【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电池健康评估，具体而言，涉及一种力学信息的锂离子电池健康状态估计方法、系统及介质。
技术介绍
1、现有锂离子电池健康状态估计主要基于电信号(如电压、电流、温度)特征，分为特征驱动和端到端学习方法。特征驱动方法中，常用特征包括增量容量(icv)、差分温度伏安(dtv)、恒压(cv)充电阶段时间常数等；这些特征虽然具备一定相关性，但在实际应用中存在对工况变化敏感的问题，导致不同工况见的泛化能力差。此外，icv与dtv特征需对信号进行数值微分，抗噪能力差，难以在电动车等动态场景中稳定应用。机械信息在电池健康状态(soh)估计中的潜力尤为突出，因为它能直接反映电池内部的反应过程，例如固态电解质界面(sei)膜的生长和锂金属析出(li析出)等。因此，本申请提出一种基于恒定压力环境下膨胀信息(expansion)提取的soh估计方法，系统验证其在不同温度与倍率下的稳定性与精度，解决传统电特征易受工况扰动、泛化性差的问题，充分发挥机械信息对内部老化反应的直观反映优势。
2、现有基于电特征的soh估计方法存在如下缺点：(1)特征对...
【技术保护点】
1.一种力学信息的锂离子电池健康状态估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的力学信息的锂离子电池健康状态估计方法，其特征在于，设置实验参数，基于实验参数对锂离子电池的电芯进行全寿命测试，得到电芯实验数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的力学信息的锂离子电池健康状态估计方法，其特征在于，将电芯实验数据进行预处理，得到优化实验数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的力学信息的锂离子电池健康状态估计方法，其特征在于，基于优化实验数据构建膨胀曲线，基于膨胀曲线提取电芯膨胀特征，基于膨胀特征分析电芯响应信息，具体包括：p>
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种力学信息的锂离子电池健康状态估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的力学信息的锂离子电池健康状态估计方法，其特征在于，设置实验参数，基于实验参数对锂离子电池的电芯进行全寿命测试，得到电芯实验数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的力学信息的锂离子电池健康状态估计方法，其特征在于，将电芯实验数据进行预处理，得到优化实验数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的力学信息的锂离子电池健康状态估计方法，其特征在于，基于优化实验数据构建膨胀曲线，基于膨胀曲线提取电芯膨胀特征，基于膨胀特征分析电芯响应信息，具体包括：
5.根据权利要求4所述的力学信息的锂离子电池健康状态估计方法，其特征在于，基于大数据构建锂离子电池健康状态预测模型，根据电池健康状态预测模型分析锂离子电池容量衰减状态信息，具体包括：
6.根据权利要求5所述的力学信息的锂离子电池健康状态估计方法，其特征在于，基于锂离子电池容量衰减状态信息分析电池健...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾徐波，徐良材，章志恩，
申请(专利权)人：中禾时代新能源科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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