【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于锂电池监测，尤其涉及锂电池健康状态实时监测方法及系统。
技术介绍
1、近年来随着锂电池技术的不断发展，锂电池的容量、充放电性能和安全系数不断提高，使得锂电池目前已被应用于交通运输、移动通信、航空航天、储能等多个重要
伴随着锂电池的广泛使用，锂电池健康状态或使用寿命的监测或预测技术也越来越受到业界的关注。目前对于锂电池健康状态的监测方法，主要包括基于模型的锂电池健康状态监测和基于数据驱动的锂电池健康状态监测。基于数据驱动的锂电池健康状态监测方法通常需要采样大量的数据样本并进行数据清洗，然后利用人工智能预测、统计学或者时间序列算法进行模型训练和评估后获得电池健康状态，例如文献“电动汽车锂离子电池健康状态估计及容量衰退预测”中采用粒子群算法优化支持向量回归模型对电池的健康状态进行估计，然后结合蚁群算法优化bp神经网络预测电池容量的衰退情况；文献“基于emd-arma的锂离子电池剩余寿命预测”基于经验模态分解对子序列建立arma预测模型，根据各子序列的相关性进行加权重构，实现对电池剩余寿命的预测；文献“deep neural networkfeature selection approaches for data-driven prognostic model of aircraftengines”中采用五层神经网络结构估算锂电池的soh值，然而基于数据驱动的锂电池健康状态监测方法中，数据的采样、清洗，算法的执行以及模型的训练和评估往往需要花费大量的计算资源。基于模型的锂电池健康状态监测方法原理简单、容易实现、能够
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供锂电池健康状态实时监测方法及系统，基于锂电池等效电路模型，首先将该模型转换状态方程，然后通过拉式变换并设置锂电池欧姆内阻调节因子以获得可变系数，根据可变系数计算锂电池等效电路模型的参数，最后基于锂电池等效电路模型的参数计算锂电池健康状态指数。通过上述方法步骤，一方面简化锂电池等效电路模型，降低模型复杂度；另一方面在上述监测过程中利用锂电池欧姆内阻调节因子表征锂电池内阻变化，避免复杂的模型构建和训练评价，满足锂电池健康状态实时监测精度和模型复杂度的要求。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：锂电池健康状态实时监测方法，包括如下步骤：
3、步骤s1：实时获取锂电池参数；
4、步骤s2：基于步骤s1中获取的所述锂电池参数，构建锂电池等效电路模型；
5、步骤s3：计算步骤s2中锂电池等效电路模型的参数；
6、步骤s4：基于步骤s3中的锂电池等效电路模型的参数，计算锂电池健康状态指数。
7、进一步地，所述构建锂电池等效电路模型具体为：
8、；
9、其中表示锂电池端电压，表示锂电池开路电压，表示锂电池电流，表示锂电池极化电压，表示锂电池极化电压对时间的导数，表示锂电池欧姆内阻，表示锂电池rc电阻，表示锂电池rc电容。
10、进一步地，所述步骤s3中计算步骤s2中锂电池等效电路模型的参数，具体包括如下步骤：
11、步骤s31：将锂电池等效电路模型转换为状态方程；
12、步骤s32：将所述状态方程进行拉式变换后得到可变系数；
13、步骤s33：基于所述可变系数计算锂电池等效电路模型的参数。
14、进一步地，所述状态方程为：
15、；
16、其中表示k+1时刻的锂电池极化电压，表示k时刻的锂电池极化电压，表示k时刻的锂电池电流，表示k时刻的锂电池端电压，表示k时刻的锂电池开路电压。
17、进一步地，所述可变系数通过如下公式计算得到：
18、；
19、其中、、表示可变系数，表示k时刻的锂电池电流，表示k+1时刻的锂电池电流，表示k+1时刻的锂电池端电压，表示k时刻的锂电池端电压，表示锂电池欧姆内阻调节因子，取为1-1.05之间的随机数。
20、进一步地，所述基于所述可变系数计算锂电池等效电路模型的参数，具体为：
21、。
22、进一步地，所述锂电池健康状态指数具体根据如下公式进行计算：
23、；
24、其中表示锂电池出厂内阻值，soh表示锂电池健康状态指数。
25、此外，本专利技术还提出了锂电池健康状态实时监测系统，包括锂电池参数获取模块、锂电池健康状态指数计算模块和显示模块，所述锂电池参数获取模块用于获取锂电池参数，所述锂电池健康状态指数计算模块用于计算锂电池健康状态指数，并将计算得到的锂电池健康状态指数输入所述显示模块，所述显示模块用于基于锂电池健康状态指数进行锂电池健康状态显示。所述显示模块为lcd显示屏或led显示屏，用于直接显示锂电池健康状态指数。
26、本专利技术的有益效果在于：将锂电池等效电路模型转换状态方程，通过拉式变换并设置锂电池欧姆内阻调节因子以获得可变系数，然后根据可变系数计算锂电池等效电路模型的参数，最后基于锂电池等效电路模型的参数计算锂电池健康状态指数。通过上述方法步骤，一方面简化锂电池等效电路模型，降低模型复杂度；另一方面在上述监测过程中利用锂电池欧姆内阻调节因子表征锂电池内阻变化，避免复杂的模型构建和训练评价，满足锂电池健康状态实时监测精度和模型复杂度的要求。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，所述构建锂电池等效电路模型具体为：
3.如权利要求2所述的锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，所述步骤S3中计算步骤S2中锂电池等效电路模型的参数，具体包括如下步骤：
4.如权利要求3所述的锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，所述状态方程为：
5.如权利要求3所述的锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，所述可变系数通过如下公式计算得到：
6.如权利要求3所述的锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，所述基于所述可变系数计算锂电池等效电路模型的参数，具体为：
7.如权利要求6所述的锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，所述锂电池健康状态指数具体根据如下公式进行计算：
8.锂电池健康状态实时监测系统，用于实现如权利要求1-7任一项所述的锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，所述系统包括锂电池参数获取模块、锂电池健康状态指数计算模块和显示模块，所述锂电池参数获取模块用于
9.如权利要求8所述的锂电池健康状态实时监测系统，其特征在于，所述显示模块为LCD显示屏或LED显示屏，用于直接显示锂电池健康状态指数。
...【技术特征摘要】
1.锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，所述构建锂电池等效电路模型具体为：
3.如权利要求2所述的锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，所述步骤s3中计算步骤s2中锂电池等效电路模型的参数，具体包括如下步骤：
4.如权利要求3所述的锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，所述状态方程为：
5.如权利要求3所述的锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，所述可变系数通过如下公式计算得到：
6.如权利要求3所述的锂电池健康状态实时监测方法，其特征在于，所述基于所述可变系数计算锂电池等效电路模型的参数，具体为：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞静，时金伟，张俊华，岳昊源，张晓玲，王岩青，
申请(专利权)人：烟台海博电气设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。