鋰電池參數(shù)采集與綜合管理.pdf

1、由于能源危機與環(huán)境污染的影響，各國政府越來越重視新能源的開發(fā)與利用。鋰電池作為一種儲能裝置被研究人員廣泛應用于機器人與電動汽車上。
　　針對鋰電池參數(shù)采集與綜合管理的要求，需要實時監(jiān)測鋰電池的狀態(tài)。本文以PIC18F45K80主控芯片，完成了以下主要任務：首先搭建了鋰電池參數(shù)采集平臺，其中分別以LTC6802電壓采集芯片、霍爾元件ACS712、熱敏電阻完成鋰電池電壓、電流、溫度的采集，實時采集鋰電池在工作時的電壓、電流、溫度以及剩

2、余電量（SOC）的變化，并且通過串口通信將其在上位機上顯示。通過對電池參數(shù)的監(jiān)控，能根據(jù)系統(tǒng)的過壓、過流、過溫等故障進行合理管理，并及時提醒用戶切斷用電設備，延長了電池的壽命，提高系統(tǒng)的安全性。其次，將采集到的鋰電池參數(shù)信息進行保存，根據(jù)數(shù)據(jù)綜合分析鋰電池的電壓、內(nèi)阻、容量以及庫倫效率等基本性能，研究不同放電倍率對其的影響。最后采用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡對鋰電池 SOC進行估算。以BP網(wǎng)絡的理論為基礎，通過大量的實驗，確定了BP網(wǎng)絡的各層結構、

3、神經(jīng)元數(shù)、訓練函數(shù)等。同時為了提高網(wǎng)絡訓練的效果，對訓練集進行大量的實驗，逐步完善訓練集的結構，最終以 MATLAB為平臺，進行網(wǎng)絡訓練實驗，并用訓練好的網(wǎng)絡對測試樣本進行SOC估算，實驗取得了較好的效果。
　　通過基于PIC18F45K80的鋰電池參數(shù)采集與綜合管理系統(tǒng)的研究表明：本系統(tǒng)能夠準確的實現(xiàn)鋰電池電壓、電流、溫度等信息的采集，硬件采集模塊與LABVIEW上位機具有良好的通信效果，并且利用采集到的數(shù)據(jù)結合 MATLAB實