[發明專利]一種基于實車數據的動力電池組故障診斷方法

在審

• 申請號: 202110180579.4
• 申請日: 2021-02-09
• 公開（公告）號: CN112965001A
• 公開（公告）日: 2021-06-15
• 發明（設計）人: 胡曉松;江露露;鄧忠偉;張凱;唐小林;李佳承;劉長鵬;聶相虹
• 申請（專利權）人: 重慶大學;重慶長安汽車股份有限公司
• 主分類號: G01R31/396
• 分類號: G01R31/396;G01R31/385
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 楊柳岸

1.一種基于實車數據的動力電池組故障診斷方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

S1：數據準備：選取發生熱失控的事故車，將事故車分為兩類，獲取事故車生命周期后期的所有電池單體的充放電電壓數據，對預處理后的單體電壓進行標準化；

S2：基準狀態確定：確定時間窗口長度，獲取每一個時間窗口內的單體電壓，構建單體電壓狀態矩陣，根據第一個時間窗口下的單體電壓狀態矩陣計算相應的參數向量作為基準參數向量，相應的狀態向量作為電池包各電池單體的基準狀態向量；

S3：各時間窗口的狀態確定：將除第一個時間窗口之外的其余所有時間窗口下的單體電壓狀態矩陣，與基準參數向量相乘，得到各個時間窗口下的電池包各電池單體的狀態向量；

S4：電壓故障診斷：基于狀態表示的方法(State Representation Methodology,SRM)實現電池組中電池單體電壓的故障診斷。

2.根據權利要求1所述的動力電池組故障診斷方法，其特征在于，步驟S1具體包括以下步驟：

S11：將發生熱失控的事故車分為兩類，第一類是事故前期特征表現不明顯的事故車，第二類是事故前期特征表現明顯的事故車，特征指的是各單體初始電壓；

S12：提取兩類事故車生命周期后期的所有電池單體的充放電電壓數據；

S13：對單體充放電電壓進行去重補漏、插值平滑和采集異常點剔除；

S14：將每個采樣時刻下的單體電壓作為一個樣本，計算每個樣本下各單體的標準電壓，構建特征向量x_t為：

x_t＝(u_t1,...,u_ti,...,u_tm)

U_t＝(v_t1,...,v_it,...,v_tm)

其中，x_t是第t個數據樣本下的特征向量，u_ti為第t個數據樣本下的第i號單體標準化后的電壓，m為電池包中電池單體個數，v_ti為第t個數據樣本下的第i號單體預處理后的電壓，U_t為第t個數據樣本下的單體電壓向量，|U_t|為U_t的模長。

3.根據權利要求2所述的動力電池組故障診斷方法，其特征在于，步驟S2具體包括以下步驟：

S21：確定時間窗口長度為n個數據采樣點長度；

S22：獲取各個時間窗口下的電池包各電池單體電壓，構建單體電壓狀態矩陣G為：

其中，G_j是第j個時間窗口下的單體電壓狀態矩陣，X_j是第j個時間窗口下的特征矩陣，是在第j個時間窗口下的第i號單體電壓向量，是第j個時間窗口下第i號單體的電壓向量和第1號單體的電壓向量乘積，為第j個時間窗口下第t個數據樣本中的第i號單體標準化后的電壓,是第j個時間窗口下第t個數據樣本下的特征向量；

S23：根據最小二乘誤差目標函數，計算第一個窗口下的單體電壓狀態矩陣G₁對應的基準參數向量λ為：

λ＝(λ₁,...,λ_i,...,λ_m)^T

其中，λ_i是第一個時間窗口下的第i號單體對應的參數權重；

S24：計算第一個窗口下的單體電壓狀態矩陣G₁對應的基準狀態向量ζ₁：

其中，f(λ,x)是電池狀態函數，ζ_1i是第一個時間窗口下的第i號單體的特征。

4.根據權利要求3所述的動力電池組故障診斷方法，其特征在于，步驟S23中，最小二乘誤差目標函數為：

約束條件：

其中，I表示m*m的單位矩陣，e是m×1的單位向量，e^T是e的轉置。