文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2015.10.033
中文引用格式: 張彥會(huì),孟祥虎,,肖婷,,等. 模糊PID自調(diào)整控制的鋰電池均衡研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2015,,41(10):123-125,,132.
英文引用格式: Zhang Yanhui,Meng Xianghu,,Xiao Ting,,et al. Equilibrium research on fuzzy PID and self-adjusting control for lithium battery[J].Application of Electronic Technique,2015,,41(10):123-125,,132.
0 引言
隨著全球性能源危機(jī)和環(huán)境污染日益嚴(yán)重,電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的興起緩解了這些壓力,,而串聯(lián)鋰電池組作為電動(dòng)汽車的動(dòng)力源,,其工作的可靠性和壽命對(duì)電動(dòng)汽車是至關(guān)重要的。由于電池存在“先天和后天”的因素[1],,內(nèi)部單體電池工作電壓會(huì)不一致[2],,故需要對(duì)電池組內(nèi)進(jìn)行能量均衡。目前,,各國學(xué)者對(duì)能量均衡電路和均衡策略作了研究[3],,能量均衡電路包括能量耗散式和能量轉(zhuǎn)移式[4],能量耗散式成本低但發(fā)熱量大[5],;能量轉(zhuǎn)移式能量利用率高,但控制邏輯電路設(shè)計(jì)復(fù)雜[6],。均衡策略[7]主要有最大值法[8],,優(yōu)點(diǎn)是能量消耗相對(duì)較小,缺點(diǎn)是均衡時(shí)間較長(zhǎng),,效率較低,;平均值法[9]均衡策略適用于一部分單體電池的電壓比平均值稍高,另外一部分電壓比平均值稍低的情況,。優(yōu)點(diǎn)是均衡時(shí)間短,,但均衡的電池?cái)?shù)量多時(shí),能量消耗較大,;電池SOC法[10],,通過建立電池SOC模型,對(duì)不同容量電池進(jìn)行均衡,。該方法控制精確,,但建模過程比較復(fù)雜。本文采用一種能量轉(zhuǎn)移式的均衡電路,,并結(jié)合模糊邏輯控制理論[11],,提出一種自適應(yīng)模糊PID均衡控制的方案,。
1 均衡電路
控制策略的實(shí)現(xiàn)需要均衡電路為依托,本文采用的均衡電路如圖1所示,。虛線框?yàn)橐粋€(gè)均衡模塊,,由電感L1、電容C1,、MOSFET開關(guān)管Q1,、Q2、二極管D1,、D2構(gòu)成,。相鄰能量轉(zhuǎn)移是通過電感和電容進(jìn)行的。假設(shè)VB1>VB2,,通過PWM控制Q1開啟,,此時(shí)電池B1、Q1,、L1形成環(huán)路,,給L1充能,同時(shí)C1的能量也通過Q1,、L1,、B2、C1負(fù)端形成回路給電池B2充電,;當(dāng)VC1與VB1相等時(shí),,斷開Q1,此時(shí)D2正向?qū)姵谺1,、C1,、D2、L1二極管形成環(huán)路,,同時(shí)L1,、B2、D2也形成環(huán)路,。L1儲(chǔ)存的能量轉(zhuǎn)移給B1,,循環(huán)上述過程,直至B1,、B2電池電壓達(dá)到均衡,。此過程中MOSFET導(dǎo)通和關(guān)斷時(shí)間會(huì)直接影響均衡時(shí)間,根據(jù)不同工況對(duì)通斷時(shí)間進(jìn)行控制,,更有利于提高電池均衡的效率,,基于此提出一種合理的均衡控制策略。
2 自適應(yīng)模糊PID均衡控制器設(shè)計(jì)
本文將經(jīng)典PID控制與模糊邏輯推理系統(tǒng)相結(jié)合,,根據(jù)流入均衡電路電流的大小對(duì)MOSFET開關(guān)時(shí)間進(jìn)行控制,。一方面在實(shí)現(xiàn)使被控對(duì)象有良好的動(dòng)態(tài),、靜態(tài)性能準(zhǔn)確控制的同時(shí),避免復(fù)雜的建模過程,;另一方面通過模糊控制原理對(duì)ΔKp,、ΔKi、ΔKd在線修改,??刂破鹘Y(jié)構(gòu)圖如圖2所示。
模糊PID控制器以相鄰電池平均值和相鄰電池電壓差(VE=VB1-VB2)為輸入,,修整系數(shù)ΔKp,、ΔKi、ΔKd為輸出,,則模糊PID控制器輸出參數(shù)為式(1),、(2)、(3)所示,,K為PID控制器初始參數(shù)值,。
2.1 模糊PID控制器參數(shù)計(jì)算
設(shè)計(jì)的模糊控制器為一個(gè)兩輸入三輸出結(jié)構(gòu)。VE,、輸入,,ΔKp、ΔKi,、ΔKd為輸出,。其中模糊控制器的參數(shù)基本論域?yàn)閂E∈[0.1,0.7],,ΔKp∈[-30,,30],ΔKi∈[-6,,6],ΔKd∈[-2,,2],。模糊等級(jí)論域?yàn)閇-3,3]間的整數(shù),,各變量模糊詞集均為{零,,小,中,,大},,記為{0,S,,M,,B},。模糊控制器的量化因子Ke,Kb,,KΔKp,,KΔKi,KΔKd由經(jīng)驗(yàn)公式得式(4)~式(8),。
PID初始參數(shù)值可由動(dòng)態(tài)特性法,、衰減曲線法、Z-N經(jīng)驗(yàn)公式法,、穩(wěn)定邊界法計(jì)算,。本文選取的是穩(wěn)定邊界法,可以在不需要建模的情況下,,確定PID初始參數(shù)值,。計(jì)算公式如下:
2.2 模糊控制器隸屬函數(shù)
