电池故障预警和诊断方法与流程

1.本发明涉及动力电池技术领域，具体而言，涉及一种电池故障预警和诊断方法。


背景技术：

2.随着新能源汽车数量的持续增加，电动汽车的安全问题也越来越突出。在电动汽车的使用过程中，会出现一致性、热失控、电池衰减等一系列问题，威胁着用户的人身财产安全。但是对于电池出现的内短路、析锂和热失控等严重故障，目前还没有有效的手段和方法来进行预警，很多故障诊断和预警方法仅适用于实验测试数据，并没有考虑实际应用的场景，以至于对故障的诊断和预警会出现误报，漏报等情况。
3.对此需要采取有效的故障诊断手段，实现对电池故障的预警和诊断，指导电池的使用。


技术实现要素：

4.本发明提供一种，用以克服现有技术中存在的至少一个技术问题。
5.本发明实施例提供一种电池故障预警和诊断方法，包括以下步骤：
6.步骤1：获取电池系统的充电历史数据；
7.步骤2：从所述充电历史数据中提取充电末端的所有单体的用以表征电池状态的物理量数据；
8.步骤3：计算充电末端的所有时刻，每个单体电芯的用以表征电池状态的物理量排名并记录和保存；
9.步骤4：对每个充电段按照步骤3进行计算、记录和保存；
10.步骤5：按照时间顺序，将所有充电段的单体电芯的用以表征电池状态的物理量排名进行排列；
11.步骤6：对每个电芯的用以表征电池状态的物理量排名进行滤波，得到排名随时间的曲线；
12.步骤7：利用步骤6中滤波后的用以表征电池状态的物理量排名，进行用以表征电池状态的物理量排名的斜率k的计算；
13.步骤8：对步骤7中得到的斜率k，绘制该斜率与时间的变化曲线；
14.步骤9：对比发生故障的电池与未发生故障的电池，得到对斜率k的判断阈值；
15.步骤10：根据判断阈值k，判断电池是否出现故障。
16.可选的，所述电池系统中包含有发生内短路、析锂或热失控等故障标签的电池。
17.可选的，所述用以表征电池状态的物理量为电压或电量soc或能量。
18.可选的，对单体电芯的用以表征电池状态的物理量排名后进行滤波时，所采用的滤波方式包括限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、平滑滤波、维纳滤波、高斯滤波中的任一种，以消除异常点和波动点。
19.可选的，步骤6中，得到每颗电芯随时间的排名序列rij，其中i是电芯编号，i最大
值等于电芯总个数，i为自然数，j是时间序列的第j个时间值，j为自然数，得到所有电芯按照用以表征电池状态的物理量排名随时间变化的矩阵。
20.可选的，对每颗电芯的用以表征电池状态的物理量排名曲线进行差分计算，得到斜率k并保存，具体计算公式如下：
21.式中，i是电芯编号，t(j)是时间序列中第j个时间，m是时间间隔。
22.可选的，所述阈值通过以下方式得到：
23.利用得到的k，绘制k与时间的k-t曲线，将发生内短路、析锂或热失控故障的电池的k-t曲线和未发生故障的电池的k-t曲线，进行对比，得到阈值a。
24.可选的，所述根据判断阈值k，判断电池是否出现故障包括：
25.若k-t曲线中，存在k≥a，则判定为电池出现内短路、析锂或热失控故障；若k＜a，则判定为电池系统没有故障。
26.可选的，按照上述的判断条件，对其余电池模组或者系统进行判断，区分出导致电池系统出现故障的原因。
27.在实现发明的过程中，发明人发现，电池在使用过程中会出现各种各样的故障，随着电动汽车使用时间的延长，电池故障发生的风险和频次会显著上升。绝大多数电池故障的发生会伴随着明显的电压(电量/能量等可以衡量电池状态的其他物理量)变化，当电池存在故障时，其电压(电量/能量等可以衡量电池状态的其他物理量)会存在异常下降，进而其电压(电量/能量等可以衡量电池状态的其他物理量)排名也会发生异常下降，而正常电芯的电压(电量/能量等可以衡量电池状态的其他物理量)不会发生此异常。本发明提出使用电池测试或者运行数据，对电池的电压(电量/能量等可以衡量电池状态的其他物理量)进行故障特征提取，实现对故障的预警以及诊断，可以用于实车故障评估和故障原因的分析。
附图说明
28.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
29.图1为本发明一个实施例的电池故障诊断方法流程示意图；
30.图2a和图2b为本发明一个实施例的k曲线示意图。
