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两博士七方面畅谈BMS技术研发 快看这还是你所认识的电池管理系统吗?

时间:2017-8-12 12:56:00   来源:   添加人:admin

  说起电动汽车电池管理系统BMS,新能源汽车行业人士都不陌生。但谈到BMS的技术问题,非专业人士可能并不能说的很清楚。为揭开BMS技术方面的神秘面纱,电动汽车资源网记者在上海深入采访了两位奋斗在BMS行业一线的技术精英——力高研究院院长鲍伟博士、力高总工程师邵俊伟博士。结合力高技术实例,两位博士从BMS未来技术方向、功能安全、BMS核心技术、BMS算法进展等七个方面,畅谈BMS技术研发,用通俗易懂的语言清晰阐述BMS技术,相信你读后一定有所收获。快来看看,两位博士所讲的BMS,还是你之前所认识的那个电池管理系统吗?

  以下为电动汽车资源网采访实录:

  电动汽车资源网:根据您的判断,BMS的未来技术方向是怎样的?

  鲍伟:目前电动汽车的两化融合,即智能化和网联化,趋势已十分明显。

  从发展趋势上看,电动化、智能化、网联化是未来汽车行业的发展趋势。首先中国汽车电动化进程十分迅速,电动汽车的产销量位居世界第一,可以说已经实现了中国汽车工业发展进程的巨大飞跃。其次,以特斯拉、宝马为代表的整车企业,和以谷歌、百度为代表的人工智能和互联网企业,正在发力智能驾驶领域和车联网领域,并在相关技术方面取得了重大突破和大量的数据积累。可以说,未来5年,是电动汽车智能化和网联化实现初步商业化十分重要的5年,也是精彩的5年。

  从国家政策上看,中国电动汽车的两化工作离不开政府政策的助力。虽然目前我国电动汽车的两化工作还处于起步阶段,国家的政策还需进一步完善,但是从目前颁布的政策来看,体现了我们国家对电动汽车两化工作的重视程度。如2017年6月12日工业和信息化部办公厅和国家标准化管理委员会办公室颁布的《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2017年)》(征求意见稿)体现了国家对于加快推动我国智能网联汽车产业发展,发挥技术标准的引导和规范作用的迫切愿望。2017年7月8日国务院颁发的《新一代人工智能发展规划》中,明确提出建立自主无人系统支撑平台,形成自主无人系统的智能技术体系,这其中就包括智能驾驶技术。

  从技术发展趋势上看,5G通信技术、云平台、海量数据挖掘和人工智能等新兴技术为电动汽车的智能化和网联化提供了坚实的技术支撑基础。同时,一些实力雄厚的互联网企业,以及大量的创新创业型企业纷纷加入到电动汽车两化进程中。这对于深化供给侧结构性改革、为中国汽车产业健康持续发展注入新动能,都有着十分重要的意义。

  回到电池管理系统本身,如何在未来电动汽车的智能化和网联化过程中寻找自身的定位是十分重要的。我认为,电池管理系统未来的技术发展方向也将是智能化和网联化。首先,一个先进的、智能化的电池管理系统本身应该是一个具备在线自我学习、不断寻优能力的智能系统。因此,是否可以利用人工智能等先进技术学习并优化电池管理策略,提升电池系统的安全性是值得深入研究的。

  其次在电动汽车的全生命周期中,由电池管理系统产生的数据量将会十分庞大。如何利用好这些海量数据,使之反过来又为电动汽车动力系统安全高效的运行提供帮助,也是值得我们深入探讨和研究的科学问题。

  电动汽车资源网:力高如何加大研发投入来支撑这些技术方向的突破?

