基于双变量模糊PID的电动汽车锂离子电池组多变量协同均衡控制研究

本文提出一种基于双变量（荷电状态SOC与端电压）模糊PID的多变量协同均衡控制器（MVCEC），通过构建混合主动均衡电路（HAEC）和等效滑模观测器（ESMO），显著提升锂离子电池（LIB）组均衡效率。实验表明该方案较传统双层电感电路降低能耗11%、缩短均衡时间21.5%，为电动汽车电池管理系统（BMS）提供了创新解决方案。

　　

Highlight

本研究亮点在于：

1）创新性提出混合主动均衡电路（HAEC），构建环形能量传输架构缩短均衡路径

2）开发等效滑模观测器（ESMO）实现SOC快速估算，误差控制在0.5%以内

3）首创多变量协同均衡控制器（MVCEC），通过双变量（SOC/电压）模糊PID动态调节均衡电流

Equalization topology and working principle

均衡拓扑与工作原理

设计的HAEC采用双层环形结构（图1），内环底层电路启动均衡逻辑后，外环顶层电路通过MOSFET开关控制能量传输路径。相比传统电感电路，该拓扑减少功率开关数量，显著降低系统能耗。

Single battery SOC estimation

单体电池SOC估算

基于三元锂离子电池（参数见附录B.2）构建二阶RC等效电路模型，在25°C恒温环境下通过电池测试系统采集数据。ESMO算法将传统滑模观测器与等效电路结合，在保证精度的同时减少30%计算资源消耗。

Simulation and experimental verification

仿真与实验验证

对串联LIB组进行测试表明：MVCEC在3C放电工况下，将最大电压偏差从传统方案的58mV降至22mV；均衡阶段能量损耗由8.7%降至7.3%，验证了控制器的有效性。

Conclusion

结论

提出的MVCEC通过HAEC拓扑优化和ESMO算法创新，实现SOC估算误差<0.5%、均衡能耗降低11%的突破。未来可结合深度学习进一步提升动态工况下的均衡响应速度。