根據(jù)電池均衡的特點(diǎn),選取輸入量隸屬函數(shù)為高斯類型,,輸出量隸屬函數(shù)為三角形類型,,隸屬函數(shù)曲線圖分別如圖3所示。
2.3 控制規(guī)則表
根據(jù)VE的輸入量關(guān)系有以下控制規(guī)則,,(1)VE,、較大時(shí)應(yīng)使控制系統(tǒng)響應(yīng)迅速,以盡快消除電壓差,,但同時(shí)要避免產(chǎn)生超調(diào)導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定的現(xiàn)象,,因此選取較大的ΔKp,較小的ΔKd,,其中ΔKi取0,。(2)VE中等大小時(shí),在保持響應(yīng)速度的同時(shí),,有著適中的超調(diào),。故應(yīng)選擇中等大小的ΔKp,較小的ΔKi和中等的ΔKd,。(3)VE較小時(shí),,為了保持系統(tǒng)工作的穩(wěn)定性,同時(shí)改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能,,故取較大的ΔKp,、中等大的ΔKi和較小的ΔKd。根據(jù)上述規(guī)則,,建立控制規(guī)則如表1,、表2、表3所示,。
將上述的模糊規(guī)則寫成If-then語句模式,??梢詫?duì)應(yīng)有16條模糊規(guī)則。設(shè)R為總的模糊關(guān)系,,則R=R1∪R2…R15∪R16對(duì)應(yīng)ΔKp=(Ve×Vb)R,。然后用最大隸屬度法進(jìn)行非模糊化處理得到輸出值。同理可求ΔKi和ΔKd的模糊關(guān)系,。
3 仿真分析
用MATLAB/Simulink對(duì)兩節(jié)電池建立均衡的模型,,如圖4、圖5所示,。電池模型的選取為Simulink庫中的集成模塊,, B1和B2的SOC分別設(shè)為95%和90%(即V1=3.9 V,V2=3.6 V),,電感L1=100 μH,,電容C1=500 μF,MOSFET管Q1,、Q2,,二極管D1、D2為默認(rèn)值,。其中PWM封裝系統(tǒng),,可以根據(jù)模糊控制器輸出的電流大小進(jìn)行邏輯運(yùn)算產(chǎn)生不同占空比的方波對(duì)MOSFET的通斷進(jìn)行控制,S函數(shù)模塊為MOSFET管選擇開關(guān),。采用模糊PID控制器進(jìn)行均衡時(shí),,電壓均衡曲線如圖6所示。采用平均值法進(jìn)行均衡的電壓均衡曲線如圖7所示,。對(duì)比兩種情況下的仿真曲線,。模糊PID控制時(shí)電壓達(dá)到一致時(shí)約為1.4 ms,平均值法控制電壓達(dá)到一致時(shí)約為1.7 ms,。是由于模糊PID控制采用輸出的MOSFET頻率是可變的,,平均值法采用輸出的MOSFET頻率是不變的,前者能更適應(yīng)實(shí)際的均衡工作過程,;從均衡后電壓曲線效果上模糊PID控制的均衡電壓曲線擬合情況良好,,而平均值法繼續(xù)均衡時(shí)電壓曲線擬合度相對(duì)較差。
4 結(jié)論
電池均衡策略對(duì)于電池均衡效果有著重要的作用,,本文采用模糊系統(tǒng)與傳統(tǒng)PID控制相結(jié)合的方法,設(shè)計(jì)了一種模糊PID控制的電池均衡模塊,,MATLAB/Simulink仿真電池均衡電壓曲線對(duì)比得出,。
模糊PID控制的電池均衡時(shí)間上優(yōu)于平均值法均衡控制的時(shí)間;從均衡后的電壓曲線擬合效果上,,模糊PID控制均衡的效果上優(yōu)于平均值法均衡,。
參考文獻(xiàn)
[1] 趙衛(wèi),,李磊,柳成.基于DC/DC的超級(jí)電容均衡控制電路建模及控制策略研究[J].電源世界,,2014,,9(6):21-25.
[2] LEE Y S,WANG J,,KUO T Y.Lithium ion battery model and fuzzy neural approach for estimating battery state-of-charge[J].Proc.19th Int.Battery,,Hybrid and Fuel Cell Electric Vehicle Symp,2002,,52(8):1879-1890.
[3] 廉潔,,陳雨.直接甲醇燃料電池的模糊PID控制研究[J].河南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2012,,5(8):584-588.
[4] 譚曉軍.電動(dòng)汽車動(dòng)力電池管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[M].廣州:中山大學(xué)出版社,,2011.
[5] 林思岐.電池均衡電路的研究及應(yīng)用[D].北京:北京交通大學(xué),2013.
[6] 王宏偉,,鄧爽,,肖海清,等.國內(nèi)電動(dòng)車用動(dòng)力鋰離子電池現(xiàn)狀[J].電子元件與材料,,2012,,31(6):88-94.
[7] 韓璞.智能控制理論及應(yīng)用[M].北京:中國電力出版社,2013.
[8] 焦仁雷,,宋慧波,,任亞寧,等.模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)的研究及MATLAB仿真[J].裝備制造技術(shù),,2015(3):87-89.
[9] 李曉丹.模糊PID控制器的設(shè)計(jì)研究[D].天津:天津大學(xué),,2005.
[10] 朱曉宏,邵冬明,,游道華.參數(shù)自整定PID模糊控制器的設(shè)計(jì)及Simulink仿真[J].汽車科技,,2003,10(1):10-12.