[发明专利]一种基于修正样本熵的电池串多故障诊断方法及系统

说明书

本公开提出了一种基于修正样本熵的电池串多故障诊断方法及系统，故障诊断方法包括如下步骤：获取测量得到的待诊断电池串的电池电压；根据获取的待诊断电池串的电池电压构建电池电压序列,计算电池电压序列的样本熵值；设置用于表征电压波动信息的修正系数,通过修正系数修正样本熵值,获得修正样本熵值；根据修正样本熵值的数值变化,判断并输出待诊断电池串的故障类型。能够在无模型的情况下准确地诊断出电池的故障，通过设置修正系数可以将在不同故障下的样本熵值进行区分,提高了故障判断的直观性和效率，能够快速精确稳定地诊断预测锂离子电池故障类型和时间。

技术领域

本公开涉及电池故障诊断相关技术领域，具体的说，是涉及一种基于修正样本熵的电池串多故障诊断方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，并不必然构成在先技术。

由于受能源危机，环境污染以及温度变化的影响，电动汽车(如特斯拉)变得越来越受欢迎。作为电动汽车的动力源，锂离子电池对汽车的动力性、经济性和安全性具有极其重要的影响。据统计，195万辆电动汽车中，52％的故障是由锂离子电池引起的。电池故障主要由两个原因导致，一方面，锂离子电池中电化学反应极其复杂，并且对环境温度和电池老化十分敏感；另一方面，一个锂离子电池串通常由成千上万节完全不一致的电池单体构成。因此，为了预防电池发生高危故障，发展对锂离子电池早期故障高效诊断的方法是必要的和有价值的。

目前已被提出的电池故障诊断方法可以分为三大类：①基于阈值的故障诊断方法；②基于等效电路模型的故障诊断方法，主要有自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)法；③基于数据驱动的故障诊断方法，主要有相关系数法，神经网络法，模糊逻辑法，支持向量机法和熵方法。近几年新兴的基于数据驱动的故障诊断方法因其不需要精确的电路模型，计算成本低，并且易于在线实现，已成为电池研究的热点。其中基于熵的方法备受关注，它适应于电压波动比较剧烈的故障诊断，非常适合应用在电动汽车上。但是目前基于熵的方法无法精确地快速地检测出早期故障类型和时间，而且鲁棒性差，计算成本高。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种基于修正样本熵的电池串多故障诊断方法及系统，能够在无模型的情况下准确地诊断出电池的故障，能够快速精确稳定地诊断预测锂离子电池故障类型和时间。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

一个或多个实施例提供了一种基于修正样本熵的电池串多故障诊断方法，包括如下步骤：

获取测量得到的待诊断电池串的电池电压；

根据获取的待诊断电池串的电池电压构建电池电压序列,计算电池电压序列的样本熵值；

设置用于表征电压波动信息的修正系数,通过修正系数修正样本熵值,获得修正样本熵值；

根据修正样本熵值的数值变化,判断并输出待诊断电池串的故障类型。

一个或多个实施例提供了一种基于修正样本熵的电池串多故障诊断系统，包括:

用于获取测量得到的待诊断电池串的电池电压的模块；

用于根据获取的待诊断电池串的电池电压构建电池电压序列,计算电池电压序列的样本熵值的模块；

用于设置用于表征电压波动信息的修正系数,通过修正系数修正样本熵值,获得修正样本熵值的模块；

用于根据修正样本熵值的数值变化,判断并输出待诊断电池串的故障类型的模块。

一种电子设备,包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述方法所述的步骤。

一种计算机可读存储介质,用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述方法所述的步骤。