具体实施方式
31.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
32.需要说明的是，本发明实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变
形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
33.本发明提出了一种电池故障预警和诊断方法，具体时通过以下技术方案实现的：
34.1.获取电池系统的运行历史数据。
35.2.获取的数据中，需要包含发生内短路、析理或热失控等故障标签的电池。
36.3.将历史数据进行数据处理，筛选出充电段，按照时间顺序，对充电段进行排序，然后从充电历史数据中提取充电末端的所有单体电压数据。
37.4.在每个时刻都对每颗电芯的电压排名进行计算，并按照时间顺序进行排列。
38.5.对每个电芯的电压排名进行滤波，得到排名随时间的曲线。
39.6.对求得的电压极差按照时间顺序排列后进行平滑滤波，滤波方式包括但不限于限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、平滑滤波、维纳滤波、高斯滤波等方法，其目的是消除异常点和波动点。
40.7.进行电压排名的斜率k的计算，公式如下：
[0041][0042]
式中，i是电芯编号，t(j)是时间序列中第j个时刻，m是时间间隔。
[0043]
8.绘制k与时间的曲线(k-t)，将发生内短路、析锂或热失控等故障的电池的k-t曲线和未发生故障的电池的k-t曲线，进行对比，得到阈值a。
[0044]
9.根据得到的阈值a，可以进行电池是否存在故障的判断，若k-t曲线中，存在k≥a，则认为电池会出现内短路、析锂或热失控等故障，若k＜a，则认为电池没有故障。
[0045]
10.若能够获取更多的电池系统的运行历史数据，得到k-t曲线，可以使用阈值a，对电池是否存在故障进行判断。
[0046]
在实施过程中，上述电压可以替换为电量、能量等可以衡量电池状态的其他物理量进行计算。
[0047]
在图1的实施例中，包括以下步骤：
[0048]
如s101，首先是获取电池系统的运行历史数据。获取方式包括但不限于：实验室测试设备中保存的历史数据，搭载电池的运行设备上产生和保存的历史数据，保存设备产生的数据的后台云端平台等存储介质。
[0049]
历史数据中需要包含发生内短路故、析理或热失控等故障标签的电池。
[0050]
如s102，将存储的历史数据，使用数据处理软件，进行每颗电芯电压排名的计算，并按照时间顺序进行排列。可以得到所有电芯按照电压排名随时间变化的矩阵，具体如表1所示。
[0051]
表1
[0052][0053]
对每个电芯的电压排名进行滤波，得到排名随时间的曲线。
[0054]
如s103,进行每颗电芯的电压排名的斜率k计算，公式如下：
[0055][0056]
式中，m是物理量的个数，n是时间间隔(相当于一个滑动窗口的大小)，m-n是k值的个数，t(j)是时间序列中第j个时间。
[0057]
若选取j＝50，n＝10，进行k的计算，公式如下：
[0058][0059]
则得到每颗电芯斜率k的序列(k(1),k(2)
…
k(40))，进而得到每颗电芯的k-t曲线。
[0060]
如s104，根据k与时间t的曲线(k-t)，将发生内短路、析锂或热失控等故障的电池的k-t曲线和未发生故障的电池的k-t曲线，进行对比，得到阈值a等于-40，此阈值需能够将发生内短路或析锂等故障的电池与未发生故障的电池区分开来。如图2a和图2b所示(图2a和图2b示出了一个实施例的电池系统内各单体电芯的k值曲线图)。
[0061]
如s105，根据得到的阈值a，可以进行电池是否存在故障的判断。
[0062]
本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
[0063]
本领域普通技术人员可以理解：实施例中的装置中的模块可以按照实施例描述分布于实施例的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
