[發明專利]一種車輛電池健康狀態評估方法及系統有效
| 申請號: | 202110459628.8 | 申請日: | 2021-04-27 |
| 公開(公告)號: | CN113049976B | 公開(公告)日: | 2022-07-29 |
| 發明(設計)人: | 胡杰;翁靈隆;高志文;楊博聞 | 申請(專利權)人: | 武漢理工大學 |
| 主分類號: | G01R31/392 | 分類號: | G01R31/392;G01R31/367;G06F30/27;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司: | 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102 | 代理人: | 李丹 |
| 地址: | 430070 湖*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 車輛 電池 健康 狀態 評估 方法 系統 | ||
1.一種車輛電池健康狀態評估方法,其特征在于,包括:
獲取車輛電池歷史運行數據;
將所述歷史運行數據劃分為多個片段,并篩選出滿足預設條件的所述片段以形成第一集合;
對所述第一集合中片段的電池容量和電池能量進行修正;
基于修正后的所述第一集合構建多種電池健康狀態評價指標以用作模型特征值,并通過多種機器學習模型對所述模型特征值進行調優,以得到所述車輛電池健康狀態的評估結果;
其中,所述將所述歷史運行數據劃分為多個片段,并篩選出滿足預設條件的所述片段以形成第一集合包括:
將停車充電狀態下獲取的所有所述歷史運行數據歸為第一數據組、將啟動行駛狀態下獲取的所有所述歷史運行數據歸為第二數據組、將充電完成靜置狀態下獲取的所有所述歷史運行數據歸為第三數據組;
所述第一數據組中若相鄰兩個所述歷史運行數據的時間間隔大于第一預設值,則將相鄰兩個所述歷史運行數據分別作為一個第一片段;否則,將相鄰兩個所述歷史運行數據作為同一第一片段;
所述第二數據組中若相鄰兩個所述歷史運行數據的時間間隔大于第二預設值,則將相鄰兩個所述歷史運行數據分別作為一個第二片段;否則,將相鄰兩個所述歷史運行數據作為同一第二片段;
所述第三數據組中若相鄰兩個所述歷史運行數據的時間間隔大于第三預設值,則將相鄰兩個所述歷史運行數據分別作為一個第三片段;否則,將相鄰兩個所述歷史運行數據作為同一第三片段;
篩選出滿足預設條件的所述第一片段、所述第二片段和所述第三片段,以組合形成第一集合。
2.如權利要求1所述的評估方法,其特征在于,所述歷史運行數據包括:車輛運行速度、車輛行駛總里程數、電池剩余電量、單體電池最高溫度、單體電池最低溫度、單體電池最高電壓、單體電池最低電壓、環境溫度、車輛運行狀態、車輛充放電狀態。
3.如權利要求1所述的評估方法,其特征在于,所述對所述第一集合中片段的電池容量和電池能量進行修正包括:
通過K-means聚類算法將所述第一集合中片段根據運行工況聚類成七類,并計算每一聚類下片段的電池平均能耗和均值電流;
通過第一關系式對每個聚類下片段的電池容量和電池能量進行修正,所述第一關系式為:
其中,Qλ為電池容量修正后的值,Eμ為電池能量修正后的值,Idis為實際放電電流值,為聚類計算出的均值電流,Rnow為當前的內阻值,λ和μ分別為電流積分和電流平方積分的插值系數。
4.如權利要求1所述的評估方法,其特征在于,所述多種電池健康狀態評價指標包括自放電率、電池溫度一致性、電池電壓一致性、慢充充電剩余電量曲線斜率值、快充充電剩余電量曲線斜率值;
所述多種機器學習模型包括Lightgbm、Catboost、XGBoost、Random Forest、Bagging、SVM、Lasso、Ridge。
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