[发明专利]一种基于衰减记忆滤波器的电动汽车故障诊断方法

说明书

本发明提供一种基于衰减记忆滤波器的电动汽车故障诊断方法，该方法用于电动汽车中电池系统故障诊断，首先对所选电池开展基础特性测试实验，实际电池系统故障诊断过程需要实时采集电池的电流和端电压信号，建立一阶RC等效电路模型和状态空间方程，然后使用衰减记忆滤波器对电池进行参数辨识，到模型参数ζ和OCV估计值。通过参数ζ的估计值与参考值得到残差r₁，通过OCV的估计值与参考值得到残差r₂，将两个残差分别与对应阈值进行对比，只有当两残差均超过对应阈值才可判断故障发生，所提方法在残差生成和残差评价过程均优于现有技术。

技术领域

本发明主要涉及新能源汽车电池系统相关技术领域，具体是一种基于衰减记忆滤波器的电动汽车故障诊断方法。

背景技术

随着全球空气污染和化石能源减少等问题日益严重，节能环保已成为当前汽车领域急需解决的问题之一。以动力电池为核心动力源的新能源汽车能提高经济性和清洁环保性，减少排放，被认为是当前节能减排的有效途径之一。随着产量和保有量不断增加，新能源汽车安全成为当然研究热点和难点。因动力电池系统的安全性直接决定了整车的安全性，故各种基于模型的故障诊断方法被提出并应用于电池系统故障诊断中，但仍存在以下问题：

(1)基于模型的方法对模型的准确性要求较高，目前的方法是利用电化学模型或等效电路模型得到参数的估计值，并将其与参数的参考值进行对比来判断故障是否发生。卡尔曼类滤波器是电池模型参数辨识典型方法之一，若电池出现故障时，由于电池模型失真会导致卡尔曼类滤波器发散，影响故障检测及故障程度识别；

(2)传统故障诊断方法是通过对比电池欧姆内阻这单一参数的估计值和参考值来进行故障诊断，若故障阈值给定不合理会导致故障诊断虚警率和漏警率高问题。

发明内容

为解决目前技术的不足，本发明结合现有技术，从实际应用出发，提供一种基于衰减记忆滤波器的电动汽车故障诊断方法。

本发明的技术方案如下：

一种基于衰减记忆滤波器的电动汽车故障诊断方法，所述方法用于电动汽车中电池系统故障诊断，包括如下步骤：

步骤一、采集电池的电流信号I和端电压信号V；

步骤二、建立一阶RC等效电路模型和状态空间方程；

步骤三、采用衰减记忆滤波器进行电池模型参数辨识，得到模型参数ζ和OCV估计值；

步骤四、通过模型参数ζ的估计值与实验所得参考值得到残差r₁，通过开路电压OCV的估计值与实验所得参考值得到残差r₂，将两个残差分别与实验所得对应阈值进行对比，只有当两残差均超过对应阈值才可判断故障发生。

进一步，在实施步骤一至步骤四前，首次进行电池基础特性测试实验，用于获取电池容量C_n、OCV-SOC拟合关系式、参数参考值以及故障阈值。

进一步，电池基础特性测试实验包括容量实验、开路电压实验和混合动力脉冲能力特性HPPC实验，OCV-SOC拟合关系式为：

V_oc(z)＝α₀+α₁z+α₂z²+α₃z³+α₄z⁴+α₅z⁵+α₆z⁶+α₇z⁷ (1)