[发明专利]电池管理系统有效
| 申请号: | 201810282001.8 | 申请日: | 2018-04-02 |
| 公开(公告)号: | CN108544925B | 公开(公告)日: | 2019-10-01 |
| 发明(设计)人: | 熊瑞;王榘;何洪文 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
| 主分类号: | B60L3/00 | 分类号: | B60L3/00;B60L58/10 |
| 代理公司: | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人: | 范盈 |
| 地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 车载电池 管理单元 电池管理系统 模型参数 电池 传感器故障检测 电池组 短路故障检测 剩余寿命预测 充放电能力 多目标优化 一致性估计 云计算系统 采集单元 参数辨识 充电数据 电池模型 电池容量 电池信息 计算能力 健康状态 历史数据 剩余里程 无线传输 云服务器 在线标定 存储量 慢时变 内短路 热均衡 自加热 传感器 辨识 回传 测量 预测 | ||
1.一种电池管理系统,包括车载电池管理单元和基于电池历史数据的云计算系统;
所述的云计算系统估计所述电池的内短路阻值;
所述的车载电池管理单元包括:
电池模型参数辨识模块,获得模型参数;所述模型参数包括欧姆内阻、极化内阻和极化电容;
故障类型判断模块,判断是疑似电池故障还是疑似传感器故障;
传感器故障检测及在线标定模块,在疑似传感器故障时对电压传感器、电流传感器、温度传感器进行故障判断;
基于模型的短路故障诊断模块,结合所述电池内短路阻值实现电池内部短路故障的诊断;
当传感器故障检测及在线标定模块判断电压传感器发生故障时,所述电池模型参数辨识模块进行基于MAP图的离线参数辨识,调取上一次SOC值,查表SOC-温度-开路电压三维曲面、SOC-温度-欧姆内阻三维曲面、SOC-温度-极化内阻三维曲面、SOC-温度-极化电容三维曲面,分别计算开路电压和所述模型参数。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于:云计算系统还实现剩余容量SOH估计,电池组一致性估计、剩余寿命RUL预测和剩余里程估计预测。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于:所述剩余寿命RUL预测在每特定循环次数下计算充电工况下特定段电压范围内的充电容量值,利用该充电容量值和剩余容量间的函数关系估计剩余容量,根据估计的所述剩余容量和额定容量计算容量衰退率;当容量衰减率小于85%时,以特定循环次数为数据拟合长度,对估计的剩余容量进行线性回归拟合,获得拟合系数,利用该拟合系数和蒙特卡洛仿真,进行剩余寿命RUL预测。
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于:对于故障类型判断模块,单体电流传感器值超过电流阈值、单体电池电压传感器值超过电压阈值和单体电池温度传感器值超过温度阈值超过温度阈值中,有任意一个条件满足且持续时间超过时间阈值,则输出为疑似传感器故障;若有任意两个条件满足且持续时间超过时间阈值,则输出为疑似电池故障。
5.根据权利要求4所述的系统,其特征在于:对于传感器故障检测及在线标定模块,当故障类型判断模块输出疑似传感器故障时,则进行对于疑似传感器故障对应的疑似故障传感器的故障判断。
6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于:所述疑似故障传感器的故障判断方法为:
当疑似电流传感器故障时,进行电流值的预测,得到预测电流值,当预测电流值与电流传感器输出的电流值之差超过阈值时判定为电流传感器故障;
当疑似电压传感器故障时,利用输入的电流信号、SOC值、模型参数、极化电压预测电池端电压值,得到预测电压值,当预测电压值与电压传感器输出的电压值之差超过阈值时判定为电压传感器故障;
当疑似温度传感器故障时,利用电压信号、电流信号、模型参数、SOC,结合电池的热模型进行电池温度预测,得到预测温度值,当预测温度值与温度传感器输出的温度值之差超过阈值时判定为温度传感器故障。
7.根据权利要求1-6任一项所述的系统,其特征在于:其中车载电池管理单元还包括:
多算法融合状态估计模块,估计电池的剩余电量百分比SOC和剩余电量SOE;
多目标约束最优充放电策略模块,实时估计出当前最大的可用充放电电流的能力,即许用电流值SOP值;
电池自加热及热均衡模块,对电池进行热均衡管理。
8.根据权利要求1-6任一项所述的系统,其特征在于:所述传感器故障检测及在线标定模块,还计算电压传感器噪声统计值和电流传感器噪声统计值。
9.根据权利要求8所述的系统,其特征在于:多算法融合状态估计模块,结合所述电压传感器噪声统计值和电流传感器噪声统计值,进行电池SOC和电池极化电压的估计,并利用当前的SOH信息,估计出电池的SOE。
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