【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池健康评估，具体为应用于电动汽车锂电池的健康状态评估系统及方法。
技术介绍
1、在新能源汽车产业快速发展的背景下，锂电池作为核心动力来源，其健康状态评估直接关系到车辆运行安全与续航能力。然而，现有评估技术在数据处理、异常识别及状态预测等环节存在显著不足，难以满足复杂工况下的高精度评估需求，传统锂电池管理系统在采集电压、电流、温度、内阻等传感器数据时，易受车辆运行中电磁干扰、环境温度波动等因素影响，导致高频噪声和偶然异常值混入数据，直接影响评估精度。尤其在电池使用初期或系统启动阶段，由于采集周期不足，早期数据点缺乏足够历史信息支撑，常规去噪方法因数据量不足导致分析偏差，难以准确捕捉电池性能的真实变化趋势。此外，多传感器数据独立处理可能导致时间序列不同步，无法全面反映电池多维度参数的关联性，为健康状态评估埋下数据层面的隐患；现有异常值检测方法多依赖预设固定阈值，难以适应锂电池在充放电过程中因老化、工况突变等引发的非线性异常。例如，电压突变、温度异常升高等动态异常场景下，固定阈值无法随数据分布特征自适应调整，易造成异常点漏判或...
【技术保护点】
1.应用于电动汽车锂电池的健康状态评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的应用于电动汽车锂电池的健康状态评估方法，其特征在于：在步骤S1中，传感器组包括电压传感器、电流传感器、温度传感器和内阻传感器，设定采集数据时间间隔a，在任一采集周期中，通过电压传感器实时采集电压At，通过电流传感器实时采集电压Bt，通过温度传感器采集实时温度Ct，通过内阻传感器采集实时内阻Dt，通过电池管理系统采集循环次数Et，所述循环次数指锂电池的充放电次数，进而得到电压数据集合{A1,A2,…,At,…,AT}、电流数据集合{B1,B2,…,Bt,…,...
【技术特征摘要】
1.应用于电动汽车锂电池的健康状态评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的应用于电动汽车锂电池的健康状态评估方法，其特征在于：在步骤s1中，传感器组包括电压传感器、电流传感器、温度传感器和内阻传感器，设定采集数据时间间隔a，在任一采集周期中，通过电压传感器实时采集电压at，通过电流传感器实时采集电压bt，通过温度传感器采集实时温度ct，通过内阻传感器采集实时内阻dt，通过电池管理系统采集循环次数et，所述循环次数指锂电池的充放电次数，进而得到电压数据集合{a1,a2,…,at,…,at}、电流数据集合{b1,b2,…,bt,…,bt}、温度数据集合{c1,c2,…,ct,…,ct}、内阻数据集合{d1,d2,…,dt,…,dt}和循环次数数据集合{e1,e2,…,et,…,et}，其中t表示采集数据的次数，t表示第t次采集数据。
3.根据权利要求2所述的应用于电动汽车锂电池的健康状态评估方法，其特征在于：在步骤s2中，对电压数据集合进行分析，考虑以电压数据at为终点的连续的n个电压数据对电压数据at进行去噪，得到去噪后的电压数据为at_n：
4.根据权利要求3所述的应用于电动汽车锂电池的健康状态评估方法，其特征在于：对去噪电压数据集合进行分析，计算去噪电压数据的第一四分位数为qa_1，去噪电压数据的第三四分位数为qa_3，设置电压异常判断最小阈值为qa_min，电压异常判断最大阈值为qa_max，若qa_min＜at_n＜qa_max，则判断at_n为正常电压数据，否则用去噪电压数据集合的中位数替代at_n作为正常电压数据，进而得到正常电压数据集合{a1_n,a2_n,…,at_n,…,at_n}；
5.根据权利要求4所述的应用于电动汽车锂电池的健康状态评估方法，其特征在于：在步骤s3中，对电压特征集合进行分析，电压特征的最大值为amax，电压特征的最小值为amin，电压特征的平均值为a0，设置健康电...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋维华，刘冉冉，赵小荣，蒋益锋，金晓娜，郭威，孙志英，
申请(专利权)人：江苏理工学院，
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。