模型融合信号驱动的锂离子电池内部短路诊断方法与系统技术方案

本发明专利技术提供了一种模型融合信号驱动的锂离子电池内部短路诊断方法与系统，包括以下步骤：测量锂离子电池电流和表面温度，采用简化的多层热模型计算电池内部温度；采用基于电池内部温度、考虑电池内部可逆热的电池能量守恒模型，结合电池电流、表面温度、内部温度数据进行电池内部参数辨识；由辨识得到的电池内部参数计算电池内部短路特征参数；最后判断电池内部短路特征参数所在阈值范围，实现对锂离子电池内部短路的分级诊断。本发明专利技术针对锂离子电池内部短路问题，实现了对锂离子电池内部短路的在线诊断，能够有效捕捉内短路时电池的故障特征，提高识别锂离子电池内部短路故障的灵敏性和准确性。和准确性。和准确性。

【技术实现步骤摘要】
模型融合信号驱动的锂离子电池内部短路诊断方法与系统


[0001]本专利技术涉及锂离子电池
，具体地，涉及一种模型融合信号驱动的锂离子电池内部短路诊断方法与系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着能源技术的进步和人们环保意识的增强，电动汽车产业得到了飞速发展。锂离子电池因具有高能量密度和长使用寿命等优点，而被广泛应用于电动汽车产业。但是，锂离子电池存在着潜在的安全隐患，如：电池自燃事件频频发生，甚至引发火灾，制约了电动汽车的发展。近年来的电池安全事故报告表明，内短路(Internal Short Circuit，ISC)会导致电池内部的热量积累，经过长期发展后，会进一步引发电池热失控。因此，ISC被认为是导致电池热失控的根本因素之一。
[0003]锂离子电池的ISC自形成到发展成热失控存在着很长的潜伏期，对于现有的电池管理系统而言，对电池ISC进行有效检测还是一个很大的挑战。Xia B提出了一种基于相关系数的电池内部短路故障检测方法，通过检测电池电压信号是否出现非正常的突降
‑
回升现象来判断内短路，但是此方法需要电压骤降才能实现检测，对于早期的内短路检测并不适用。Moeini A提出了基于等效电路模型的电池内部短路故障检测方法，但是此方法需要准确的电池荷电状态(State of Charge，SOC)估计，而在实际应用中SOC估计存在偏差，难以对内短路有效检测。张明轩等提出了一种基于电池组平均
‑
差异模型的内短路检测方法，但是从内短路发生到识别出内短路需要一小时以上，也没有解决在早期对内短路有效检测的问题。
[0004]专利文献CN109738811A(申请号：CN201910078743.3)公开了一种基于双级模型预测的锂离子电池组外部短路故障诊断方法，涉及锂离子动力电池安全
首先,对锂离子电池组进行外部短路实验，构建电池组外部短路双级等效电路模型，利用被测实验数据对电池模型参数进行离线最优性辨识；然后，运行时根据电池测量数据判断电池组中电池状态，发现部分电池电压出现异常时，对产生异常的相邻电池单元标记为整体，记作异常电池组，启动第一级电池模型，若第一级电池模型误差小于临界阈值，则触发第二级电池模型，计算获得模型误差；最后，通过实测数据与双级模型吻合度，对异常电池进行故障诊断。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种模型融合信号驱动的锂离子电池内部短路诊断方法与系统。
[0006]根据本专利技术提供的模型融合信号驱动的锂离子电池内部短路诊断方法，包括：
[0007]步骤1：测量锂离子电池电流和表面温度，采用简化的多层热模型计算电池内部温度；
[0008]步骤2：采用基于电池内部温度、考虑电池内部可逆热的电池能量守恒模型，结合电池电流、表面温度、内部温度数据进行电池内部参数辨识；
[0009]步骤3：由辨识得到的电池内部参数计算电池内部短路特征参数；
[0010]步骤4：判断电池内部短路特征参数所在阈值范围，实现对锂离子电池内部短路的分级诊断。
[0011]优选的，简化的多层热模型根据电池表面温度分布与内部温度分布的对应关系，由电池表面温度来计算电池内部温度，将电池和边界条件划分为多个热节点，热节点之间通过热阻连接，在各个热节点建立能量守恒方程，根据相邻节点的热传递把内部节点和外部节点通过方程联系起来，当整个电池被分为n个节点时，所有节点的节点温度、温度系数和余项分别组成矩阵T
n
×1、Q
n
×1和b
n
×1，利用测得的表面温度和环境温度，求解得到电池内部各节点温度，计算公式为：
[0012]Q
n
×1T
n
×1＝b
n
×1[0013]其中，T
n
×1为节点温度矩阵，Q
n
×1为温度系数矩阵，b
n
×1为余项矩阵。
[0014]优选的，锂离子电池的能量守恒模型离散方程为：
[0015][0016]其中，m为电池总质量，C
p
为电池比热容，T
in
为电池内部温度，I为电流，R为等效内阻，E
T
为平衡电势的温度系数，h为换热系数，A为电池表面积，T
surf
为电池表面温度，T
amb
为环境温度，k为时间指标。
[0017]优选的，结合电池电流、表面温度、内部温度数据，采用遗忘因子递推最小二乘法对参数辨识，辨识参数为等效内阻R和平衡电势的温度系数E
T
；