  鲍伟:力高在这一方面是未雨绸缪的,并且积极在电动汽车的智能化和网联化方面进行人才和技术的储备。在研发投入方面,力高一直秉承“研发投入无上限”的理念,每年的研发投入费用占收入的15%以上。

  首先,在2016年下半年,力高技术成立了力高研究院,旨在对未来3到5年内的前瞻性技术进行深入研究,并且在3~5年后能够迅速将这些技术进行产业化。

  其次,力高在业界率先提出“让电池学会思考”的概念,体现出力高BMS控制策略中的智能化理念。譬如,在电池SOC和SOH估计算法中,我们就加入了充放电自学习和参数自学习策略,通过模拟人的学习行为,实现对参数的准确辨识,从而提高了SOC和SOH估计精度,这在业界尚属首次。

  再次,力高在2014年就建立了云平台。与其它企业的数据平台不同,我们的云平台功能不仅仅局限于对电池数据的监测,而且在如何利用大数据为客户提供价值、为产品的可靠性提供数据支撑方面发挥重大作用。如我们目前的几个在研项目:基于大数据的电池健康状态评价体系、基于稀疏采样数据的电池健康状态预测理论、电池电化学行为的数学演绎以及基于大数据的电池热失控行为的预测等都是基于力高的云平台进行深入研究的,并且在某些领域已取得突破性进展,达到了国际先进的水平。

  同时,力高积极响应政府号召,与国内著名高校(如合肥工业大学等),以及科研院所开展政、产、学、研、用合作,在5G通信技术、大数据驱动知识学习和人工智能等高、精、尖技术领域开展深度合作,以期用成熟、先进的技术迎接电动汽车智能化和网联化时代的全面到来。

  电动汽车资源网:什么是功能安全?如何实现功能安全?实现功能安全的必要性和意义是什么?

  鲍伟:随着汽车电子在汽车上的应用程度越来越广,功能越来越复杂,由电子电气及可编程器件的系统失效和随机硬件失效等导致的安全问题日益引起社会的广泛关注。汽车电子在给用户带来更好驾乘体验的同时,其功能安全问题必须引起足够的重视。

  功能安全的含义是由电子电气及可编程器件的功能失效造成的对人的安全的影响。功能安全的概念是从国际标准ISO26262引出的,ISO26262标准全称是道路车辆功能安全标准,主要定位在汽车行业中特定的电气器件、电子设备、可编程电子器件等专门用于汽车领域的部件,旨在提高汽车电子、电气产品功能安全的国际标准。ISO 26262为汽车安全提供了一个生命周期(管理、开发、生产、经营、服务、报废)理念,并在这些生命周期阶段中提供必要的支持。该标准涵盖功能性安全方面的整体开发过程(包括需求规划、设计、实施、集成、验证、确认和配置)。

  我国对这个功能安全标准是十分重视的,2013年启动国标《道路车辆功能安全标准》起草工作,将ISO 26262转换为国标,并于2016年完成国标转换工作,2017年形成报批稿,并进行了国标首次宣贯。同时中汽研标准所于2016年启动《电动汽车用电池管理系统功能安全要求与试验规范》,这是首个电动汽车零部件的功能安全标准,力高也是此标准起草小组的核心成员。

  功能安全的实施,对于我国汽车企业和零部件企业来说,既是挑战,也是机遇。首先,要实现功能安全,需要从体系流程、设计理念、研发模式等全方位按照ISO26262标准提供的方法论指导产品的设计和生产。这对于零部件企业来说是一个巨大的挑战。这意味着整个产品的研发流程要对标国际上先进的汽车电子企业,要从原先的粗放型技术路线转变为精细化技术路线,这对于一个企业的内功深厚程度提出了更高的要求。

  同时,汽车电子功能安全概念的实施,有助于进一步提升整车的安全性和可靠性,同时对于国内主机厂和零部件企业来说也是一次技术提升的契机。这对于从整体上提高我国汽车及零部件企业的研发能力,缩小与国外先进汽车电子企业的差距,都有着十分重要的战略意义。

  电动汽车资源网:力高是如何实现BMS功能安全概念的?

  鲍伟:作为“电动汽车用电池管理系统功能安全要求及试验方法”国家标准的核心起草单位,力高深感责任重大。力高作为电池管理系统功能安全的倡导者和实践者,一直走在行业的前列。譬如,我们在公司内部成立了独立的功能安全管理部门,吸引从事功能安全的专业人才加入,逐渐形成了较为成熟的功能安全企业文化。同时在2016年就启动功能安全相关工作,并且在力高新一代的BMS上得到了成功应用。从危害性分析和风险评估、安全目标的提出、功能安全需求的提出、再到用这些功能安全需求指导系统设计、硬件设计和软件设计等,都是遵循ISO26262标准。我们内部评估其功能安全需求等级可以达到ASIL-C。

  按照公司计划,我们即将启动力高BMS功能安全认证工作,将联合权威认证机构,对力高BMS的研发流程和相关BMS产品进行功能安全认证,有望在2018年获得功能安全产品认证证书和流程认证证书。我们所做的一切,最终的目的就是为客户提供安全、可靠的产品,真正用实际行动履行力高的承诺——“以客户为中心”。

  电动汽车资源网:BMS的核心技术是什么?

