[发明专利]一种基于在线电化学阻抗谱测量的电池健康状态估计方法在审

专利信息
申请号: 201811565807.4 申请日: 2018-12-20
公开(公告)号: CN109765496A 公开(公告)日: 2019-05-17
发明(设计)人: 徐俊;侯文龙;赵云飞;梅雪松 申请(专利权)人: 西安交通大学
主分类号: G01R31/392 分类号: G01R31/392
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 徐文权
地址: 710049 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 电池 电池健康状态 电压电流数据 在线电化学 阻抗谱测量 等效电路模型 采集 电化学模型 准确度 表征电池 数据驱动 通用性强 信号处理 在线分析 测量 施加
【权利要求书】:

1.一种基于在线电化学阻抗谱测量的电池健康状态估计方法,其特征在于,包括以下步骤:

第一步,采用电化学工作站对同一批次老化程度不同的电池在相同环境温度和相同SOC下进行实验,获取其EIS;

第二步,对获得的电池EIS进行分析,可知电池EIS低频拐点在实轴上的投影与其老化程度成正相关,从而通过电池EIS低频拐点的实部来诊断电池的SOH;

第三步,将美国城市道路循环工况电流数据应用于待测电池的一阶RC模型进行仿真,获取待测电池UDDS工况下的电压数据,对所获得的UDDS工况下待测电池两端电压电流数据分别进行时频分析并获得相应的频谱,对获得的频谱分析可知其包含各频率点的分量,故采用实际工况下待测电池两端电压电流数据进行待测电池阻抗谱的测量;

第四步,采用Morlet小波对所获得的UDDS工况下待测电池两端电压电流数据分别进行Morlet小波变换提取其不同频率下的阻抗信息,用变换后的电压数据比上电流数据即可获得待测电池EIS;

第五步,对待测电池的EIS低频拐点的实部根据第二步所获数据进行归一化处理即可得到所要估计的待测电池SOH值。

2.根据权利要求1所述的一种基于在线电化学阻抗谱测量的电池健康状态估计方法,其特征在于,电池为铅酸电池。

3.根据权利要求1所述的一种基于在线电化学阻抗谱测量的电池健康状态估计方法,其特征在于,电池为镍氢电池。

4.根据权利要求1所述的一种基于在线电化学阻抗谱测量的电池健康状态估计方法,其特征在于,电池为镍镉电池。

5.根据权利要求1所述的一种基于在线电化学阻抗谱测量的电池健康状态估计方法,其特征在于,电池为锂离子电池。

6.根据权利要求1所述的一种基于在线电化学阻抗谱测量的电池健康状态估计方法,其特征在于,根据UDDS工况仿真所得的电池两端电压电流数据能够替换为真实电动汽车行驶工况下采集所得的电压电流数据。

7.根据权利要求1所述的一种基于在线电化学阻抗谱测量的电池健康状态估计方法,其特征在于,Morlet小波能够替换为傅里叶变换。

8.根据权利要求1所述的一种基于在线电化学阻抗谱测量的电池健康状态估计方法,其特征在于,Morlet小波能够替换为Hilbert-Huang变换。

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