[0018]遗忘因子递推最小二乘法依据公式为：
[0019][0020]其中，y为观测量；θ为待估计的参数；φ为已知的变量参数；k为时间指标；λ为遗忘因子，取值范围为0.9
‑
1；
[0021]参数辨识依据公式为：
[0022][0023]其中，m为电池总质量，C
p
为电池比热容，T
in
为电池内部温度，I为电流，R为等效内阻，E
T
为平衡电势的温度系数，h为换热系数，A为电池表面积，T
surf
为电池表面温度，T
amb
为环境温度，k为时间指标。
[0024]优选的，由辨识得到的参数计算特征参数，判断特征参数所在阈值范围，实现对诊断电池内部短路的分级诊断，所述特征参数为R/R0，其中，R为辨识得到的等效内阻，R0为锂
离子电池正常工作情况下辨识得到的等效内阻，根据R/R0所在阈值范围判断电池内短路程度，特征参数R/R0越大，内短路情况越严重。
[0025]根据本专利技术提供的模型融合信号驱动的锂离子电池内部短路诊断系统，包括：
[0026]模块M1：测量锂离子电池电流和表面温度，采用简化的多层热模型计算电池内部温度；
[0027]模块M2：采用基于电池内部温度、考虑电池内部可逆热的电池能量守恒模型，结合电池电流、表面温度、内部温度数据进行电池内部参数辨识；
[0028]模块M3：由辨识得到的电池内部参数计算电池内部短路特征参数；
[0029]模块M4：判断电池内部短路特征参数所在阈值范围，实现对锂离子电池内部短路的分级诊断。
[0030]优选的，简化的多层热模型根据电池表面温度分布与内部温度分布的对应关系，由电池表面温度来计算电池内部温度，将电池和边界条件划分为多个热节点，热节点之间通过热阻连接，在各个热节点建立能量守恒方程，根据相邻节点的热传递把内部节点和外部节点通过方程联系起来，当整个电池被分为n个节点时，所有节点的节点温度、温度系数和余项分别组成矩阵T
n
×1、Q
n
×1和b
n
×1，利用测得的表面温度和环境温度，求解得到电池内部各节点温度，计算公式为：
[0031]Q
n
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模型融合信号驱动的锂离子电池内部短路诊断方法，其特征在于，包括：步骤1：测量锂离子电池电流和表面温度，采用简化的多层热模型计算电池内部温度；步骤2：采用基于电池内部温度、考虑电池内部可逆热的电池能量守恒模型，结合电池电流、表面温度、内部温度数据进行电池内部参数辨识；步骤3：由辨识得到的电池内部参数计算电池内部短路特征参数；步骤4：判断电池内部短路特征参数所在阈值范围，实现对锂离子电池内部短路的分级诊断。2.根据权利要求1所述的模型融合信号驱动的锂离子电池内部短路诊断方法，其特征在于，简化的多层热模型根据电池表面温度分布与内部温度分布的对应关系，由电池表面温度来计算电池内部温度，将电池和边界条件划分为多个热节点，热节点之间通过热阻连接，在各个热节点建立能量守恒方程，根据相邻节点的热传递把内部节点和外部节点通过方程联系起来，当整个电池被分为n个节点时，所有节点的节点温度、温度系数和余项分别组成矩阵T
n
×1、Q
n
×1和b
n
×1，利用测得的表面温度和环境温度，求解得到电池内部各节点温度，计算公式为：Q
n
×1T
n
×1＝b
n
×1其中，T
n
×1为节点温度矩阵，Q
n
×1为温度系数矩阵，b
n
×1为余项矩阵。3.根据权利要求1所述的模型融合信号驱动的锂离子电池内部短路诊断方法，其特征在于，锂离子电池的能量守恒模型离散方程为：其中，m为电池总质量，C
p
为电池比热容，T
in
为电池内部温度，I为电流，R为等效内阻，E
T
为平衡电势的温度系数，h为换热系数，A为电池表面积，T
surf
为电池表面温度，T
amb
为环境温度，k为时间指标。4.根据权利要求1所述的模型融合信号驱动的锂离子电池内部短路诊断方法，其特征在于，结合电池电流、表面温度、内部温度数据，采用遗忘因子递推最小二乘法对参数辨识，辨识参数为等效内阻R和平衡电势的温度系数E
T
；遗忘因子递推最小二乘法依据公式为：其中，y为观测量；θ为待估计的参数；φ为已知的变量参数；k为时间指标；λ为遗忘因子，取值范围为0.9
‑
1；参数辨识依据公式为：
其中，m为电池总质量，C
p
为电池比热容，T
in
为电池内部温度，I为电流，R为等效内阻，E
T
为平衡电势的温度系数，h为换热系数，A为电池表面积，T
surf
为电池表面温度，T
amb
为环境温度，k为时间指标。5.根据权利要求1所述的模型融合信号驱动的锂离子电池内部短路诊断方法，其特征在于，由辨识得到的参数计算特征参数，判断特征参数所在阈值范围，实现对诊断电池内部短路的分级诊断，所述特征参数为R/R0，其中，R为辨识得到的等效内阻，R0为锂离子电池正常工作情况下辨识得到的等效内阻，根据R/R0所在阈值范围判断电池内短路程度，特征参数R/R0越大，内短路情况越严重。6.一种模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨林，黎钦懿，羌嘉曦，
申请(专利权)人：凌翼新能源科技绍兴有限公司，
类型：发明
国别省市：