一种模型与数据驱动结合的锂离子电池堆故障诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种模型与数据驱动结合的锂离子电池堆故障诊断方法，包括以下步骤：S1、根据锂离子电池堆的工况模式和所处的运行环境，通过充放电循环测试获取锂离子电池堆健康状态数据集，建立带有干路电流传感器故障状态空间模型；S2、根据建立的带有干路电流传感器故障状态空间模型，设计AKF的干路电流传感器故障估计器；S3、利用步骤S1获取的健康状态数据集，辨识锂离子电池堆稳定的核空间，进而设计数据驱动的残差生成器、残差评估函数、检测阈值；S4、根据基于模型的AKF故障估计器和数据驱动核空间辨识故障检测方法的特性，设计故障诊断决策逻辑表。本发明专利技术可以准确估计并联电池堆中的干路电流传感器故障和诊断电池内阻故障。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及锂离子电池堆故障诊断，尤其是涉及一种模型与数据驱动结合的锂离子电池堆故障诊断方法。

技术介绍

1、近年来，锂离子电池由于拥有较高的能量密度一直是储能应用中比较热门的研究领域。锂离子电池通过bms(battery management system，电池管理系统)进行充放电检状态监测与控制。然而，锂离子电池工作环境复杂恶劣，关键的传感器可能发生故障，且电池内部缓慢的晶支生长也会对锂电池自身带来严重的安全隐患。此外，很多大型系统需要更高的电压和功率等级，进而需要进行电池单体的串并联来满足其实际工程需要，电池堆一旦发生故障将影响系统正常执行任务。

2、现有技术中，大多数都是针对电池单体或者串联电池堆的故障诊断方法研究。然而，很多场景同样需要将锂离子电池并联来满足功率需求。当前针对并联锂离子电池堆的故障诊断研究还不够充分，尤其对于电池堆中干路电流传感器故障和电池堆内阻故障的诊断。从研究方法角度，当前大多数方法都是纯机理模型的方法或者纯数据驱动，没有把二者的优点，即未将可解释性和无需建立精确模型充分结合起来。此外，由于外部扰动和系统本身不确本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种模型与数据驱动结合的锂离子电池堆故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种模型与数据驱动结合的锂离子电池堆故障诊断方法，其特征在于，步骤S1中，电池堆的工况模式为恒流充放电模式、恒压充放电模式、多段恒流充放电模式、多段恒压充放电模式、恒压恒流充放电模式。

3.根据权利要求1所述的一种模型与数据驱动结合的锂离子电池堆故障诊断方法，其特征在于，步骤S1中，锂离子电池堆的运行环境包括海拔高度、大气压力、环境温度、相对湿度、电池堆输入输出电压电流范围、充放电最大电流。

4.根据权利要求1所述的一种模型与数据驱动结合的锂离子电...

【技术特征摘要】

1.一种模型与数据驱动结合的锂离子电池堆故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种模型与数据驱动结合的锂离子电池堆故障诊断方法，其特征在于，步骤s1中，电池堆的工况模式为恒流充放电模式、恒压充放电模式、多段恒流充放电模式、多段恒压充放电模式、恒压恒流充放电模式。

3.根据权利要求1所述的一种模型与数据驱动结合的锂离子电池堆故障诊断方法，其特征在于，步骤s1中，锂离子电池堆的运行环境包括海拔高度、大气压力、环境温度、相对湿度、电池堆输入输出电压电流范围、充放电最大电流。

4.根据权利要求1所述的一种模型与数据驱动结合的锂离子电池堆故障诊断方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：左志强，金海浪，张志成，王一晶，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：