[发明专利]一种锂离子电池健康状态线性评估方法有效
申请号: | 201910216075.6 | 申请日: | 2019-03-21 |
公开(公告)号: | CN109828220B | 公开(公告)日: | 2020-02-07 |
发明(设计)人: | 程夕明;韩孟佐 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G01R31/392 | 分类号: | G01R31/392;G01R31/367 |
代理公司: | 51241 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) | 代理人: | 李鹏 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 向量 充电过程 恒流恒压 健康因子 标准化处理 锂离子电池 健康状态 可用容量 标准化 电池 矩阵 原始数据矩阵 安时积分法 多个电池 建模过程 运算效率 鲁棒性 准确率 评估 求解 | ||
本发明公开了一种锂离子电池健康状态线性评估方法,方法包括以下步骤:步骤S1:在n次单个或多个电池恒流恒压充电过程中,提取m个健康因子指标,组成m*n维的原始数据矩阵A;步骤S2:对矩阵A各行向量进行标准化处理,得到标准化后的各类型健康因子向量;步骤S3:用安时积分法,求解出n次恒流恒压充电过程中电池可用容量;步骤S4:对n次恒流恒压充电过程中电池可用容量Qchg,i进行标准化处理,得到向量q;步骤S5:计算标准化后的各类型健康因子向量xi与向量q之间的皮尔逊相关系数解决了以往方法中鲁棒性不高、建模过程复杂、运算效率低和准确率低的问题。
技术领域
本发明涉及定位锂电池健康状态评估领域,特别是一种锂离子电池健康状态线性评估方法。
背景技术
随着锂离子电池在电动汽车、航空航天、通讯等领域各系统中的广泛应用,针对其健康状态的准确估计对于系统可靠性以及安全性尤为重要。通常将锂离子电池的可用容量作为直接退化参数以评估电池的健康状态,但受限于传统电流传感器的精度,在电池实际复杂工况中难以直接对其可用容量进行测量。目前,针对电池容量的估计方法包括基于模型的方法以及基于数据驱动的方法,后者应用电池在运行过程中的电流、电压、时间间隔等参数作为健康因子以间接估计锂离子电池可用容量,相比于前者能够避免复杂建模过程,部分提高运算效率,且在大量可靠实验数据的基础下其针对电池健康状态的估计结果准确性较高。目前,基于数据驱动的方法通常仅针对单个健康因子进行研究,容易受到监测健康因子失败或健康因子数值异常的影响,且采用的研究方法运算较为复杂。
发明内容
为解决现有技术中存在的问题,本发明提供了一种锂离子电池健康状态线性评估方法,解决了以往方法中鲁棒性不高、建模过程复杂、运算效率低和准确率低的问题。
本发明采用的技术方案是,一种锂离子电池健康状态线性评估方法,方法包括以下步骤:
步骤S1:在n次单个或多个电池恒流恒压充电过程中,提取m个健康因子指标,组成m*n维的原始数据矩阵:
并记矩阵A的行向量为健康因子ai={ai1 ... ain};
步骤S2:对矩阵A各行向量进行标准化处理得到标准化后的各类型健康因子向量xi={xi1 ... xin};
步骤S3:用安时积分法,求解出标准化后矩阵xi={xi1 ... xin}的n次恒流恒压充电过程中电池可用容量Qchg,i,i=1...n;
步骤S4:对n次恒流恒压充电过程中电池可用容量Qchg,i进行标准化处理,得到容量向量q;
步骤S5:计算标准化后的各类型健康因子向量xi与容量向量q之间的皮尔逊相关系数
步骤S6:选出皮尔逊相关系数大于0.95的h个健康因子;
步骤S7:建立电池容量Q与单个健康因子ai之间的线性回归方程Q(ai)=kiai+bi
步骤S8:通过最小二乘法求解线性回归方程Q(ai)=kiai+bi的系数ki和bi;
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