SSB锂电池管理系统研究分析
2026-01-28 17:16:25
摘要:锂电池的使用安全性一直是锂电池产品设计的重点和难点。为了保证锂电池的安全性和可靠性，对锂电池进行实时监控显得尤为重要。通过分析锂电池管理系统的功能需求，设计了一种集电压、电流、温度保护检测、低功耗设计、功耗估算和与外界数据通信于一体的锂电池管理系统，保证了锂电池的安全性和可靠性，简化了产品设计。
关键字:锂电池管理系统；保护检测；低功耗；电量估算
At目前，新能源技术发展迅速，其中锂离子电池因体积小、能量密度高、耐久性强而被广泛应用于各种家用电器中，使得传统产品从有线供电向无线供电转变，大大提高了产品的便利性。然而，锂电池的安全性是一个主要的核心问题。在充电过程中，如果充电电压超过其最大极限，锂电池就会损坏甚至爆炸。如果锂电池长时间在规定的温度范围外工作，会影响电池寿命，甚至自燃。基于安全的需求，有必要设计一个锂电池管理系统来监控锂电池的状态，防止过充、过放等异常情况，延长锂电池的使用寿命。
1系统需求分析
产品中使用的锂电池组根据负载功率的需求，由多个电池串联、并联或串并联组成。目前锂电池管理系统分为纯硬件保护方案和M.
铜保护方案。纯硬件保护方案是基于电路逻辑来保护锂电池组，成本相对较低，但通用性强。MCU保护方案是基于可编程芯片对锂电池进行检测和控制，利用简单的电路就可以实现对锂电池的管理和保护，开发周期略长。本文主要讨论了基于单片机的锂电池管理系统的设计，包括电压控制、电流控制、温度控制和低功耗控制。
1.1系统充放电电压控制要求
由于锂电池的正负极结构都需要一定量的锂离子作为支撑，如果电池在电量充足的情况下持续充电，内部电解液会迅速分解，导致正负极结构坍塌，容量丧失，分解释放的氧气会与电解液发生剧烈的化学反应，严重时会造成燃烧、爆炸等严重事故。如果锂电池继续欠压放电，还会导致锂电池内部正负极结构的坍塌，影响锂电池的容量和循环寿命，导致电池过早失效。
因此，锂电池管理系统最重要和最基本的功能是过充电和过放电保护。随着锂电池技术的发展，对其保护精度的要求也在提高。目前主流的过充过放保护精度大概在3以内。
1.2系统充放电电流控制要求
不同的放电速率，锂电池的放电容量也不同。放电率越大，可以放电的容量越少。充电电流也会影响锂电池的容量保持率和循环。
寿命和安全，充电电流越大，实际充电容量越小，循环寿命衰减越快，安全性越低。因此，对于锂电池管理系统来说，系统充放电电流监测也是系统需求之一[1]，充放电过流保护要设置合理，以保证锂电池的正常工作。
1.3系统温度控制要求
温度直接影响锂电池的氧化还原反应。当温度过高时，电池内的化学平衡会被破坏，导致负反应，电池材料的性能会下降，电池的循环寿命会大大缩短。低温下，锂电池中电解液的离子电导率会降低，锂离子从正极脱出嵌入负极的阻抗会大大增加，导致电池放电容量和放电平台降低，影响电池功率和能量的输出。因此，锂电池管理系统需要准确检测锂电池的温度，合理设置充电和工作温度的保护范围，保证高低温环境下的充放电控制，保证锂电池的性能。
1.4系统低功耗控制要求
锂电产品，如电动牙刷、无线吸尘器等，待机状态较长，待机功耗是影响用户体验的关键。待机功耗越大，电池容量消耗越快，导致使用时因电量不足而频繁充电，会影响电池寿命，甚至导致电池过度放电报废。因此，低功耗设计也是锂电池管理系统的重要考虑因素。
1.5锂电池管理系统架构设计
等一下。
2.2软件设计
2.2.1系统功能架构
根据稳定、高效、低功耗的系统要求，本研究的设计思想将系统分为处理系统和保护系统，涉及系统通信、状态管理、电池组监控、电量SOC估算、初级保护、各节电核心监控和次级保护七大功能模块。系统上电时，首先采集保护系统的状态信息，定时采集电池组的电压、电流、温度数据。根据采集的数据确定电池组的状态和充放电控制，同步估算SOC电量，并与外界实时交换信息。有关详细信息，请参见下面图2中的系统架构框图。
图2系统架构框图
2.2.2 SOC功率估算和自适应处理
