[发明专利]一种基于交流阻抗的动力锂电池劣化程度诊断方法

权利要求书

1.一种基于交流阻抗的动力锂电池劣化程度诊断方法，其特征在于，

所述方法建立动力锂离子电池交流阻抗基础曲线库，采集待检动力锂离子电池的交流阻抗曲线、分析得到待检动力锂离子电池的电荷传递阻抗；

所述方法通过采集待检动力锂离子电池的交流阻抗曲线，结合曲线智能匹配模型对动力锂离子电池交流阻抗基础曲线库进行智能匹配得到对应的电池劣化程度，同时结合电荷传递阻抗模型得到电池劣化程度，经综合评价模型最终输出该电池的劣化程度。

2.根据权利要求1所述的一种基于交流阻抗的动力锂电池劣化程度诊断方法，其特征在于，所述建立动力锂离子电池交流阻抗基础曲线库是将不同劣化程度的动力锂离子电池的交流阻抗曲线作为基础曲线放入曲线库中；所述的电荷传递阻抗可通过动力锂离子电池的交流阻抗曲线得到。

3.根据权利要求1所述的一种基于交流阻抗的动力锂电池劣化程度诊断方法，其特征在于，所述曲线智能匹配模型为逐一计算待测电池交流阻抗曲线和曲线库中基础曲线的相关系数，通过相关系数的匹配规则得到所需的匹配曲线并归为第一类基础曲线；再逐一计算待测交流阻抗曲线和第一类基础曲线的欧式距离，通过欧式距离的匹配规则得到所需的匹配曲线，根据匹配曲线计算待测锂电池的劣化程度。

4.根据权利要求1所述的一种基于交流阻抗的动力锂电池劣化程度诊断方法，其特征在于，所述的电荷传递阻抗模型为S2＝a×R²+b×R+c，a、b、c为电荷传递阻抗模型的特征参数，其中S2表示通过电荷传递阻抗模型得到的劣化程度，R表示电荷传递阻抗。

5.根据权利要求1所述的一种基于交流阻抗的动力锂电池劣化程度诊断方法，其特征在于，所述的综合评价模型是通过对智能匹配模型及电荷传递阻抗模型输出的电池劣化程度进行加权评价，最终得到待测动力锂电池的劣化程度；

计算方式如下：

S＝w₁×S1+w₂×S2，w₁+w₂＝1，0≤w₁,w₂≤1；

其中，S表示电池劣化程度，S1代表通过智能匹配得到的劣化程度，S2表示通过电荷传递阻抗模型得到的劣化程度；w₁和w₂分别表示两种方法的权重系数。

6.根据权利要求3所述的一种基于交流阻抗的动力锂电池劣化程度诊断方法，其特征在于，所述相关系数的匹配规则为相关系数在0.95-1范围内的标准曲线为匹配曲线，所述欧式距离的匹配规则为曲线间的最小欧式距离。

7.根据权利要求3所述的一种基于交流阻抗的动力锂电池劣化程度诊断方法，其特征在于，所述匹配曲线为曲线库中在匹配规则下的基础曲线，若匹配曲线数量为零，则选取相关系数最大的基础曲线作为最终所需的匹配曲线，该曲线对应的电池劣化程度为曲线匹配模型得到的劣化程度；若匹配曲线数量大于1，则各匹配曲线对应劣化程度的平均值为曲线匹配模型得到的劣化程度S1。

8.根据权利要求3所述的一种基于交流阻抗的动力锂电池劣化程度诊断方法，其特征在于，所述相关系数按式(1)计算而得：

G1{Zi(rj),Z0(rj)}=1mΣj=1m{|[Zi(rj)-Zi(ri)‾]|×|[Z0(rj)-Z0(rj)‾]|}1mΣj=1m[Zi(rj)-Zi(rj)‾]21mΣj=1m[Z0(rj)-Z0(rj)‾]2----(1)]]>

所述的欧氏距离按式(2)计算而得：

G2{Zi(rj),Z0(rj)}=1mΣj=1m[Zi(rj)-Z0(rj)]2---(2)]]>

其中，Z_i(r_j)表示曲线库中第i条基础曲线阻抗实部r_j对应的虚部值，i小于等于曲线库中的曲线数；Z⁰(r_j)表示待测锂电池的阻抗曲线阻抗实部r_j对应的虚部值；表示曲线库中第i条基础曲线所有虚部值的平均值；表示待测锂电池所有虚部值的平均值；r_j表示曲线第j点的阻抗实部值；m表示曲线数据点数，1≤j≤m。