[发明专利]基于超声测量的锂离子电池荷电状态估计方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种基于超声测量的锂离子电池荷电状态估计方法及装置。该方法包括：在待测电池充放电状态下，用超声波检测待测电池的荷电状态，并获取检测后的超声波信号；根据超声波信号的特征类型在超声波信号的拟合包络线上扩展超声时域特征；根据低复杂性的回归模型构建荷电状态初步估计模型；根据待测电池中训练电池的超声时域特征训练荷电状态初步估计模型，得到荷电状态最终估计模型；将待测电池中测试电池的超声时域特征输入荷电状态最终估计模型，得到测试电池的荷电状态。本方案基于超声波信号提取的超声时域特征和低复杂性的回归模型构建的荷电状态最终估计模型可以对长期工作于开路电压平台期的电池实现精确的荷电状态估计。

技术领域

本发明实施例涉及电池检测技术领域，尤其涉及一种基于超声测量的锂离子电池荷电状态估计方法及装置。

背景技术

锂离子电池因能量高、寿命长、无污染等优势广泛应用于交通运输，移动通信等多个领域。锂离子电池易受环境温度、电压、电流等参数影响而发生性能衰退，严重时可能产生安全问题。由此智能化电池管理系统是电池进行安全高效工作的重要保障。

电池荷电状态(State of charge,SOC)是电池管理系统中的重要监测指标。精确估计SOC可以衡量锂离子电池的续航能力，提高电池充放电效率和延长使用寿命。目前SOC估计方法主要是采用开路电压法和安时积分法先确定SOC先验值，再结合电压模型如等效电路模型和分数阶模型计算模型预测电压与测量电压的误差，最后基于滤波器类算法或状态观测类算法修正先验值后得到SOC准确值。此类方法非常依赖于开路电压(Open CircuitVoltage，OCV)-SOC曲线和电压模型性能，但是对于某些电池体系，如磷酸铁锂、钛酸锂体系电池，由于OCV-SOC曲线过于平坦，导致电压信号对SOC变化不敏感而难以精确估计。

发明内容

本发明实施例提供一种基于超声测量的锂离子电池荷电状态估计方法及装置，以实现对长期工作于OCV平台期的电池实现精确的SOC估计。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于超声测量的锂离子电池荷电状态估计方法，其包括：

在待测电池充放电状态下，用超声波检测待测电池的荷电状态，并获取检测后的超声波信号；

根据超声波信号的特征类型在超声波信号的拟合包络线上扩展超声时域特征；

根据低复杂性的回归模型构建荷电状态初步估计模型；

根据待测电池中训练电池的超声时域特征训练荷电状态初步估计模型，得到荷电状态最终估计模型；

将待测电池中测试电池的超声时域特征输入荷电状态最终估计模型，得到测试电池的荷电状态。

可选地，根据超声波信号的特征类型在超声波信号的拟合包络线上扩展超声时域特征包括：

对超声波信号进行分解，得到多个超声波分量信号，并根据频率阈值对每一超声波分量信号进行滤波降噪；

将滤波降噪后的超声波分量信号进行重构，得到重构超声波信号；

根据重构超声波信号的特征类型在重构超声波信号的拟合包络线上扩展超声时域特征。

可选地，在根据超声波信号的特征类型在超声波信号的拟合包络线上扩展超声时域特征之后，还包括：

获取待测电池充放电过程中各个时刻的荷电状态；

计算超声时域特征与待测电池充放电过程中各个时刻的荷电状态的相关系数；

根据相关系数筛选高相关超声时域特征；

相应的，根据待测电池中训练电池的超声时域特征训练荷电状态初步估计模型，得到荷电状态最终估计模型，包括：