摘要：随着新能源汽车的迅猛发展，电池管理系统（BMS）的优化成为提升车辆性能、安全性与可靠性的关键。本文深入探讨基于多传感器融合、智能算法应用以及硬件与软件协同优化的新能源汽车电池管理系统设计与优化策略。详细阐述多传感器数据融合实现电池状态精确评估的方法、智能算法在热管理与能量管理中的应用，以及硬件架构与软件平台的优化方案，并通过实验与案例分析验证各优化策略的有效性，为新能源汽车电池管理系统的进一步发展提供全面技术支撑。

关键词：新能源汽车；电池管理系统；多传感器融合；智能算法；硬件与软件协同优化

一、引言

新能源汽车作为应对传统燃油汽车能源危机与环境污染的重要解决方案，其核心部件电池的性能与管理至关重要。电池管理系统负责对电池的状态监测、控制与保护，直接影响新能源汽车的续航里程、安全性、使用寿命等关键指标。因此，深入研究电池管理系统的优化设计具有极为重要的现实意义。

二、多传感器融合在电池管理系统中的应用

（一）传感器选型与布置

为全面获取电池的状态信息，需选用多种类型传感器。如电压传感器用于监测电池单体电压，以判断电池的充放电程度与一致性；电流传感器测量充放电电流，为能量计算与电池状态估算提供依据；温度传感器则对电池温度进行实时监测，防止过热引发安全问题；此外，部分系统还会采用压力传感器等获取电池内部压力信息。在布置方面，应根据电池模组的结构特点，合理分布传感器，确保能够准确采集到各关键部位的信息。例如，在每个电池单体或电池模组的正负极附近布置电压传感器，在电池组主回路中安装电流传感器，在电池模组内部或表面均匀分布温度传感器等。

（二）数据融合方法

多传感器采集到的数据具有多维度、冗余性与互补性的特点。通过数据融合技术可提高电池状态估算的精度。常用的数据融合方法包括卡尔曼滤波算法与神经网络算法。卡尔曼滤波算法基于线性最小方差估计原理，将电池系统的动态模型与测量数据相结合，对电池的状态变量（如荷电状态 SOC 和健康状态 SOH）进行实时估计与更新。它能够有效融合电压、电流等测量信息，克服测量噪声与系统模型误差的影响，提高 SOC 和 SOH 估算的准确性与稳定性。神经网络算法则利用其强大的非线性映射能力，构建电池状态与多传感器数据之间的复杂关系模型。通过大量的样本数据训练神经网络，使其能够根据输入的电压、电流、温度等数据准确预测电池的 SOC 和 SOH。例如，采用多层前馈神经网络，将电池的历史电压、电流、温度数据作为输入层，SOC 和 SOH 作为输出层，中间经过若干隐藏层进行特征提取与数据融合，从而实现对电池状态的精确评估。

（三）实验验证

为验证多传感器融合技术在电池管理系统中的有效性，进行了一系列实验。实验选取了不同类型的新能源汽车电池组，在不同的充放电工况下运行，同时采集多传感器数据并采用上述数据融合方法进行电池状态估算。结果表明，与单一传感器数据估算方法相比，基于多传感器融合的 SOC 估算误差可降低至 3% 以内，SOH 估算精度也得到显著提高。在电池安全性方面，能够及时准确地监测到电池的过温、过压等异常情况，并采取相应的保护措施，有效延长了电池的使用寿命。

三、智能算法在电池管理系统优化中的应用

（一）模糊逻辑在电池热管理中的应用

电池的热特性呈现高度非线性与不确定性，传统控制方法难以满足精确温度控制要求。模糊逻辑算法通过构建模糊控制器实现对电池热管理的优化。首先确定模糊输入变量，如电池温度、环境温度、充放电电流等，将其划分为不同的模糊子集，并定义相应的隶属度函数。模糊输出变量则包括冷却风扇转速、加热功率等控制量。根据专家经验与实验数据制定模糊规则，建立输入变量与输出变量之间的模糊关系。例如，当电池温度较高且充放电电流较大时，应提高冷却风扇转速以增强散热效果；当环境温度较低且电池温度接近下限阈值时，适当增加加热功率以维持电池正常工作温度。通过模糊推理机制，根据输入变量的实时模糊化值与模糊规则表进行推理计算，得到输出变量的模糊控制量，再经过清晰化处理得到实际的控制输出值。实验结果显示，采用模糊逻辑算法的电池热管理系统能够将电池温度稳定控制在适宜的范围内，有效避免了电池过热或过冷现象的发生，提高了电池的充放电效率与使用寿命。

