基于信号处理的电池组多故障诊断方法技术

一种基于信号处理的电池组多故障诊断方法，根据锂离子电池组双线制电压测量拓扑结构，获得测量电压与电池单体、电压传感器、电池间连接电阻之间不同的对应关系；对锂离子电池组进行混合工况测试实验以得到测试数据集；经测试数据处理及参数选定后，基于电压间相关系数对电池组中电压传感器故障、电池间短连接故障以及电池短路故障进行检测与分离。本发明专利技术在不增加硬件成本的前提下实现电池组多种故障的检测与分离，同时实现计算量的减小，可实现故障的实时诊断，更适合实际应用。更适合实际应用。更适合实际应用。

【技术实现步骤摘要】
基于信号处理的电池组多故障诊断方法


[0001]本专利技术涉及的是一种锂电池检测领域的技术，具体是一种基于信号处理的电池组多故障诊断方法。

技术介绍

[0002]锂离子电池由于寿命长、自放电率低和能量密度高而被广泛用作储能装置。但是电池安全问题成为锂离子电池进一步推广应用的主要制约因素之一。由于电池本身制造问题以及之后使用条件的影响，电池系统中可能会出现各种各样的故障，包括传感器故障、电池间连接故障、电池本身的故障等，而电池本身的故障又包括过充、过放、内部短路和外部短路故障等。这些故障严重影响锂离子电池的使用寿命以及使用安全，因此快速有效的故障诊断方法以确保电池安全对于锂离子电池的广泛应用至关重要。
[0003]基于模型的诊断方法故障诊断速度、故障诊断率和计算负担无法兼顾，使得该方法很难实际应用于大规模电池组故障诊断中。基于机器学习的故障诊断方法需要对大量的历史数据进行训练，目前在电池诊断领域的应用相对较小。传统的基于信号处理的故障诊断方法无需建模且计算量较小，但是在多故障分离方面均存在一些问题，并且均未考虑电池不一致性的影响，因此多用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于信号处理的电池组多故障诊断方法，其特征在于，包括：步骤1、根据锂离子电池组双线制电压测量拓扑结构，获得测量电压与电池单体、电压传感器、电池间连接电阻之间不同的对应关系；步骤2、对锂离子电池组进行混合工况测试实验以得到测试数据集；步骤3、测试数据处理及参数选定，具体包括：3.1)引入遗忘机制，以削弱故障诊断过程中大量的历史运行数据对诊断速度和精度的影响，并根据步骤2)中所得的测试数据集，确定滑动窗口的长度；3.2)对测量电压叠加方波信号以削弱小电流情况下测量噪声对诊断的影响，并根据步骤2)中所得的测试数据集，确定方波信号的幅值和周期；3.3)根据步骤2)中所得的测试结果数据库，确定故障诊断中所选择的故障指示参数的阈值、电流相关阈值以及电压相关阈值；步骤4、基于电压间相关系数对电池组中电压传感器故障、电池间短连接故障以及电池短路故障进行检测与分离。2.根据权利要求1所述的基于信号处理的电池组多故障诊断方法，其特征是，所述的锂离子电池组双线制电压测量拓扑结构是指：n个电池串联的锂离子电池组，所述的对应关系是指：所述的对应关系是指：其中：U
i
为电压传感器i的测量值,U为电压传感器n+1测量的电池组总电压；V
i
为电池单体i的电压,i为流经电池组的电流，R
i,i+1
为电池单体i与电池单体i+1之间的连接导线的电阻值，w表示电压传感器的测量噪声。3.根据权利要求1所述的基于信号处理的电池组多故障诊断方法，其特征是，所述的混合工况包括：城市功率驾驶工况(Urban Dynamometer Driving Schedule,UDDS)，美国联邦城市驾驶工况(Federal Urban Driving Schedule，FUDS)。4.根据权利要求1所述的基于信号处理的电池组多故障诊断方法，其特征是，所述的检测与分离，具体包括：4.1)加载传感器测量数据；4.2)当前后两个相邻采样时刻的电流变化超过相应的阈值，更新电池内阻，对个别异常采样点进行预处理；4.3)考虑内阻不一致性计算电池组中单体电压间的相关系数，形成数据集合M1；4.4)考虑内阻不一致性计算电池组中所有单体电压之和电池组电压之间的相关系数M2；4.5)根据相关系数计算结果进行故障检测：当M1，M2中有元素超出阈值，则检测到故障
发生，否则说明电池组内无故障发生；4.5)当检测到故障，进一步根据异常元素的相对位置进行故障的定位与故障类型的区分：当两个异常元素不相邻，且二者之间间隔一个元素，则该位置处发生了连接故障；当相邻两个元素出现异常，则故障位置可确定，并判断步骤4.4)中相关系数是否超出阈值，当超出阈值则该故障为传感器故障，否则为短路故障。5.根据权利要求4所述的基于信号处理的电池组多故障诊断方法，其特征是，所述的数据集合M1，通过以下方式得到：计算电池组中每两个相邻单体间的电压相关系数r(U
i
,U
i+1
)(i＝1,2,
…
,n
‑
1)以及r(U
n
,U1),形成数据集合M1＝{r(U1，U2)，r(U2，U3)，
…
r(U
n
‑1，U
n
)，r(U
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈自强，林甜甜，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：