【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池安全，具体地，涉及一种新能源汽车电池在线智慧故障诊断方法。
技术介绍
1、目前，针对电池热失控过程中电流、电压、内阻、内部压力和表面温度等信号都会出现明显变化的特点，电池状态监测和热失控预警系统主要是基于这些信号出现的临界条件进行实时监测和预警。然而，通过监测这些信号对锂离子电池热失控早期预警具有局限性。传统的温度和电压传感器对电池外部温度和端电压进行探测，但这些参数在热失控初期变化较小，难以实现对热失控行为的早期预警。新兴的植入式温度传感器和电化学交流阻抗谱测试等方法能够提供锂离子电池电芯内部的温度情况，但是其成本高昂，目前难以实现商业化应用。而且，在大型电池模组中，单体电池的电压和温度的变化很小，难以在热失控传播到其他电池之前被检测到，而对每个单体电池的电压和温度进行检测会削弱电池的能量密度并增加成本。
2、锂离子电池内部化学/电化学反应引起气体释放的行为是电池运行过程中的一个重要特征。锂离子电池在不同环境和运行状态(如低温/常温/高温循环、不同充放电截止电压运行、高温搁置等)均会对气体释放浓度和产气量...
【技术保护点】
1.一种新能源汽车电池在线智慧故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：测量不同正极材料的电池在不同荷电状态下被保持高温状态时各析出气体成分的随时间的变化数据；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述析出气体成分为CO2、CO、H2和VOCs中的一种气体的浓度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2将时间序列划分为输入序列和目标序列包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：初始化LSTM模型参数，将输入序列通过LSTM模型进行前向传播，得到预测序列，根据预测序列和目标序列计算损失...
【技术特征摘要】
1.一种新能源汽车电池在线智慧故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：测量不同正极材料的电池在不同荷电状态下被保持高温状态时各析出气体成分的随时间的变化数据；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述析出气体成分为co2、co、h2和vocs中的一种气体的浓度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2将时间序列划分为输入序列和目标序列包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：初始化lstm模型参数，将输入序列通过lstm模型进行前向传播，得到预测序列，根据预测序列和目标序列计算损失函数，通过反向传播算法，根据计算出的损失函数梯度更新lstm模型的权重参数，重复训练过程，直到达到预设的训练次数或直至收敛。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，对于大气中的非固有气体co、h2和vocs，析出气体成分指气体的体积浓度从无到有的变化过程；对于大气中的固有气体co2，析出气体成分指气体的体积浓度偏离co2...
【专利技术属性】
技术研发人员：候雪婷，唐伟杰，吴超然，吴辉，郝天秀，马勇，陈家焱，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：
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