荷电状态(SOC)用于反映电池的剩余容量，在数值上定义为电池剩余容量与电池容量的比值[2]，通常用百分比表示。目前常见的SOC估算方法有开路电压法、安时积分法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。每种方法的优点和缺点如下表1所示。
表1 SOC估算方法的优缺点
SOC估算方法
原理
优点
di缺点
开路电压法
电池的SOC是通过开路电压与电池的SOC之间的对应曲线来估算的。
简单有效
在放电状态下直接使用开路电压法会产生较大误差。
安时积分法
通过负载电流的累积积分，估算一个时间段内的放电功率，估算SOC。
简单、实时、有效
受多种环境因素影响，估计精度不高。
卡尔曼滤波法
将SOC作为状态变量，通过矩阵算法修正来估计SOC的最优解。
对SOC估算误差有很强的抑制和修正作用。
需要更高级别的处理器来执行大量操作，成本很高。
神经网络方法
通过样本数据和网络模型的选择[3]，利用大量的实验数据结合有效的训练方法得到相应的SOC[4]
利用实验数据进行训练，可以得到运行的SOC，具有很大的灵活性和适应性[5]
计算量大，收敛慢，需要收集大量的数据支持，成本高。
系统基于产品使用场景，结合传统的开路电压法和安时积分法对功率进行估算，并自适应处理各种异常情况，修正影响因素造成的偏差，既能实现低成本，又能保证锂电池管理系统的可靠性和锂电池组的安全性。
①开路电压自校正和电量自适应策略。
当系统使用开路电压法估算初始功率时，锂电池的电压变化和工作状态对功率估算有很大影响。由于锂电池的特性，长时间静置后电压会上升，上升电压值为负值。
负载和大小之间有很强的相关性。负载越大，电池电压上升越多，这将极大地干扰初始功率估计。至于电量的精度，在充电和放电中以1的精度显示SOC电量值。如果放弃中间过程功耗的计算，在系统频繁记忆和读取数据的情况下，中间过程中放弃的功耗经过多次累加后会增加。
为了解决上述问题，系统需要考虑设置多种融合算法，自适应地估计各种工况下的功率。系统根据锂电池多个时刻的状态数据，综合锂电池的温度等因素，通过设置不同的权重，计算出接近锂电池当前状态的最终功率值。同时，系统会累计中间过程的功耗，自动匹配到功耗预估，从源头上消除累计偏差。通过自适应算法，无论是更换锂电池组，还是在长时间断电的情况下，都能匹配到更合适的电量值。
②安时积分计算中电流数据的处理策略。
安时积分计算公式如公式1所示，电流值的准确度和精度是影响电量SOC的重要因素。锂电池在大负荷长时间工作后发热严重。此时充电，锂电池会进入超温假充状态。由于切断充电，此时理论上不存在充电电流，但由于其软硬件的客观影响，系统会采样到异常电流。此外，锂电池充放电过程中也会采集到干扰信号。这些信号属于异常数据，用安时积分法计算结果总会积累误差，严重影响SOC的准确性。
度。
其中:SOC0为初始状态SOC，SOC为t时刻的剩余电量，I为t时刻的电流，CN为电池的额定容量。
建议系统设计时可以考虑多种滤波算法和筛选机制，根据锂电池的状态和负载大小自动匹配各种工况下的电流值范围，判断当前得到的电流值是否符合当前工况，筛选出异常数据，提高系统功率估算和保护控制的可靠性和准确性。
③低功耗设计
当锂电池在待机状态或充电后一直连接在适配器上时，电流会被电路器件消耗，导致电池耗电。这部分功耗完全是无效和浪费的，所以尽可能降低锂电池的待机功耗，延长电池寿命是非常重要的。
如果锂电池长时间处于待机状态，处理系统的电源被切断，只有保护系统保持工作，这样功耗是系统中最低的，也能保证锂电池的安全性。当充电完成后，处理系统停止充电，通过适配器为处理系统供电，而锂电池只为保护系统供电。因此，可以减少锂电池管理系统的损耗，保证锂电池的寿命和电池寿命。
综上所述，锂电池管理系统根据需求，可以基于传统的开路电压法、安时积分法或不同的算法，结合温度、电池循环寿命、电池电压等因素，，修正各种因素造成的偏差，通过自适应算法优化SOC功耗估计和保护机。
