[发明专利]基于人工神经网络的电池微短路定量诊断方法

摘要

本发明提供了一种电池微短路定量诊断方法，其特征在于：该诊断方法在不同温度下，对不同老化程度的电池单体进行外接不同阻值的电阻的充电实验，获得预定电压区间段内的充电时间，将电池单体的温度、电池老化参数、预定电压区间段内的充电时间三个值作为一次人工神经网络的输入样本，外接电阻作为这次的输出样本。尽可能均匀、多的获得不同电池工作温度、老化程度、外接电阻阻值下的样本，然后训练微短路故障诊断网络，训练完后集成到现有电池管理系统中，在实车使用中，只需输入电池所处温度、容量、预设电压区间的充电时间，即可输出微短路阻值，进而可判断微短路有无及其严重程度。

主权项

1.一种基于人工神经网络的电池微短路定量诊断方法，其特征在于，包括：步骤一，测量电池单体的电池老化参数；步骤二，将所述电池单体放置在设有预定温度的恒温箱中；步骤三，对所述电池单体的正负极进行外接电阻；步骤四，对接有所述外接电阻的所述电池单体进行充电并记录预定电压区间段内所述电池单体的充电时间，同时记录所述电池单体的所述电池老化参数、所述外接电阻的阻值以及所述预定温度，完成一次所述电池单体的样本数据采集；步骤五，更换不同阻值的电阻并重复四，得到不同阻值下的所述预定电压区间段内所述电池单体的充电时间，得到不同阻值下的所述电池单体的样本数据；步骤六，调整所述恒温箱得到不同的温度后重复步骤二至步骤五，得到不同温度、不同阻值下所述预定电压区间段内所述电池单体的充电时间，即不同温度、不同阻值下所述电池单体的样本数据；步骤七，更换不同老化程度的电池单体并重复步骤一至步骤六，得到不同温度、不同阻值下所述预定电压区间段内多个电池单体的充电时间，即、不同老化程度的电池单体在不同温度、外接有不同阻值的样本数据；步骤八，以电池单体的电池老化参数、所处温度、充电时间作为人工神经网络的输入量，电池单体的外接阻值作为人工神经网络的输出量根据步骤七中得到的样本数据进行人工神经网络训练，并将训练好的人工神经网络集成到电池管理系统中；步骤九，当电能存储设备进行充电时记录当前电池在所述预定电压区间段内的充电时间；步骤十，将所述当前电池的当前温度、当前电池老化参数以及当前充电时间输入至所述电池管理系统中的人工神经网络，经计算得到所述当前电池的微短路阻值；以及步骤十一，根据所述微短路阻值判定所述当前电池的微短路状态。