[发明专利]一种基于故障注入的电动汽车电池安全性检验系统

说明书

本发明提供一种基于故障注入的电动汽车电池安全性检验系统，其可以提高对锂离子电池的安全隐患的覆盖率，进而降低电动汽车的锂电池在使用中的运行风险。本专利技术方案中，基于动力电池大数据训练获得动力电池健康度模型、动力电池故障诊断模块，通过故障注入模块模拟不同型号的动力电池的电池参数信号，基于故障注入的方式，检测动力电池健康度模型、动力电池故障诊断模块、动力电池故障预警模块的性能和准确性。

技术领域

本发明涉及电池安全检测技术领域，具体为一种基于故障注入的电动汽车电池安全性检验系统。

背景技术

随着新能源汽车特别是电动汽车的保有量的逐年提升，因“三电”问题引发的电动汽车汽车起火、失控等事故频发。而这种事故频发的现象的主要原因是现行的对于电动汽车锂电池的安全性测试的主要依据是“滥用条件”，而现实生活中，锂离子电池安全性事故的很大部分原因是无滥用条件下的“自引发热失控”。即，现行的锂离子电池安全性标准测试不能保证完全覆盖锂离子电池的安全隐患问题。

发明内容

为了解决现行的锂离子电池安全性标准测试不能保证完全覆盖锂离子电池的安全隐患的问题，本发明提供一种基于故障注入的电动汽车电池安全性检验系统，其可以提高对锂离子电池的安全隐患的覆盖率，进而降低电动汽车的锂电池在使用中的运行风险。

本发明的技术方案是这样的：一种基于故障注入的电动汽车电池安全性检验系统，其特征在于，其包括：输入模块、故障注入模块、动力电池健康度模型、动力电池故障诊断模块和动力电池故障预警模块；

所述输入模块接收待测试电池的型号信息、车辆使用状态、动力电池使用状态，并将所述型号信息、所述动力电池使用状态传入所述故障注入模块，将所述车辆使用状态、所述动力电池使用状态传入所述动力电池故障诊断模块；

所述故障注入模块为信号发生装置，其基于待测试电池的所述型号信息，产生电池参数信号的模拟信号，并将所述电池参数信号的模拟信号输入所述动力电池故障诊断模块；

所述动力电池健康度模型提供所述电池参数信号对应的健康度信息；所述健康度信息包括：异常运行参数、参数偏离程度、参数正常阈值；所述动力电池健康度模型为基于经卷积神经网络构建，基于动力电池大数据进行训练后获得的检测模型；

所述动力电池故障诊断模块将所述待测试电池的所述电池参数信号传输到所述动力电池健康度模型中，接收所述动力电池健康度模型回传的所述健康度信息，结合所述车辆使用状态、所述动力电池使用状态，进行诊断、预测，并输出待测试电池的故障预警信息；并将所述故障预警信息输入到所述动力电池故障预警模块；所述动力电池故障诊断模块为基于最小二乘支持向量机构建，基于动力电池大数据进行训练后获得的预测模块；

所述动力电池故障预警模块对待测试电池对应的所述故障预警信息的预警等级进行判断，并根据不同的预警等级发出不同的警报信息。

其进一步特征在于：

所述电池参数信号包括：电池包、电池组及电池单体的温度、电压、输出电流，绝缘电阻、DC-DC状态、SOC；

所述动力电池故障诊断模块输出的所述故障预警信息包括：电池故障、故障发生预测时间、范围以及故障发生概率；

所述电池故障包括：电池动力输出不足、SOC快速下降、电池动力输出中断、电池温度过高、电池充电异常、电池起火、电池爆炸；

所述故障发生预测时间包括：小于等于5min、大于5min且小于等于两小时、两小时以上；

所述动力电池大数据包括：电池参数信号数据、健康度信息数据、电池故障数据。