摘 要: 電動汽車以其高效率、低排放、多能源的特點有效地抑制了能源緊張和環境污染問題,但高效可靠的充電系統和車載能源問題成為其發展的主要瓶頸。對此,以ARM處理器為整個充電系統的控制核心,并結合嵌入式操作系統研制了一種車載智能充電系統。構建了嵌入式系統軟硬件平臺,詳細闡述了車載智能充電系統的設計過程。理論和實驗分析表明,該充電系統減少了電動汽車充電時間,性能優良、可靠性高。
關鍵詞: ARM處理器;電動汽車;脈沖;車載智能充電;電池檢測
0 引言
電動汽車是21世紀高效、清潔、可持續的交通工具,同時也是解決能源危機和環境污染這兩大突出難題的重要途徑。電動汽車的主要動力源泉是蓄電池,而蓄電池也是制約電動汽車發展的主要因素。目前,電動汽車的技術已逐步成熟[1],一次充電可基本滿足市區的交通里程需求。但大規模應用以及續駛里程問題依然不夠理想,而且大規模應用還存在著充電時間長、充電效率低以及充電控制系統故障等諸多難點。對此,在蓄電池能量有限的情況下,研制一種車載智能充電設備是延長行駛里程和解決充電時間長問題的有效方法。
1 車載智能充電系統
車載智能充電系統的研制是為了能夠實現在較短時間內完成對鎳氫蓄電池組的智能充電[2]。充電系統在充電之前首先采用最高電壓法來檢測蓄電池組電壓的初始狀態,確定蓄電池組的初始荷電狀態、端電壓以及內部溫度,根據蓄電池的初始狀態來設定充電系統的充電電壓、電流和充電時間。在充電系統充電的過程中對蓄電池參數進行實時的監測與采樣,結合蓄電池參數的性能指標(如表1所示),ARM處理器就可以分析出當前蓄電池及其連接線路的性能狀況[3]以及負載驅動能力,并將分析結果顯示在LCD觸摸屏上。
蓄電池質量和充電控制技術是決定蓄電池壽命的兩個主要因素。一直以來,人們不斷地對充電控制技術進行研究與改進,目前比較流行的充電方法有脈沖充電、恒流恒壓充電[4]、正負脈沖充電。本文所采用的充電方法為正負脈沖充電:正脈沖對蓄電池進行充電—短時間的負脈沖放電—短時間的間歇。正負脈沖充電方法可加快充電速度、吸收熱量、消除電池極化現象[5]。
2 車載智能充電系統硬件設計
2.1 ARM硬件系統
嵌入式系統具有軟件代碼少、自動化程度高、響應速度快等特點,是目前比較熱門的研究領域[6],被廣泛應用到諸如網絡通信、工業控制、汽車電子等行業。如圖1所示,車載智能充電系統以S3C6410處理器為控制核心,由數據監測模塊和顯示模塊構成。虛線框內JTAG、UART、Flash、SDRAM構成了ARM的最小系統。根據車載智能充電系統的實際需求,在最小系統上擴展了觸摸屏顯示、數據監測、輔助電路等模塊。其中LCD觸摸屏的采用更好地實現了人機交互與智能化。
2.2 主充電電路
主充電電路將含有波動的交流市電轉換成穩定的直流電,其設計的好壞直接影響整個充電系統的性能。如圖2所示,車載智能充電系統的主充電電路由兩個全橋電路[7]、一個由4個絕緣柵型雙極晶體管(IGBT)組成的全橋逆變電路、高頻變壓器等組成。220 V市電首先經過全橋電路、大電容進行整流與濾波得到直流電,但此時的直流電紋波比較大,不能作為充電電源,需將直流電再通過全橋逆變電路[8]得到電壓可調的高頻交流電,由高頻變壓器耦合到副邊,再經全橋整流、電感電容濾波得到紋波很小的直流電壓,此電壓為最后的充電電源。
3 車載智能充電系統軟件設計
車載智能充電系統軟件主要功能分為5個部分:蓄電池參數監測任務[9](電壓數據監測、電流數據監測、溫度數據監測)、數據處理與存儲任務、UART通信任務、異常報警任務和GPRS通信任務,其主程序流程圖如圖3所示。
在充電系統執行任務前首先對系統任務的優先級[10]進行規劃,可以防止系統多任務執行而發生紊亂。根據系統任務的關鍵性、關聯性、緊迫性、繁瑣性以及快捷性來確定任務的優先級,如表2所示。
4 實驗結果分析
本文所研究的車載智能充電系統的主充電對象為鎳氫蓄電池,選用12個單體鎳氫蓄電池進行充電仿真試驗。在充電的過程中不斷監測充電電壓、電流和蓄電池內部溫度的變化,監測結果如圖4所示,并就充電時間、充入能量、充電效率等與恒流恒壓充電方法進行了比較,結果如表3所示。從監測結果可以看出,與恒流恒壓充電方法相比,正負脈沖充電方法有效地縮短了充電時間[11]、提高了充電效率,非常適合給動力源為鎳氫電池的電動汽車充電。
5 結論
本文以三星S3C6410處理器為系統控制核心,構建了電動汽車車載智能充電系統的軟硬件平臺,分析了ARM硬件結構、主充電電路。采用了正負脈沖充電方法對鎳氫電池起到了保護與延長壽命的作用。充電結束控制方法采用了定時控制、溫度控制和最高電壓控制相結合的方法,有效地防止了過充電。在原有充電系統的基礎上,本車載智能充電系統對蓄電池參數進行了實時監測,提高了充電系統的穩定性與安全性。實驗結果證明,該車載智能充電系統具有重要的實際應用價值,為電動汽車的普及提供了有利的條件。
參考文獻
[1] 李昌林.電動汽車車載充電系統的設計與實現[D].武漢:武漢理工大學,2008.
[2] 劉國棟.電動汽車電池智能充電系統研究[D].武漢:武漢科技大學,2005.
[3] Hu Xiaosong, Li Shengbao, PENG H, et al. Charging time and loss optimization for LiNMC and LiFePO4 batteries based on equivalent circuit models[J]. Journal of Power Sources,2013(239):449-457.
[4] OLIVEIRA D Q, ZAMBRONI S, DELBONI L F N. Optimal plug-in hybrid electric vehicles recharge in distribution power systems[J]. Electric Power Systems Research,2013(98):77-85.
[5] Zhang Shifang, Zhao Shupeng, Li Jiuxi, et al. Study on multi-energy powertrain control strategy of hybrid electric vehicle[R]. International Conference on Transportation Engineering,2007.
[6] 齊春生,韓華生,閆謹,等.基于ARM-Linux平臺的電動汽車智能充電技術[J].計算機應用,2012,32(S1):189-191.
[7] LUNZ B, Yan Zexiong, GERSCHLER J B, et al. Influence of plug-in hybrid electric vehicle charging strategies on charging and battery degradation costs[J]. Energy Policy,2012(46):511-519.
[8] 江秀道.電動汽車智能充電系統研究[D].南昌:南昌大學控制工程,2011.
[9] 黃會雄,袁力輝,羅安.基于C/OS-Ⅱ電動汽車電池快速充電系統的研究[J].計算機工程與設計,2009,30(16):3741-3744.
[10] 陳超,謝瑞,何湘寧.電動汽車車載鋰電池分段充電策略研究[J].機電工程,2011,28(7):887-900.
[11] ICHIRO M. Development of the battery charging system for the new hybrid train that combines feeder line and the storage battery[C]. 2010 International Power Electronics Conference(IPEC), 2010: 3128-3135.