[发明专利]基于信号处理的电池组多故障诊断方法有效

专利信息
申请号: 202111541172.6 申请日: 2021-12-16
公开(公告)号: CN114035086B 公开(公告)日: 2023-08-11
发明(设计)人: 陈自强;林甜甜 申请(专利权)人: 上海交通大学
主分类号: G01R31/3842 分类号: G01R31/3842;G01R31/396
代理公司: 上海交达专利事务所 31201 代理人: 王毓理;王锡麟
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基于 信号 处理 电池组 故障诊断 方法
【说明书】:

一种基于信号处理的电池组多故障诊断方法,根据锂离子电池组双线制电压测量拓扑结构,获得测量电压与电池单体、电压传感器、电池间连接电阻之间不同的对应关系;对锂离子电池组进行混合工况测试实验以得到测试数据集;经测试数据处理及参数选定后,基于电压间相关系数对电池组中电压传感器故障、电池间短连接故障以及电池短路故障进行检测与分离。本发明在不增加硬件成本的前提下实现电池组多种故障的检测与分离,同时实现计算量的减小,可实现故障的实时诊断,更适合实际应用。

技术领域

本发明涉及的是一种锂电池检测领域的技术,具体是一种基于信号处理的电池组多故障诊断方法。

背景技术

锂离子电池由于寿命长、自放电率低和能量密度高而被广泛用作储能装置。但是电池安全问题成为锂离子电池进一步推广应用的主要制约因素之一。由于电池本身制造问题以及之后使用条件的影响,电池系统中可能会出现各种各样的故障,包括传感器故障、电池间连接故障、电池本身的故障等,而电池本身的故障又包括过充、过放、内部短路和外部短路故障等。这些故障严重影响锂离子电池的使用寿命以及使用安全,因此快速有效的故障诊断方法以确保电池安全对于锂离子电池的广泛应用至关重要。

基于模型的诊断方法故障诊断速度、故障诊断率和计算负担无法兼顾,使得该方法很难实际应用于大规模电池组故障诊断中。基于机器学习的故障诊断方法需要对大量的历史数据进行训练,目前在电池诊断领域的应用相对较小。传统的基于信号处理的故障诊断方法无需建模且计算量较小,但是在多故障分离方面均存在一些问题,并且均未考虑电池不一致性的影响,因此多用于某种特定故障的诊断。

发明内容

本发明针对现有技术仅仅考虑一种故障导致的高误诊风险,以及多故障诊断的计算复杂度较高的缺陷,提出一种基于信号处理的电池组多故障诊断方法,在不增加硬件成本的前提下实现电池组多种故障的检测与分离,同时实现计算量的减小。通过设计的双线制测量拓扑,并引入电池组电压间相关系数,不需要建模以及滤波算法,仅根据相关系数即可实现具有相似电气特征和热特征的多种故障的快速检测与分离,且需要计算的相关系数个数仅比电池组内串联电池个数多一个,极大地减小了计算量,可实现故障的实时诊断,更适合实际应用。

本发明是通过以下技术方案实现的:

本发明涉及一种基于信号处理的电池组多故障诊断方法,包括:

步骤1、根据锂离子电池组双线制电压测量拓扑结构,获得测量电压与电池单体、电压传感器、电池间连接电阻之间不同的对应关系。

所述的锂离子电池组双线制电压测量拓扑结构是指:n个电池串联的锂离子电池组,

所述的对应关系是指:其中:Ui为电压传感器i的测量值,U 为电压传感器n+1测量的电池组总电压;Vi为电池单体i的电压,i为流经电池组的电流,Ri,i+1为电池单体i与电池单体i+1之间的连接导线的电阻值,w表示电压传感器的测量噪声。

步骤2、对锂离子电池组进行混合工况测试实验以得到测试数据集。

所述的混合工况包括:城市功率驾驶工况(Urban Dynamometer DrivingSchedule,UDDS),美国联邦城市驾驶工况(Federal Urban Driving Schedule,FUDS)。

步骤3、测试数据处理及参数选定,具体包括:

3.1)引入遗忘机制,以削弱故障诊断过程中大量的历史运行数据对诊断速度和精度的影响,并根据步骤2)中所得的测试数据集,确定滑动窗口的长度。

3.2)对测量电压叠加方波信号以削弱小电流情况下测量噪声对诊断的影响,并根据步骤 2)中所得的测试数据集,确定方波信号的幅值和周期。

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