[发明专利]一种基于电热耦合模型的电池组多故障诊断方法

说明书

本发明涉及一种基于电热耦合模型的电池组多故障诊断方法，属于电池技术领域。该方法包括以下步骤：S1：对待测电池单体进行特征实验测试，提取特征参数并建立电池电热耦合模型；S2：基于电池模型进行结构分析，建立对多故障敏感的诊断测试集；S3：基于诊断测试集，融合观测器或滤波器方法，实现残差生成；S4：通过残差评价方法检测并分离多种故障；S5：提取残差特征，利用统计方法进一步分离电池短路和连接故障。与现有技术相比，本发明能够更加快速、准确地实现多种故障的检测和分离，且不改变电池组电压测量拓扑结构。

技术领域

本发明属于电池技术领域，涉及一种基于电热耦合模型的电池组多故障诊断方法。

背景技术

锂离子电池由于具有高能量密度、高功率密度、长循环寿命、环境友好等优点，广泛应用在电动汽车和储能电站中。然而，电池系统安全问题仍是行业亟待解决的难题，开发先进的故障诊断技术对确保电池系统安全运行至关重要。

电池系统存在电池短路、传感器、电池连接等故障。电池短路故障是导致电池系统热失控的主要诱因；而传感器故障使得电池电压、温度监控不准，对电池状态估计和管理噪声干扰；电池连接故障会导致接触不良和局部高温，也是触发热失控的潜在诱因。目前广泛研究的故障诊断方法包括基于模型、信号处理和机器学习方法，分别通过估计模型状态和参数的变化，提取特征参数和统计性指标，利用历史数据训练故障分类器，从而实现故障诊断。

然而在现有技术中，大多数仅仅针对单一故障进行诊断，没有考虑电池系统多故障存在相似特征，在实际应用中可能会造成较大的误报和漏报。而且，早期故障的异常信号微弱，在故障初期不容易发现，一些故障诊断算法容易受到模型不确定性和噪声的干扰，诊断准确性不高。目前，电池系统管理亟需在不改变电池组结构和增加硬件成本的同时，能够实现多故障诊断的技术。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于电热耦合模型的电池组多故障诊断方法。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于电热耦合模型的电池组多故障诊断方法，该方法包括以下步骤：

S1：对待测电池进行特征实验测试，辨识模型参数并建立电池电热耦合模型；

S2：基于电池模型进行结构分析，建立对多故障敏感的诊断测试集；

S3：基于诊断测试集，融合自适应滤波方法，设计残差生成器并生成残差；

S4：基于生成的残差信号，通过累积和残差评价方法检测并分离多种故障；

S5：提取残差特征，利用统计方法分离电池短路和连接故障。

可选的，所述S1中，所述的电池特征测试和电热耦合模型建立包括：

S11：电池特征测试包括电池静态容量测试、开路电压OCV测试、在不同温度和荷电状态SOC下的复合脉冲HPPC测试、以及动态应力工况测试DST、美国联邦城市驾驶工况FUDS、城市功率驾驶工况UDDS的实车工况的测试；

S12：建立多单体模型的电池组模型，电池单体模型为电热耦合模型，其中电模型为一阶RC等效电路模型：

U_t＝U_ocv-U_p-RI

式中I表示电流，U_p表示极化电压，U_t表示端电压，U_ocv表示开路电压，R_p和C_p分别表示极化电阻和极化电容，R表示欧姆内阻；

热模型为集中质量热模型：

Q＝I(U_ocv-U_t)