[发明专利]一种基于超级电容SOC识别故障的蓄电池保护控制方法

权利要求书

1.一种基于超级电容SOC识别故障的蓄电池保护控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1)，车辆启动，通过加速踏板传感器判断驾驶员是否有加速的意图，如果驾驶员有加速的意图，转向步骤2)，否则重复步骤1)；

步骤2)，通过超级电容的管理系统估算其SOC值；

步骤3)，在超级电容SOC值作为输入参数输入到功率分配控制器之前，将超级电容SOC值与超级电容SOC值的阈值进行比较，若超级电容SOC值小于阈值，此时判断超级电容是处于故障状态还是误判状态，转向步骤4)；否则将此时超级电容SOC值和当前车速以及车辆所需力矩作为输入参数，输入到功率分配控制器实行超级电容与蓄电池之间的功率分配；

步骤4)，如果超级电容处于故障状态，则通过踏板控制器控制加速踏板以减小加速幅度，同时通过报警装置提醒驾驶员，并在仪表盘上红灯闪烁；如果超级电容处于误判状态，说明超级电容本身是有电的，此时，将超级电容SOC值的阈值和当前车速以及车辆所需力矩作为输入参数，输入到功率分配控制器进行超级电容与蓄电池之间的功率分配。

2.根据权利要求1所述的一种基于超级电容SOC识别故障的蓄电池保护控制方法，其特征在于，所述步骤1)中的加速踏板传感器是通过把加速踏板的位移转换成电信号来判断驾驶员是否有加速的意图。

3.根据权利要求1所述的一种基于超级电容SOC识别故障的蓄电池保护控制方法，其特征在于，所述步骤2)中超级电容的管理系统估算其SOC值，估算方法为神经网络法；神经网络法估计超级电容SOC值时，神经网络具有输入层、输出层及隐含层三层，输入层设有四个神经元，分别为超级电容的温度、电压、电流以及上一时刻的SOC值，输出层为估算出的超级电容的SOC值，隐含层是神经网络的核心；神经网络最重要的就是对网络进行训练，训练样本是从不同的工况上采集到的数据，直到网络获得满意的输出，神经网络训练结束，此时隐含层就相当于一个大型的跟超级电容有关的数据库，可以根据各传感器传来的超级电容的温度、电压、电流以及上一时刻的SOC值得到这一时刻的SOC值。

4.根据权利要求1所述的一种基于超级电容SOC识别故障的蓄电池保护控制方法，其特征在于，所述步骤3)中超级电容SOC值的阈值为超级电容的全部电量减去其放电空间。

5.根据权利要求1所述的一种基于超级电容SOC识别故障的蓄电池保护控制方法，其特征在于，所述步骤4)中，超级电容的故障状态与误判状态的判断方法是通过电流检测装置检测超级电容中是否有电流流过；有电流流过，说明此时超级电容处于误判状态；无电流流过，说明此时超级电容处于故障状态。

6.根据权利要求1所述的一种基于超级电容SOC识别故障的蓄电池保护控制方法，其特征在于，所述步骤3)及步骤4)中，当前车速是通过车速传感器测量得到的，车辆所需的力矩是根据加速踏板传感器、制动踏板传感器分别采集的加速踏板、制动踏板的信息以及当前车速得到的。