Obecná softwarová architektura
Ilustrovaná vrstvenou architekturou softwaru BMS: shora dolů se skládá z aplikační vrstvy, střední servisní vrstvy, modulů základní podpory a ovladačů hardwaru ve spodní části. Mezitím RTOS na levé straně zpracovává podporu plánování úloh.
Část I: Podrobné funkce vrstvy
1. Aplikační vrstva
Aplikační vrstvu lze vyvíjet na základě modelu-procesu vývoje softwaru (MBD), kde jsou funkce BMS (jako jsou řídicí strategie a algoritmy) nejprve modelovány a ověřeny prostřednictvím testování hardwaru-v--smyčce (HiL), načež je kód automaticky vygenerován a integrován do architektury.
Jako funkční jádro BMS implementuje aplikační vrstva různé algoritmy a strategie správy baterie, včetně:
Měření: Sběr kritických parametrů, jako je napětí baterie, proud a teplota.
Ovládání relé: Ovládání zapínání{0}}zapínání a vypínání-hlavních obvodů relé za účelem-nabití baterie, vypnutí-a ochrany.
Strategie vyvažování: Vyrovnávání rozdílů ve stavu--nabití (SoC) mezi jednotlivými články pomocí aktivního nebo pasivního vyvažování za účelem prodloužení životnosti baterie.
Strategie nabíjení: Řízení fází nabíjení, jako je konstantní proud (CC) a konstantní napětí (CV), aby bylo zajištěno bezpečné a účinné nabíjení baterie.
Diagnóza: Monitorování poruch baterie (např. přepětí, podpětí, nadproud, tepelný únik) a spouštění ochranných mechanismů.
Detekce izolace: Detekce izolačního odporu mezi systémem baterie a podvozkem vozidla, aby se zabránilo riziku úniku vysokého-napětí.
Odhad SOC/SOH: Odhad stavu nabití (SOC) a zdravotního stavu baterie (SOH) pro poskytnutí základu pro uživatelské zobrazení a ovládání vozidla.
Předpověď maximálního výkonu: Předpovídání maximálního výstupního nebo přijatelného výkonu na základě aktuálního stavu baterie pro podporu dynamiky vozidla a rozhodování o hnacím ústrojí.
Tepelný management: Řízení chladicích nebo topných systémů pro udržení teploty baterie v optimálním provozním rozsahu.
2. Střední servisní vrstva
Interaktivní vrstva: Zvládání interakcí příkazů pro rozhraní člověk{0}}stroj (HMI) nebo externí zařízení (jako jsou diagnostické nástroje).
Diag. vrstva (diagnostická vrstva): Spolupráce s diagnostickými funkcemi aplikační vrstvy za účelem správy diagnostických procesů, jako je ukládání a odesílání chybových kódů (DTC).
Síťová vrstva: Zodpovídá za analýzu komunikačního protokolu, přenos a příjem dat prostřednictvím{0}}sítí ve vozidle (jako je CAN a Ethernet), což umožňuje výměnu informací mezi BMS a řídicí jednotkou vozidla (VCU), nabíječkami a dalšími součástmi.
NM (správa sítě): Správa stavů uzlů-sítě ve vozidle za účelem implementace strategií{1}}úspory energie, jako je probuzení sítě{2}}a spánek.
Meas. & Cal. (Měření a kalibrace): Filtrování a kalibrace shromážděných parametrů baterie pro zlepšení přesnosti měření.
3. Základní podpůrné moduly
Poskytování základní funkční podpory spodní-vrstvy systému:
Flash bootloader: Povolení funkce upgradu softwaru, podpora -bezdrátových{1}}aktualizací (OTA) nebo drátových aktualizací programu BMS na konci vozidla.
Komplexní ovladač (CDD): Zpracování logiky ovladače pro specializovaný hardware (jako jsou vysoce{0}}přesné ADC nebo speciální komunikační rozhraní), aby se vyrovnala omezení standardních ovladačů hardwaru.
4. Ovladače hardwaru
Tato vrstva slouží jako vrstva rozhraní mezi softwarem a hardwarem a převádí{0}}softwarové příkazy na vysoké úrovni na hardwarové{1}}spustitelné operace-, jako je řízení získávání senzorů, pohybů aktuátorů a konfigurace registrů čipů-, což zajišťuje správné vyvolání základních funkcí hardwaru.
Operační systém-v reálném čase (RTOS)
RTOS poskytuje funkce, jako je plánování multitaskingu, správa času a správa paměti. Zajišťuje, že různé úkoly BMS (jako je vysokofrekvenční získávání dat a-ochrana proti chybám v reálném čase) jsou prováděny efektivně podle priority a načasování a splňují přísné-požadavky správy baterie v reálném čase.
Část II: Struktura základního algoritmu
Definující základní charakteristika Battery Management System spočívá v jeho schopnosti spoléhat se na omezenou sadu přímo měřitelných parametrů (jako je napětí, proud a teplota) a prostřednictvím modelových algoritmů a analýzy dat inverzně odvodit širší rozsah kritických interních stavových proměnných, které je jinak obtížné přímo získat (jako je stav nabití [SOC], stav zdraví [SOH] a vnitřní teplota, stav zdraví [SOH] a teplota).
