，LTC6804利用S管脚内部的上拉电阻驱动外电路的P道沟MOSFET的栅极，从而使电量从高电压电池转移到低电压电池，达到均衡的目的。

图3 均衡电路

2.2 通信模块

由于通信所用的数据类型及对可靠性的要求不尽相同，由多条总线构成的情况很多，线束的数量也随之增加。为适应“减少线束的数量”、“通过多个LAN进行大量数据的高速通信”的需要，该系统使用控制器局域网络 （Controller Area Network，CAN）。CAN总线能够有效地应对采集数据数量大、种类多的特点。

2.3 微控制器

本文以Atmel公司生产的ATmega8单片机作为微控制器。ATmega8是一款采用低功耗CMOS工艺生产的基于AVR RISC结构的8位单片机。AVR单片机的核心是将32个工作寄存器和丰富的指令集联结在一起，所有的工作寄存器都与ALU（算术逻辑单元）直接相连，实现了在一个时钟周期内执行一条指令同时访问 （读写）两个独立寄存器的操作。这种结构提高了代码效率，使得大部分指令的执行时间仅为一个时钟周期。因此，AT-mega8可以达到接近1 MIPS/MHz的性能，运行速度比普通CISC单片机高出10倍。

3 SOC测量原理

SOC是电池组的最主要的一个状态参数，它直接显示电池的剩余电量。所以有很多的学者对此进行研究。目前研究SOC的主要方法有：放电实验法、安时积分法、开路电压法、负载电压法、电池内阻法、卡尔曼滤波法、神经网络法[2]。这些方法都有其优缺点：放电实验法是在实验室中常温条件下以恒定的电流放电，其优点是稳定可靠，缺点是需要大量时间，且不能用在工作的电池上；开路电压法是在电池充分静置后测量电池的开路电压，其优点是计算SOC简单易行，缺点是电池不能处于工作状态中，无法在行驶的飞机上使用；安时积分法是把电池看成是一个黑匣子，不管其内部到底怎样，简单地认为其放出量等于其充入量，该方法的优点是测量简单，可在线计算，缺点是无法计算初始值，且因其是积分的，所以其误差也无法得到修正；负载电压法是在电池工作时测量其电压，其优点是能够实时地估计SOC，缺点是飞机飞行状态不同，其负载上的电压会剧烈地波动，从而导致负载电压法应用困难；电池内阻法是通过测量电池的内阻来获知其SOC，其优点是在SOC较高或较低时相当准确，缺点是测量行驶飞机上电池的内阻比较困难，且不同批次电池的内阻差异较大；卡尔曼滤波法和神经网络法是新型的测量方法，是系统的状态做出最小方差意义上的最优估计，其优点是实时性好，能够不停地修正误差，缺点是对于锂电池的模型精度和BMS统筹计算能力要求较高；神经网络法是以计算机为基础，通过模拟人脑的推理、设计、思考、学习等智能行为，解决和处理复杂问题，其优点是能够模拟任何电池的动态特性，缺点是需要大量的参考数据进行训练，估计误差受训练数据和训练方法的影响很大。根据这些方法的优缺点，本文提出一种以开路电压法来获知电池的初始SOC，在这个基础上对其进行以能量为核心的安时积分法，最后为了解决安时积分法带来的误差，采用卡尔曼滤波法通过充放电倍率、电池温度、自放电损耗和电池循环次数等方法来对误差进行修正。

4 软件设计

4.1 LTC6804的配置

在微控制器上电或复位后，首先通过SPI口初始化LTC6804，主要是设置 SPI的通信速率、LTC6804的ADC工作模式。根据其读、写时序可以写出LTC6804的配置程序，程序如下：

4.2 电流采集程序设计

霍尔电流传感器通过作为ADC输入的GPIO1和GPIO2把信号在与电池输入相同的转换序列中进行数字化处理，从而达到与电压同步的效果。然后数据转化为二进制数存在辅助寄存器A中，从寄存器中读出来的数据共 16位，记为 DATA1，G1V为 GPIO1的电压，I为被测电流。计算公式如下：

4.3 总体程序设计

如图4所示，首先对各个模块进行初始化，测量电池的电压、电流和温度。然后根据测得的数据进行SOC的估算，并对电池所处状态进行分析、显示。最后通过总线传到上一级，完成对电池组的监控。

图4 总体流程设计

5 数据与分析

本文采用麦格纳公司为电动汽车生产的大容量的锂电池作为测量载体，采用安捷伦公司生产的34970A数据采集器作为辅助测量仪器。表1是电池测量的一些数据。

表1 电池测量数据

由上表数据可知，LTC6804的测量误差小于0.05%，符合设计需求，由图5可知电池在电压范围3.0 V～3.5 V之间储能极少，且电动飞机飞行时所需动能极大，故可推测出电池电压达到3.5 V时会急剧下降，所以本文将SOC的初始值预设为3.5 V，并且利用高斯拟合得出一个开路电压的公式 0.96×exp（-（（volt-1.58）/0.81）2）+0.5×exp（-（（volt-0.48）/0.66）2）：经计算得知此公式误差约为0.8%，可以使用。由图6（a）可知电池在充电时充入35 kW/10 s能量，放电时放出32.4 kW/10 s能量，可以推测出电池损耗约为 7.5%。由图6（b）可知，电池在常温下放出22 kW/10 s能量，-20℃时放出15 kW/10 s能量，可以推测出温度对电池影响极大，约为32%。由图6（c）可知，电池在-20℃时放出 15 kW/10S能量，而这时却充入约23.9 kW/10S能量，影响约为38%，基本上等于电池损耗和温度损耗之和。由图6（d）可知，电池在充电时充入39.2 kW/10S能量，然后放置了约50天，放电时放出37.8 kW/10S能量，可以得知此次损耗约为9.5%。除去原来得知的电池7.5%的损耗，电池在50天的自损约为2%。

图5 电压—SOC曲线

图6 各种情况与放电的比较

6 结论

本文采用ATmega8来控制信号和计算数据，利用高精度采集芯片LTC6804采集电压、电路、温度等信号，通过实验等到的结果来对电池当前环境进行调整，使精度进一步提高；然后分析飞机处于哪种飞行状态，这样就可以提示飞机在当前状态的准确飞行时间。经过实践表明，该系统稳定可靠，具有使用价值。

[1]ARAI J，YAMAUCHI S.Development of a high power lithium secondary battery for hybrid electricvehicles[J].Journal of Power Sources，2005，146（1-2）：788-792.

[2]麻友良，陈全世，齐占宁.电动汽车用电池 SOC定义与检测方法 [J].清华大学学报：自然科学版，2001，41（11）：27-35.