[发明专利]基于T-S型模糊算法的磷酸铁锂电池SOC-OCV校准方法

说明书

本发明提出了一种基于T‑S型模糊算法的磷酸铁锂电池SOC‑OCV校准方法，通过检测以得到铁锂电芯不同温度下SOC‑OCV曲线，确定BMS最大采集误差为E_bms，SOC‑OCV曲线误差最大为E_ocv，磷酸铁锂SOC计算精度要求为E_soc，根据当前采集到的温度、电压和电芯不同温度下SOC‑OCV曲线、BMS最大采集误差从而得到基于SOC‑OCV曲线、SOC_cur、SOC_pcur、SOC_ncur以及SOC_AH的T‑S型模糊算法校准规则模型，基于该模型设计了合适的规则，从而自动筛选SOC‑OCV曲线中的平台期和非平台期，在非平台期进行SOC‑OCV校准。实现一套算法满足不同款电芯和不同温度下SOC‑OCV校准的精度要求。

技术领域

本发明属于新能源汽车领域，具体涉及一种基于T-S型模糊算法的磷酸铁锂电池SOC-OCV校准方法。

背景技术

电池管理系统(Battery Management System，BMS)作为电动汽车的核心部件之一，一直是电动汽车研发的重点。目前越来越多的主机厂转向了成本低廉的磷酸铁锂电芯，磷酸铁锂电芯逐渐成为市场主流电芯。磷酸铁锂电芯有如下特点：1)磷酸铁锂SOC-OCV曲线平台期非线性比较严重，所以无法像三元电芯一样全区间直接进行OCV校准，只能根据磷酸铁锂电池特性选择SOC-OCV曲线非平台期区间进行校准；2)不同厂家生产生产地磷酸铁锂电芯采用的制作材料和制造工艺有差别，导致的不同款的磷酸铁锂电芯SOC-OCV曲线差异较大；3)磷酸铁锂电芯受温度影响较大，不同温度下磷酸铁锂SOC-OCV曲线差异也比较大。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出基于T-S型模糊算法的磷酸铁锂电池SOC-OCV校准算法，以实现一套算法满足不同款电芯和不同温度下SOC-OCV校准的精度要求。

根据本发明的实施例，本发明提出了一种基于T-S型模糊算法的磷酸铁锂电池SOC-OCV校准方法，包括：

建立基于T-S型模糊算法的校准规则模型，根据该规则模型中的SOC_cur与SOC_ncur、SOC_pcur之间的关联性以及预设的约束条件自动筛选出非平台期实现校准，其中，所述建立基于T-S型模糊算法的校准规则模型，包括：

确定BMS最大采集误差为E_bms,SOC-OCV曲线误差最大为E_ocv，磷酸铁锂电池SOC计算精度要求为E_soc；

根据当前采集到的温度、电压和电芯不同温度下SOC-OCV曲线计算出对应的SOC_cur；根据当前采集到的温度、当前电压、BMS最大采集误差E_bms、SOC-OCV曲线误差和电芯不同温度下SOC-OCV曲线计算出对应的SOC_pcur；根据当前采集到的温度、当前电压、BMS最大采集误差E_bms、SOC-OCV曲线误差和电芯不同温度下SOC-OCV曲线的计算出对应的SOC_ncur；以及通过安时积分得到的校准前SOC为SOC_AH。

从而根据所述SOC_cur、SOC_pcur、SOC_ncur以及SOC_AH形成基于SOC-OCV曲线的校准规则模型。

在一个实施例中，所述建立基于T-S型模糊算法的校准规则模型之前，还包括，检测以获取铁锂电池不同温度下的SOC-OCV曲线。

在一个实施例中，所述根据该规则模型中的SOC_cur与SOC_ncur、SOC_pcur之间的关联性以及预设的约束条件自动筛选出非平台期实现校准包括：

将计算得到的SOC_cur作为校准值，若所述SOC_cur与当前电压对应SOC区间边界值之间的差异满足E_soc精度要求时，则将SOC_out直接进行校准为SOC_cur；

若当前校准之后SOC_cur与当前电压对应SOC区间边界值之间的差异无法满足E_soc精度要求时，判断所述SOC_AH与所述SOC_pcur、所述SOC_cur、所述SOC_ncur的大小关系按照如下约束进行校准。