本發(fā)明屬于電池診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種識(shí)別老化模式的鋰離子電池健康狀態(tài)在線(xiàn)診斷方法。

背景技術(shù)：

近年來(lái)，隨著能源危機(jī)的加劇及環(huán)境問(wèn)題的日益突出，為保障國(guó)家能源安全、實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，發(fā)展新能源汽車(chē)成為一種趨勢(shì)。然而，隨著電動(dòng)汽車(chē)的飛速發(fā)展，其續(xù)航能力與安全狀況越來(lái)越受到業(yè)界的關(guān)注，迫切需要電池管理系統(tǒng)對(duì)電池健康狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確診斷。

學(xué)術(shù)界和工業(yè)界已經(jīng)認(rèn)識(shí)到了電池健康狀態(tài)對(duì)于確保動(dòng)力電池系統(tǒng)安全高效運(yùn)行的重要性，開(kāi)展了全壽命周期內(nèi)電池的可用容量估計(jì)方法研究，包括模型驅(qū)動(dòng)方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，構(gòu)建循環(huán)次數(shù)隨電池可用容量的關(guān)系。但除了基于電化學(xué)模型的容量估計(jì)方法外，均弱化了電池的衰退機(jī)理與老化模式，單純的估計(jì)電池容量，未能對(duì)影響電池健康狀態(tài)的內(nèi)在原因進(jìn)行定量化分析，無(wú)法從根本上解決電池健康狀態(tài)的診斷問(wèn)題。而基于電化學(xué)模型的方法，計(jì)算復(fù)雜，難以在實(shí)車(chē)運(yùn)行過(guò)程中進(jìn)行在線(xiàn)應(yīng)用，因此，迫切的需要一種在鋰離子電池老化過(guò)程中能夠反映電池內(nèi)部衰退機(jī)理與老化模式的健康狀態(tài)在線(xiàn)診斷方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了在診斷分析電池健康狀態(tài)時(shí)能夠反映出電池內(nèi)部衰退機(jī)理與老化模式，本發(fā)明提出了一種識(shí)別老化模式的鋰離子電池健康狀態(tài)在線(xiàn)診斷方法，包括：

步驟1，依據(jù)電池結(jié)構(gòu)組分對(duì)電池老化模式進(jìn)行分類(lèi)；

步驟2，基于正負(fù)電極的開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)關(guān)系與老化模式對(duì)半電池模型的影響，在全新電池尺度上構(gòu)建電池的開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)，獲取各種老化模式的損失量；

步驟3，采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，從電池動(dòng)態(tài)電流工況放電數(shù)據(jù)中辨識(shí)開(kāi)路電壓隨放電容量的變化曲線(xiàn)，用于動(dòng)態(tài)工況下電池健康狀態(tài)在線(xiàn)診斷。

所述電池結(jié)構(gòu)組分包括正極集流體、正極活性材料、隔膜、電解質(zhì)、負(fù)極活性材料，負(fù)極集流體。

所述電池老化模式分為正極活性材料損失、負(fù)極活性材料損失和鋰離子損失。

所述步驟2考慮各種老化模式作用下正負(fù)電極開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)在全新電池荷電狀態(tài)尺度上的平移和收縮特性，建立模型描述老化模式對(duì)正負(fù)電極匹配關(guān)系的影響機(jī)制。

所述步驟2通過(guò)粒子群尋優(yōu)算法，以重構(gòu)的全新電池與老化電池開(kāi)路電壓曲線(xiàn)和實(shí)測(cè)曲線(xiàn)之間的均方根誤差最小為優(yōu)化目標(biāo)，計(jì)算正極配置容量與全電池容量的比值、負(fù)極配置容量與全電池容量的比值、正負(fù)電池的開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)在全電池荷電狀態(tài)尺度上相對(duì)于全電池實(shí)測(cè)開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)的偏移量、正極活性材料損失、負(fù)極活性材料損失、鋰離子損失、尺度轉(zhuǎn)換后老化電池的開(kāi)路電壓曲線(xiàn)相比于全新電池的偏移量，計(jì)算得到正極容量、負(fù)極容量和可用鋰離子數(shù)量。

所述步驟3包括：采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法從電池在各種動(dòng)態(tài)放電工況下的電壓電流測(cè)試數(shù)據(jù)中辨識(shí)出每個(gè)時(shí)刻的開(kāi)路電壓，獲取開(kāi)路電壓隨累計(jì)放電容量的變化曲線(xiàn)，并將其轉(zhuǎn)換為開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)，實(shí)現(xiàn)鋰離子電池老化模式無(wú)損定量診斷。

本發(fā)明的有益效果是通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法在線(xiàn)獲取開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)，基于新電池正負(fù)電極和全電池匹配關(guān)系與各種老化模式作用下老化電池在新電池荷電狀態(tài)尺度下重構(gòu)的開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)模型，采用優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)電池正極活性材料損失、負(fù)極活性材料損失和鋰離子損失的無(wú)損定量診斷；本發(fā)明能夠反映電池內(nèi)部衰退機(jī)理與老化模式，對(duì)影響電池健康狀態(tài)的內(nèi)在原因進(jìn)行定量化分析，且對(duì)于不同工況的適應(yīng)性強(qiáng)，便于在實(shí)車(chē)運(yùn)行過(guò)程中進(jìn)行在線(xiàn)應(yīng)用。

附圖說(shuō)明

圖1為鋰離子電池健康狀態(tài)在線(xiàn)診斷方法的流程圖。

圖2為dst-1c動(dòng)態(tài)電流工況。

圖3為動(dòng)態(tài)工況下辨識(shí)的電池開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)。

