吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (05): 1165-1170.doi: 10.7964/jdxbgxb201305003

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基于动力电池组内阻模型的绝缘检测算法

何耀, 刘兴涛, 张陈斌, 陈宗海   

  1. 中国科学技术大学 自动化系, 合肥 230027
  • 收稿日期:2012-06-30 出版日期:2013-09-01 发布日期:2013-09-01
  • 通讯作者: 陈宗海(1963- ),男,教授,博士生导师.研究方向:复杂系统的建模仿真与控制,机器人与智能系统,量子系统控制与量子态操纵.E-mail:chenzh@ustc.edu.cn E-mail:chenzh@ustc.edu.cn
  • 作者简介:何耀(1984- ),男,博士研究生.研究方向:电源管理,电动汽车.E-mail:priest@mail.ustc.edu.cn
  • 基金资助:

    "863"国家高技术研究发展计划项目(2009AA11A113).

Insulation detection algorithm for high-power battery system based on internal resistance model

HE Yao, LIU Xing-tao, ZHANG Chen-bin, CHEN Zong-hai   

  1. Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China
  • Received:2012-06-30 Online:2013-09-01 Published:2013-09-01

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摘要：

针对复杂工况下动力电池组系统和车底盘间绝缘检测精度下降的问题,构建了将电池组内阻考虑在内的绝缘检测模型,并在该模型基础上提出一种可信度算法。该算法根据电池组总电压的变化区间实现检测数据集的可信度度量,并选择可信度最大的二元数据集估计系统绝缘阻抗。为抑制量测噪声的影响,使用滑动平均滤波技术对计算结果进行处理。在电动汽车整车试验平台上进行的实验及数值仿真结果表明,所提出的绝缘检测内阻模型及可信度算法具有良好的估计精度及鲁棒性能。

关键词: 车辆工程, 动力电池组, 系统绝缘阻抗, 内阻模型, 可信度算法, 滑动平均滤波

Abstract:

To improve the accuracy of insulation detection between the high-power battery system and the chassis of electric vehicles under complicated working conditions, this paper builds a new insulation detection model. This model takes the battery internal resistances into consideration for insulation detection. Based on the proposed model, a Reliability Algorithm (RA) is developed. This algorithm realizes the reliability measurement of the detection dataset according to the change interval of the total voltage, and then selects a binary dataset that has the maximum reliability to calculate the system insulation resistance of the battery system. In order to restrain the random measurement noise, the moving average filter is applied to process the results. The experiments carried out the test platform of electric vehicles and the numerical simulation show that the internal resistance model and the reliability algorithm for insulation detection have good estimation accuracy and high robustness.

Key words: vehicle engineering, high-power battery system, system insulation resistance, internal resistance model, reliability algorithm, moving average filter

中图分类号: 

  • U463.63

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