（二）遗传算法在电池能量管理策略优化中的应用

为优化电池能量管理策略，提高车辆能效与降低电池损耗，采用遗传算法进行多目标优化。首先建立以电池寿命、续航里程等为目标的多目标优化函数，将充电电流限制、放电深度限制、能量回收策略等作为优化变量。遗传算法通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉与变异操作，在解空间中搜索最优的能量管理策略参数组合。在算法初始化阶段，随机生成一定规模的个体（即参数组合），计算每个个体的适应度值（根据优化目标函数确定）。然后通过选择操作保留适应度较高的个体，对其进行交叉与变异操作产生新的个体，不断迭代进化，直至满足收敛条件。通过与传统能量管理策略的对比实验，采用遗传算法优化后的能量管理策略在相同行驶工况下，车辆续航里程可提高 10% - 15%，电池损耗降低 20% 左右，显著提升了新能源汽车的整体性能。

四、电池管理系统的硬件与软件协同优化设计

（一）硬件架构优化

电池管理系统硬件架构主要包括电池监测单元（BMU）、控制单元（MCU）、通信单元等模块。在硬件架构优化方面，首先注重提高硬件的精度。采用高精度的 AD 转换器，提高电压、电流等信号采集的准确性，为电池状态估算提供可靠的数据基础。优化电源电路设计，确保系统在不同工况下稳定供电，降低电源噪声对测量信号的干扰。加强电磁兼容性防护，采用屏蔽、滤波等措施，减少外界电磁干扰对电池管理系统硬件的影响，提高系统的可靠性与稳定性。例如，在 BM U 设计中，选用分辨率高达 16 位以上的 AD 转换器，对电池单体电压进行精确采集；在电源电路中采用线性稳压与开关稳压相结合的方式，满足系统不同模块的供电需求并降低纹波电压；在 PCB 设计时，合理布局各元器件，增加屏蔽层与滤波电路，有效提升硬件系统的抗干扰能力。通过实际硬件测试，优化后的硬件架构在电池状态监测精度方面得到显著提升，电压测量误差可控制在 ±0.5mV 以内，电流测量误差小于 ±0.5%。

（二）软件平台优化

电池管理系统软件平台的优化主要涉及功能模块划分与性能优化。在功能模块划分方面，包括 SOC 估算算法、故障诊断程序、充放电控制策略等模块的合理设计与实现。SOC 估算算法采用上述多传感器融合技术与智能算法相结合的方式，提高估算精度；故障诊断程序利用硬件冗余、解析冗余和信息冗余等多种故障诊断方法，及时准确地检测传感器故障、电池单体故障等，并采取相应的容错控制策略，如传感器切换、信号重构等，确保系统正常运行；充放电控制策略根据电池状态与车辆运行需求，合理控制电池的充放电过程，优化能量利用效率。在性能优化方面，采用实时操作系统（RTOS），提高软件的实时性，确保任务调度与响应的及时性。建立软件容错机制，如数据冗余存储、错误检测与纠正等，提高软件的可靠性。采用模块化编程思想，将软件功能划分为独立的模块，便于开发、维护与升级，提高软件的可扩展性。通过软件在环仿真与实车测试，优化后的软件平台在系统响应时间、故障诊断准确率、能量管理效率等方面均有显著提升，系统整体性能得到有效保障。

五、结论

本文全面研究了基于多技术融合的新能源汽车电池管理系统优化策略。通过多传感器融合实现了电池状态的精确评估，提高了电池管理系统的监测精度与安全性；智能算法在热管理与能量管理中的应用优化了电池的工作环境与能量利用效率；硬件与软件的协同优化设计进一步提升了电池管理系统的整体性能与可靠性。实验与案例分析结果表明，各优化策略均取得了显著成效，为新能源汽车电池管理系统的发展提供了有力的技术支持。未来，随着新能源汽车技术的不断进步，电池管理系统将面临更多的挑战与机遇，仍需持续深入研究与创新，以满足日益提高的性能要求。