[发明专利]一种电池包结构健康状态在线监测与故障预报方法及装置

摘要

本发明公开一种电池包结构健康状态在线监测与故障预报方法及装置，用于动力电池中各模组振动疲劳状态监测报警。该方法包括若干单向加速度传感器、电荷放大器、数据采集板、存储模块，各加速度传感器布置在各模组中间及电池包与车身连接部位上，由电荷放大器将由加速度传感器采集的信号放大并由BMS中的数据采集板采集，提取工作模态特征量，将提取的特征量与初始值进行比较判断，并在大于设定阈值时输出报警信号。本发明针对电池包结构在真实工作环境下的结构健康监测问题，对行驶中监测的数据进行处理和分析，得出电池包在实际使用时的模态参数，为真实工作环境下电池结构健康状态在线监测与故障预报以及判定结构损伤的发生提供了一种新的方法。

主权项

1.一种电池包结构健康状态在线监测与故障预报方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1)、加速度传感器选择及布置，将加速度传感器在电池模组上均匀分布；步骤2)、数据采集由车速触发，车速大于v开始采集，车速小于v停止采集；步骤3)、数据长度与稳定性判断，首先判断数据长度是否大于N，如大于N，再判断数据的稳定性，车辆加速度稳定在e内时，开始模态参数抽取，否则丢弃当前数据；步骤4)、数据处理，采用Poly MAX方法对数据进行处理，得模态参数F(k)、Φ(k)；步骤5)、利用MAC值判断模态参数的质量，设置一个阈值，满足MAC的对角线大于0.8，非对角线小于0.2，如果不满足，丢弃当前数据，第k次模态参数抽取MAC判断： MAC i j ( k ) = | [ ψ i ( k ) ] T ψ j ( k ) | 2 ( [ ψ i ( k ) ] T ψ i ( k ) ) ( [ ψ j ( k ) ] T ψ j ( k ) ) , 0 ≤ MAC i j ( k ) ≤ 1 ]]>将满足上述条件的加速度传感器数据以及模态参数保存至存储模块；步骤6)、确定模态参数，将第1次模态参数数据作为电池包的初始模态参数数F(0)、Φ(0)，前4阶模态参数占主导地位，其中： F ( 0 ) = f 1 ( 0 ) f 2 ( 0 ) f 3 ( 0 )