[0064]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种电池故障预警和诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取电池系统的充电历史数据；步骤2：从所述充电历史数据中提取充电末端的所有单体的用以表征电池状态的物理量数据；步骤3：计算充电末端的所有时刻，每个单体电芯的用以表征电池状态的物理量排名并记录和保存；步骤4：对每个充电段按照步骤3进行计算、记录和保存；步骤5：按照时间顺序，将所有充电段的单体电芯的用以表征电池状态的物理量排名进行排列；步骤6：对每个电芯的用以表征电池状态的物理量排名进行滤波，得到排名随时间的曲线；步骤7：利用步骤6中滤波后的用以表征电池状态的物理量排名，进行用以表征电池状态的物理量排名的变化斜率k的计算；步骤8：对步骤7中得到的斜率k，绘制该斜率与时间的变化曲线；步骤9：对比发生故障的电池与未发生故障的电池，得到对斜率k的判断阈值；步骤10：根据判断阈值k，判断电池是否出现故障。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电池系统中包含有发生内短路、析锂或热失控等故障标签的电池。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用以表征电池状态的物理量为电压或电量soc或能量等。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对单体电芯的用以表征电池状态的物理量排名后进行滤波时，所采用的滤波方式包括限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、平滑滤波、维纳滤波、高斯滤波中的任一种，以消除异常点和波动点。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤6中，得到每颗电芯随时间的排名序列rij，其中i是电芯编号，i最大值等于电芯总个数，i为自然数，j是时间序列的第j个时间值，j为自然数，得到所有电芯按照用以表征电池状态的物理量排名随时间变化的矩阵。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对每颗电芯的用以表征电池状态的物理量排名曲线进行差分计算，得到斜率k并保存，具体计算公式如下：式中，i是电芯编号，t(j)是时间序列中第j个时间，m是时间间隔。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述阈值通过以下方式得到：利用权利要求6中得到的k，绘制k与时间的k-t曲线，将发生内短路、析锂或热失控故障的电池的k-t曲线和未发生故障的电池的k-t曲线，进行对比，得到阈值a。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据判断阈值k，判断电池是否出现故障包括：若k-t曲线中，存在k≥a，则判定为电池出现内短路、析锂或热失控故障；若k＜a，则判定为电池系统没有故障。9.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，按照权利要求8所述的判断条件，对其余电
池模组或者系统进行判断，区分出导致电池系统出现故障的原因。

技术总结
本发明公开电池故障预警和诊断方法，包括：获取电池系统的充电历史数据；提取充电末端的所有单体的用以表征电池状态的物理量数据；计算充电末端的所有时刻，每个单体电芯的用以表征电池状态的物理量排名并记录和保存；对每个充电段进行计算、记录和保存；将所有充电段的单体电芯的用以表征电池状态的物理量排名进行排列；对每个电芯的用以表征电池状态的物理量排名进行滤波，得到排名随时间的曲线；利用滤波后的用以表征电池状态的物理量排名，进行用以表征电池状态的物理量排名的变化斜率K的计算；对得到的斜率K，绘制该斜率与时间的变化曲线；对比发生故障的电池与未发生故障的电池，得到对斜率K的判断阈值；根据判断阈值K，判断电池是否出现故障。判断电池是否出现故障。判断电池是否出现故障。


技术研发人员：李学峰 刘金海 褚政宇
受保护的技术使用者：北京昇科能源科技有限责任公司
技术研发日：2022.03.15
技术公布日：2023/9/23