  邵俊伟:概括来说,BMS可以分为检测子系统和控制子系统,前者实现电压、电流、温度等物理量的测量,通过各类传感器完成;后者进行电池内部状态的估算,以及依据此估算结果采取的安全保护和控制管理等。各家BMS的差异主要体现在后一部分,即控制子系统的设计上。

  好的BMS会在保护电池的基础上最大化地发挥电池的潜力,提供更好的驾驶体验和续航里程, 而这些都是靠BMS的控制子系统来实现的。更进一步来说,是靠BMS的应用层软件来实现,实际上,也就是BMS中的软件策略与算法。目前,一些有实力的整车厂甚至希望BMS厂家提供硬件和底层软件,由他们自己来实现应用层软件,以希望能更有效地提高BMS的性能。

  电池状态主要包括SOC(荷电状态)、SOP(功率状态)和SOH(健康状态)等,其估计结果是大部分软件策略与算法的执行基础,估计结果的准确性很大程度上决定了BMS的优劣。电池状态估计算法是我们理解的BMS核心中的核心。

  电动汽车资源网:目前市场上的BMS核心算法的现状和优劣比较?

  邵俊伟:目前,市场上BMS的核心算法大同小异。以最为核心的SOC算法为例,一般是采用安时积分方法并结合一些校正策略,如初始OCV校正,充放电末端校正等。优点是计算简单,缺点是实时修正能力差,误差会累积。

  力高目前的产品采用的也是这一思路,但在校正策略上有两个独创:1)充电过程自学习策略:满充过程中学习校正参数,后面的充电过程中择机校正,而不一定要满充条件下才触发校正。2)放电因子策略:满充过程中计算放电因子,在放电过程中使用,实时修正放电过程中的SOC误差,而不一定要满放条件下才触发校正。这两个策略会让BMS具有一定的自我适应的能力,能适应电池一致性、用车环境、电池衰减等外在条件的变化。

  电动汽车资源网:未来BMS的技术差距是如何拉开的?哪些方面是拉开差距的突破点?

  邵俊伟:正如我们的研发总监王云先生所说,力高在技术上的取胜之道在于“快、准、稳”三个字。“快”是指BMS的硬件和软件架构具有良好的适应性和可扩展性,能快速响应客户的定制化需求。“准”是指BMS的核心算法准确程度高,对SOC、SOP、SOH等状态的估计具有很高的精度。“稳”是指BMS系统稳定性好,硬件能适应不同的工作环境,软件算法能在不同工况、电池的不同衰减程度下都有好的性能。

  电动汽车资源网:力高对于BMS算法,有怎样的规划?在关键算法方面,已经取得哪些突破性进展?

  邵俊伟:力高内部成立了BMS性能开发部,专门进行BMS关键算法的预研和实现。以SOC估计算法的性能提升为关键目标,目前已完成SOC-EKF算法的仿真和工程实现,现在正在进行测试和验证,SOC估计误差可稳定地控制在5%以内。

  SOC-EKF的主要思路是:1)对电池测试数据及记录数据进行分析,或采用在线参数辨识方法分析实时采集的数据,确定电池模型的参数。电池模型采用二阶RC网络模型,以兼顾计算量及估计精度两方面的需求。2)确定二阶RC网络模型的状态方程和量测方程,使用EKF滤波算法对SOC进行估计。

  电动汽车资源网:如何看待主动均衡和被动均衡?

  邵俊伟:主动均衡和被动均衡都可以减少电池不一致性、自放电率不同等因素的影响,提升电池的充放电能力,从而提升电动车的续航里程。目前力高在两种均衡方案上都有相应的产品。两者比较而言,主动均衡的均衡电流较大,成本较高,对电池有一定的损耗,可用于高倍率充电等特定场合;被动均衡均衡电流较小,但长期作用也可以达到较好的效果。

  (来源:电动汽车资源网 孙玉瑞)

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