[发明专利]一种电池健康状态识别方法

摘要

本发明涉及一种电池健康状态识别方法，发明了一种电池健康状态实时评估方法。主要包括特征提取和状态识别两部分。首先，根据动力电池内阻与电池寿命的关系，对电池的健康状态进行分类。其次，获取电池不同状态下的端电压、电流和SOC原始数据。之后，利用小波包能量法对各原始数据进行能量值特征提取，建立供隐半马尔科夫模型使用的特征向量。再次，利用各状态下的特征向量对该状态的隐半马尔科夫模型进行训练。最后，将测试数据带入训练完成的各状态隐半马尔科夫模型中计算前向概率值，比较得出当前电池所处的健康状态。本方法无需复杂的参数配置，能够实时准确地识别出当前电池所处的健康状态。

主权项

1.一种电池健康状态识别方法，其作用在于实时识别动力电池当前所处的健康状态等级，其步骤如下：A.利用动力电池系统模型提取动力电池各状态下的端电压、电流、温度和SOC原始数据，并对原始数据进行预处理；B.对预处理后的电池数据进行特征提取，并进行归一化处理；C.建立混合高斯分布模型和单高斯分布模型，利用特征序列对隐半马尔科夫模型参数进行初始化以及重估计算，确定符合电池各状态的隐半马尔科夫模型；D.在各状态下采集测试数据，通过特征提取后，输入到各状态隐半马尔科夫模型中，计算前向概率；E.对每一个特征序列进行前向概率计算，比较在各状态下的概率值，确定当前序列所属状态；F.跳转至D步骤，继续下一组特征序列的识别。