圖4為四種工況下辨識(shí)得到的開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)擬合結(jié)果(a)dst-1c，(b)dst-2c，(c)fuds-1c，(d)fuds-2c。

圖5為四種工況下電池老化模式演變曲線(xiàn)(a)正極活性材料損失，(b)負(fù)極活性材料損失，(c)鋰離子損失。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖，對(duì)優(yōu)選實(shí)施例作詳細(xì)說(shuō)明。

本發(fā)明提出一種識(shí)別老化模式的鋰離子電池健康狀態(tài)在線(xiàn)診斷方法，依據(jù)電池結(jié)構(gòu)組分，對(duì)電池老化模式進(jìn)行分類(lèi)，考慮各種老化模式作用下正負(fù)電極開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)在全新電池荷電狀態(tài)尺度上的平移和收縮特性，分析各種老化模式對(duì)半電池模型的影響，對(duì)于新電池描述其正負(fù)極和全電池的匹配關(guān)系并在全新電池尺度上構(gòu)建其開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的老化后在全新電池尺度上重構(gòu)老化電池的開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)，提出鋰離子電池老化模式無(wú)損定量診斷方法，采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，從電池動(dòng)態(tài)電流工況放電數(shù)據(jù)中辨識(shí)開(kāi)路電壓隨放電容量的變化曲線(xiàn)，用于動(dòng)態(tài)工況下電池健康狀態(tài)在線(xiàn)診斷。為使本發(fā)明的目的、優(yōu)點(diǎn)和特征更加顯而易見(jiàn)，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。

如圖1所示為鋰離子電池健康狀態(tài)在線(xiàn)診斷方法的流程圖。

電池結(jié)構(gòu)組分主要包括正極集流體、正極活性材料、隔膜、電解質(zhì)、負(fù)極活性材料，負(fù)極集流體。電池充放電過(guò)程實(shí)質(zhì)為鋰離子在電池正、負(fù)極活性材料之間進(jìn)行脫嵌。因此，電池容量的衰減主要取決于正、負(fù)極活性材料與鋰離子量，可以將電池老化模式劃分為正極活性材料損失、負(fù)極活性材料損失和鋰離子損失。且全電池開(kāi)路電壓等于正極開(kāi)路電壓與負(fù)極開(kāi)路電壓之差，從能斯特方程出發(fā)，建立正負(fù)電極的開(kāi)路電壓隨荷電狀態(tài)變化模型，如式(1)和式(2)所示：

式中，δxi、eo,i和ai是待辨識(shí)的模型參數(shù)，通過(guò)擬合實(shí)驗(yàn)測(cè)得的正負(fù)半電池的開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)可以獲得。在此基礎(chǔ)上，需要將正負(fù)電極的開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)從其自身的荷電狀態(tài)尺度上轉(zhuǎn)換到全電池的荷電狀態(tài)尺度上，以獲得全電池開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)，變換過(guò)程如式(3)-(5)所示：

socpe＝kp*(1-fpe(ocvpe))+sp＝fpe,cell(ocvpe)(3)

socne＝kn*fne(ocvne)+sn＝fne,cell(ocvne)(4)

式中，kp是正極配置容量與全電池容量q的比值，kn是負(fù)極配置容量與全電池容量q的比值。sp和sn分別為正負(fù)電池的開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)在全電池荷電狀態(tài)尺度上相對(duì)于全電池實(shí)測(cè)開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)的偏移量。

考慮各種老化模式作用下正負(fù)電極開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)在全新電池荷電狀態(tài)尺度上的平移和收縮特性，分別建立模型描述正極活性材料損失(lampe)、負(fù)極活性材料損失(lamne)和鋰離子損失(lli)對(duì)正負(fù)電極匹配關(guān)系的影響機(jī)制如式(6)-(10)所示：

式中，qd是老化電池的容量，q是全新電池的容量，sh是尺度轉(zhuǎn)換后老化電池的開(kāi)路電壓曲線(xiàn)相比于全新電池的偏移量。

通過(guò)粒子群尋優(yōu)算法，以重構(gòu)的全新電池與老化電池開(kāi)路電壓曲線(xiàn)和實(shí)測(cè)曲線(xiàn)之間的均方根誤差最小為優(yōu)化目標(biāo)，可以辨識(shí)未知參數(shù)(kp、kn、sp、sn、lampe、lamne、lli和sh)，進(jìn)而可計(jì)算正極容量、負(fù)極容量和可用鋰離子數(shù)量，如式(11)-(13)所示：

qp＝kp*q(11)

qn＝kn*q(12)

qli＝kp*q-(sp-sn)*q(13)

為使得該方法便于在線(xiàn)應(yīng)用，需要在實(shí)車(chē)動(dòng)態(tài)工況條件下分析電池的老化模式。四種動(dòng)態(tài)電流工況條件下的放電測(cè)試，如圖2所示，包括dst-1c、dst-2c、fuds-1c和fuds-2c。采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法從電池在各種動(dòng)態(tài)放電工況下的電壓電流測(cè)試數(shù)據(jù)中辨識(shí)出每個(gè)時(shí)刻的開(kāi)路電壓，如圖3所示。應(yīng)用上述提出的鋰離子電池老化模式無(wú)損定量診斷方法對(duì)這些開(kāi)路電壓-荷電狀態(tài)曲線(xiàn)進(jìn)行擬合，擬合結(jié)果如圖4所示，獲得的電池老化模式演變曲線(xiàn)如圖5所示，其中編號(hào)1、2、3和4分別對(duì)應(yīng)新電池與不同的老化狀態(tài)。

實(shí)例僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。

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