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S32K144的主從式BMS主控單元設(shè)計(jì)

  • 資源大小:1211 K
  • 上傳時(shí)間: 2022-03-26
  • 上傳用戶(hù):XuVshu
  • 資源積分:2 下載積分
  • 標(biāo)      簽: s32k144 bms

資 源 簡(jiǎn) 介

目前電動(dòng)汽車(chē)主要以鋰電池作為動(dòng)力來(lái)源,為了提高鋰電池的使用時(shí)間和安全性,為鋰電池提供安全良好的運(yùn)行環(huán)境,電池管理系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。BMS主控單元基于S32K144汽車(chē)級(jí)單片機(jī),通過(guò)主從式網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)構(gòu)能夠?qū)︿囯姵氐母鱾€(gè)參數(shù)進(jìn)行采集與分析。采用擴(kuò)展卡爾曼濾波對(duì)電池的荷電狀態(tài)(SOC)進(jìn)行估算,克服普通估算方法無(wú)法避免電池內(nèi)阻誤差的缺點(diǎn),通過(guò)Matlab/Simulink軟件仿真驗(yàn)證可使估算誤差達(dá)到2%以?xún)?nèi)。

At present,electric vehicles mainly use lithium batteries as the power source.In order to improve the running time and safety of lithium batteries,a safe and good operating environment for power batteries is provided,and a battery management system(BMS) has emerged.The BMS main control unit is based on the S32K144 automotive-grade control chip.Through the master-slave network control structure,it can collect and analyze the various parameters of the lithium battery.The Extended Kalman Filter(EKF) is used to estimate the state of charge(SOC) of the battery,which overcomes the shortcomings of the internal estimation method that cannot overcome the internal resistance error of the battery.It can be verified by Matlab/Simulink software simulation.The estimation error is within 2%.

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