[发明专利]一种基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估方法及装置

权利要求书

1.一种基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

构建模糊贝叶斯诊断网络，所述模糊贝叶斯诊断网络包括若干不安全征兆节点和若干引起电池安全状态变化的原因节点，所述不安全征兆节点定义子节点，所述引起电池安全状态变化的原因节点定义为父节点；

计算所述模糊贝叶斯诊断网络中的子节点的先验概率和父节点的条件概率；

计算后验概率，将后验概率的值作为影响变量，通过主成分分析法确定影响当前电池安全的主要的影响因子，将所述主要的影响因子作为电池安全特性参数；

构建电池安全隶属度函数，所述安全特性参数的安全隶属度L(x)，所述安全隶属度函数为：

式中，x_ai代表所述安全特性参数的平均值，C_ri代表所述安全特性参数的相对系数；

利用概率加权得到安全度数值SOS(x)：

SOS(x)＝a₁×L₁+a₂×L₂+…+a_n×L_n；

式子中的a₁、a₂…a_n分别为相应安全特性参数的权重系数。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估方法，其特征在于：所述父节点包括可直接测量父节点、间接测量父节点和未知量父节点。

3.根据权利要求2所述的一种基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估方法，其特征在于：所述直接测量父节点包括电池表面温度过低、充电电压过高、充电电流过大、放电电流过大、放电电压过高、电池表面温度过高；所述间接测量父节点包括电池荷电量过大和电池内阻过大；未知量父节点包括不常规电池不安全原因。

4.根据权利要求1所述的一种基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估方法，其特征在于：所述主成分分析中主成分累计贡献率大于等于85％的影响因子为主要影响因子。

5.根据权利要求1所述的一种基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估方法，其特征在于：所述安全特性参数的权重系数为每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比。

6.根据权利要求1所述的一种基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估方法，其特征在于：所述基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估方法包括建立安全度对照表，所述安全度对照表由若干安全区间构成，安全区间对应当前时刻的电池安全情况；将得到的安全度数值与所述安全区间匹配，得到当前时刻的电池安全情况。。

7.根据权利要求1所述的一种基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估方法，其特征在于：所述安全特性参数的相对系数为安全特性参数的当前数值与标准数值的比值。

8.根据权利要求1所述的一种基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估方法，其特征在于：所述锂离子动力电池包括磷酸铁锂电池、钴酸锂电池或锰酸锂电池；所述锂离子动力电池形状包括方形、圆柱形、软包方形和塑壳方形。

9.一种基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估装置，其特征在于，包括：

估算模块，用以根据权利要求1-8任意权利要求所述的一种基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估方法估算电池当前状态的安全度；

显示模块，用以显示电池当前状态下的安全度信息。

10.根据权利要求9所述一种基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估装置，其特征在于，所述一种基于模糊贝叶斯网络的锂离子动力电池安全度评估装置包括区间匹配模块，用以建立安全度对照表，所述安全度对照表由若干安全区间构成，安全区间对应当前时刻的电池安全情况；将得到的安全度数值与所述安全区间匹配，得到当前时刻的电池安全情况。