[发明专利]预测电池寿命的系统及方法

说明书

技术领域

实施例涉及预测电池寿命的系统。

背景技术

设备可以被制造为特殊规格，以便提供一组所需的性能特性。对于某些设备，感兴趣的特性可能是设备寿命。寿命常常通过加速试验方法进行测试。一般来说，电池寿命可以基于在许多已制造的电池的代表性样品上实行测试来估计。这种测试在准确性上可能有所不同，并且可能花费大量时间来完成。

发明内容

实施例针对一种预测电池单元（battery cell）的寿命的系统，该系统包括：学习数据输入单元，该学习数据输入单元被配置为接收至少一个学习测量因子和至少一个学习因子，学习测量因子和学习因子对应于先前制造的学习电池单元；目标数据输入单元，该目标数据输入单元被配置为接收至少一个目标因子，目标因子对应于将为其预测寿命的目标电池单元；机器学习单元，该机器学习单元耦接到学习数据输入单元，该机器学习单元为输入到学习数据输入单元的学习因子中的各个学习因子分配权重；以及寿命预测单元，该寿命预测单元耦接到目标数据输入单元和机器学习单元，该寿命预测单元使用由机器学习单元分配的权重来预测表示目标电池单元的寿命的一个或多个特性。

学习测量因子可以是通过实际测量学习电池单元的特性值来获得的。

学习测量因子可以是从依赖于循环数的学习电池单元的容量的变化和依赖于循环数的学习电池单元的厚度的变化的组中选择的。

一个循环可以包括一次充电、一次放电和一个空闲时间，空闲时间是充电与放电之间的时间、或者是充电和/或放电与下一次充电和/或放电之间的时间。

至少一个学习因子可以是从学习设计因子、学习工艺因子和学习形成因子的组中选择的。

学习数据输入单元可以被配置为接收至少一个学习设计因子，该学习设计因子表示学习电池单元的设计参数。

学习设计因子可以是从学习电池单元的容量、学习电池单元的能量密度、学习电池单元的厚度、学习电池单元的长度、学习电池单元的宽度、学习电池单元的电流密度、学习电池单元的浆浓度、学习电池单元的电极厚度、学习电池单元的负载级、学习电池单元的形状因子、学习电池单元的隔离件的宽度、学习电池单元的隔离件的厚度、学习电池单元的隔离件的种类、学习电池单元的隔离件上是否存在隔离件涂覆、学习电池单元的电极板的绕组数、学习电池单元的隔离件的绕组数、学习电池单元的电极板与隔离件之间的附着、使用的电解质的类型、学习电池单元的电解质成分、学习电池单元的电解质量、学习电池单元的添加物的种类、学习电池单元的添加物的量、学习电池单元的放电率(C-rate)、学习电池单元的孔隙度、学习电池单元的集流器的厚度、学习电池单元的集流器的强度、学习电池单元的袋的厚度、学习电池单元的活性材料的物理属性值、和学习电池单元的粘合剂材料的物理属性值的组中选择的。

学习设计因子可以是在制造学习电池单元之前已知的。

学习数据输入单元可以被配置为接收至少一个学习工艺因子，该学习工艺因子表示在制造学习电池单元期间所使用的工艺参数。

学习工艺因子可以是从学习电池单元的组件的绕组张力、学习电池单元的脱气/折叠条件、和学习电池单元的接片焊接方法的组中选择的，该组件是隔离件或电极板。

学习数据输入单元可以被配置为接收至少一个学习形成因子(formation factor)，该学习形成因子表示在学习电池单元组装之后学习电池单元的形成参数。

学习形成因子可以是从与老化、充电和/或放电、以及脱气和再密封学习电池单元的组中选择的一个或多个相关联的温度、时间、充电和/或放电电流、电压、截止条件和压力的组中选择的。

至少一个目标因子可以是从目标设计因子、目标工艺因子和目标形成因子的组中选择的。

寿命预测单元可以被配置为预测从依赖于循环数的目标电池单元的容量变化和依赖于循环数的目标电池单元的厚度变化的组中选择的特性。

机器学习单元可以包括多个机器学习子单元，以及寿命预测单元可以包括与多个机器学习子单元相对应的多个寿命预测子单元。

每个机器学习子单元可以基于相应的学习因子分配权重，该学习因子可以是从学习设计因子、学习工艺因子和学习形成因子的组中选择的。

每个寿命预测子单元可以使用由相应的机器学习子单元分配的权重来执行预测函数。

系统还可以包括寿命指示单元，该寿命指示单元耦接到寿命预测单元，该寿命指示单元基于一个或多个预测特性来指示目标电池单元的预测寿命。