[發明專利]分流器失效預測方法在審
| 申請號： | 201711383844.9 | 申請日： | 2017-12-20 |
| 公開（公告）號： | CN109948168A | 公開（公告）日： | 2019-06-28 |
| 發明（設計）人： | 陸群;張青嶺 | 申請（專利權）人： | 北京長城華冠汽車科技股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F17/50 | 分類號： | G06F17/50;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京鼎佳達知識產權代理事務所(普通合伙) 11348 | 代理人： | 王偉鋒;劉鐵生 |
| 地址： | 101300 北京市順義區仁*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 分流器 輸出電流數據 最終電流 校準 函數關系式 電流誤差 預先儲存 預測 電池剩余電量 電動汽車電池 電動汽車技術 漂移 電動汽車 電流數據 老化原因 實際輸出 數據估算 溫度漂移 校準電流 衰減 估算 電池 老化 檢測 | ||
1.一種分流器失效預測方法，其特征在于，其包括：
檢測獲取當前充電樁為電動汽車充電時的充電樁輸出電流數據，通過分流器檢測獲取當前電動汽車電池的電流數據；
將所述電池的電流數據與所述充電樁輸出電流數據做差，獲得電流誤差數據；
通過預先儲存的所述電流誤差數據與分流器運行時間的函數關系式，得到分流器運行時間；
根據所述分流器運行時間以及分流器壽命，得到分流器到達失效時的失效時間。
2.根據權利要求1中所述分流器失效預測方法，其特征在于，對于經所述電池的電流數據與所述充電樁輸出電流數據做差，獲得的電流誤差數據還進行如下判斷：
當所述電流誤差數據大于預定數值時，判定所述分流器已失效。
3.根據權利要求2中所述分流器失效預測方法，其特征在于，
所述預定數值為1A。
4.根據權利要求1中所述分流器失效預測方法，其特征在于，所述電流誤差數據與分流器運行時間的函數關系式，通過如下方法獲得,包括：
在預定的充電樁輸出電流數據下對電動汽車充電，通過不同運行時間狀態下的分流器檢測獲取所述電池的電流數據；
對應的將所述電池的電流數據與所述充電樁輸出電流數據做差，獲得一組所述電流誤差數據；
利用線性回歸的計算方式對所述電流誤差數據和分流器運行時間進行處理，獲得所述電流誤差數據與所述分流器運行時間的函數關系式。
5.根據權利要求4中所述分流器失效預測方法，其特征在于，
采用一元線性回歸方程對所述電流誤差數據和分流器運行時間進行處理，獲得所述電流誤差數據與所述分流器運行時間的函數關系式。
6.根據權利要求5中所述分流器失效預測方法，其特征在于，
所述電流誤差數據與所述分流器運行時間的函數關系式為y＝ax+b；
其中，y為所述電流誤差數據、x為分流器運行時間的數據、a和b為通過一元線性回歸方程對所述電流誤差數據和分流器運行時間的數據計算得到的實數系數。
7.根據權利要求4中所述分流器失效預測方法，其特征在于，
相鄰兩次通過所述分流器檢測獲取所述電池的電流數據的所述分離器的運行時間間隔為1-3個月。
8.根據權利要求4中所述分流器失效預測方法，其特征在于，
不同運行時間狀態下的所述分流器包括運行了0.1年-8年的所述分流器。
9.根據權利要求4中所述分流器失效預測方法，其特征在于，
所述充電樁為所述電動汽車的電池充電時所處的環境溫度為23-27攝氏度。
10.根據權利要求4中所述分流器失效預測方法，其特征在于，
所述預定的充電樁輸出電流數據為200A。
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