新能源的发展，电动汽车发展，都会用到能量密度比更高的锂电池，而锂电池串联使用过程中，为了保证电池电压的一致性，必然会用到电压均衡电路。在这几年的工作过程中，用到过几种电池的均衡电路，在这里就跟大家一起分享一下。随着锂电池用途的增加，多节串联大容量锂电池的保护，电池管理及均衡必将会得到发展，希望自己做过的一些小东西能对大家有所帮助。

为提升新能源汽车的整车动力性、经济性以及安全性，更精确估算车用锂电池的荷电状态值(SOC)，以纯电动汽车动力锂电池为研究对象，采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,解决了误差逆传播存在的收敛速度慢、全局范围搜索能力弱、容易陷入局部极小值等缺陷，同时建立了基于GA-BP算法的SOC值预测神经网络模型，通过仿真实验与传统BP算法进行对比，验证该算法兼顾神经网络学习速度、误差小、全局搜索能力并满足动力电池SOC值估算要求。

该设计是一款小巧实用的7.4V锂电池USB充电器，只有普通Gravity传感器的大小与重量，仅需一个手机充电头（或充电宝）和一条安卓数据线，即可为各类智能小车和航模常用的7.4V锂电池提供最高1A的安全高效充电。该USB 锂电池充电器电路板充电输入与电池端口预留焊盘，方便改装与测量。支持多种保护功能，全方位保障电池与充电电源的安全，如USB防静电外壳。同时，设有多功能状态指示灯，系统状态一目了然。 USB升压型锂电池充电器实物截图: 技术参数: USB充电输入电压:3-6V（典型值:5V） 电池类型:7.4V 2s锂聚合物/锂离子电池（充满电压8.4V） 最大充电电流:1A Max 涓流、恒流、恒压三段充电 充电截止电压:8.4V±1% 充电效率:>90% 保护功能电池过冲/反接保护 充电输入自适应限流，过热/反接保护 工作温度:-40℃～85℃ 尺寸:28.0mm*37.0mm 实物连接图:

为了实现对电池参数的实时监测和SOC的预测，中文以单片机和LabVIEW平台开发出一套电池管理系统。采用LM算法，建立了基于BP神经网络的锂电池SOC预测模型，利用样本数据进行模型实验。通过不断的学习，BP神经网络预测的SOC逐渐逼近实际的SOC。结果表明，该系统能实时显示电池参数，实现数据存储；该预测模型实现了锂电池SOC预测中输入与输出之间的高度非线性映射，预测精度高，具有可行性。

基于研究卡尔曼滤波算法在锂电池荷电状态估计和监测中应用效果的目的，本文通过建立Thevenin电池模型，结合锂电池恒定电流充放电实验数据，有效模拟出电池实际工作特性，并分别采用传统卡尔曼滤波（KF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对锂电池荷电状态（SOC）进行估测。得出如下结论：采用基于Thevenin电池模型的KF与EKF算法均可以快速精准地估测锂电池荷电状态。EKF对于初值的敏感度相较KF明显低，当初值为80%时参数适应性较好。此外，在利用卡尔曼滤波算法对电池端电压估测时发现其收敛值总会与真实值产生一个约为0.05 V的恒定偏差值。

锂离子和锂聚合物电池正越来越多地进入便携式和移动设备中。这些高效电池技术比几乎任何其他类型的电池都能在更小的体积内储存更多的能量。然而，这样的能源效率是有代价的——锂电池如果过度充电、短路、过热或误用，就会过热、着火或爆炸。在锂电池被设计成产品时，必须加入一些保护电路。锂电池保护板根据使用IC、电压等不同；电路及参数有所不同，常用的保护IC有8261，DW01+，CS213，GEM5018等，其中精工的8261系列精度更好，价钱也更贵。后面几种都是台湾出的，国内次级市场基本都用DW01+和CS213。目前，智能手机和笔记本电脑是锂电池的主要用户，其他使用锂电池的产品包括机器人、无人机和电源库等。

精工高精度系列锂离子电池保护IC，高精度的电压检测电路和延迟电路，用于3-4节电池串联

简化三串锂电池保护电路，节约生产成本，提高可靠性，

基于STM32单片机的动力锂电池管理系统

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