[發(fā)明專利]用于動力電池的在線監(jiān)測系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110558481.8
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113296006A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡銀全;張浩然;朱黎麗;聶興蘋
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶工程職業(yè)技術(shù)學院
• 主分類號: G01R31/385
• 分類號: G01R31/385;G01R31/367;G01R31/392;G01R31/389;G01D21/02
• 代理公司: 重慶強大凱創(chuàng)專利代理事務所(普通合伙) 50217
• 代理人: 劉嘉

本發(fā)明涉及動力電池技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于動力電池的在線監(jiān)測系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取歷史的電池數(shù)據(jù)、待測電池組的數(shù)據(jù)以及路況信息；閾值確定模塊，用于根據(jù)未報警時的電池數(shù)據(jù)的最值計算安全閾值，并根據(jù)路況信息對安全閾值進行修正；故障判定模塊，用于根據(jù)修正的安全閾值確定報警時的電池數(shù)據(jù)所對應的單體電池故障類型；模型訓練模塊，用于以各組電池數(shù)據(jù)所對應的單體電池故障類型為樣本，利用監(jiān)督學習方法進行訓練，得到故障診斷模型；單體診斷模塊，用于將待測電池組的數(shù)據(jù)導入故障診斷模型，得到待測電池組的單體電池故障類型。本發(fā)明解決了新能源汽車經(jīng)過陡坡或者顛簸的路況時可能出現(xiàn)誤判的技術(shù)問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及動力電池技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于動力電池的在線監(jiān)測系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著科學技術(shù)的快速發(fā)展，新能源汽車已經(jīng)成為新興產(chǎn)業(yè)，逐漸得到消費者們的認可，應用范圍也越來越廣泛。對于新能源汽車來說，動力電池是能量源，也是最易發(fā)生故障的部分。目前，診斷動力電池的故障主要有兩種方法：其一，基于實驗室測得的電池放電過程中的單體電壓和電流曲線對電池單體的連接故障進行分析；其二，基于電池健康狀態(tài)或單體電壓對電池進行一維的評估，電池健康狀態(tài)用當前最大可用量與額定容量的比值來計算；兩種方式都需要在實驗室內(nèi)進行檢測，存在較大的延時性，不能及時發(fā)現(xiàn)故障。

對此，中國專利CN110018425A公開了一種動力電池故障診斷方法及系統(tǒng)，其中方法包括：獲取各車型在未報警時和報警時的電池數(shù)據(jù)；根據(jù)未報警時的電池數(shù)據(jù)的最值計算各車型的電池數(shù)據(jù)的安全閾值；根據(jù)安全閾值確定報警時的電池數(shù)據(jù)所對應的單體電池故障類型；以各組電池數(shù)據(jù)所對應的單體電池故障類型為樣本利用監(jiān)督學習方法進行訓練，得到故障診斷模型；將待測電池組的數(shù)據(jù)輸入故障診斷模型得到待測電池組的單體電池故障類型；當無單體電池故障時，判斷待測電池組的數(shù)據(jù)中各個單體電池之間的不一致程度，得到待測電池組的單體電池間不一致性故障類型；當無單體電池間不一致性故障時，確定待測電池組無故障。

在上述技術(shù)方案中，利用大數(shù)據(jù)和機器學習相結(jié)合建立故障診斷模型，在故障預測時只需要將電池數(shù)據(jù)輸入故障診斷模型即可實現(xiàn)故障診斷，從而實現(xiàn)電池故障的在線實時診斷。但是，某些情況下也可能出現(xiàn)誤判，比如說，新能源汽車經(jīng)過陡坡或者顛簸的路況時，電池數(shù)據(jù)的最值也會超過安全閾值。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種用于動力電池的在線監(jiān)測系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有技術(shù)在新能源汽車經(jīng)過陡坡或者顛簸的路況時可能出現(xiàn)誤判的技術(shù)問題。

本發(fā)明提供的基礎(chǔ)方案為：用于動力電池的在線監(jiān)測系統(tǒng)，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取歷史的電池數(shù)據(jù)、待測電池組的數(shù)據(jù)以及導航路徑上前方各路段的路況信息，歷史的電池數(shù)據(jù)包括未報警時的電池數(shù)據(jù)和報警時的電池數(shù)據(jù)；

閾值確定模塊，用于根據(jù)未報警時的電池數(shù)據(jù)的最值計算安全閾值，并根據(jù)導航路徑上前方各路段的路況信息對安全閾值進行修正，得到修正的安全閾值；

故障判定模塊，用于根據(jù)修正的安全閾值確定報警時的電池數(shù)據(jù)所對應的單體電池故障類型，得到各組電池數(shù)據(jù)所對應的單體電池故障類型；

模型訓練模塊，用于以各組電池數(shù)據(jù)所對應的單體電池故障類型為樣本，利用監(jiān)督學習方法進行訓練，得到故障診斷模型；

單體診斷模塊，用于將待測電池組的數(shù)據(jù)導入故障診斷模型，得到待測電池組的單體電池故障類型。

本發(fā)明的工作原理及優(yōu)點在于：根據(jù)未報警時的電池數(shù)據(jù)的最值計算安全閾值之后，并不直接根據(jù)計算得到的安全閾值確定報警時的電池數(shù)據(jù)所對應的單體電池故障類型，而是，先根據(jù)導航路徑上前方各路段的路況信息對安全閾值進行修正，得到修正的安全閾值，根據(jù)修正的安全閾值確定報警時的電池數(shù)據(jù)所對應的單體電池故障類型，得到各組電池數(shù)據(jù)所對應的單體電池故障類型；相較于現(xiàn)有技術(shù)來說，在確定報警時的電池數(shù)據(jù)所對應的單體電池故障類型時考慮了路況的影響，避免了路況的變化導致出現(xiàn)誤判。