[发明专利]一种基于模糊逻辑算法的锂电池老化诊断方法

说明书

本发明属于动力电池领域，并公开了一种基于模糊逻辑算法的锂电池老化诊断方法。该方法包括下列步骤：(a)建立关于待诊断锂电池的锂电池二阶等效电路模型，并进行参数设定获得仿真模型；(b)利用仿真模型对待诊断锂电池的工作状态进行仿真，获得待诊断锂电池工作时不同时刻多个特征参数的仿真值；(c)计算不同时刻下每个特征参数的仿真值与实验值的残差，获得不同时刻对应的故障隶属度和每个特征参数残差；(d)构建模糊函数，并建立老化诊断的模糊规则，利用模糊规则诊断待诊断锂电池的老化状态，以此实现待诊断锂电池老化情况的诊断。通过本发明，解决现有电池老化诊断中所需数据庞大，诊断计算复杂等技术问题。

技术领域

本发明属于动力电池领域，更具体地，涉及一种基于模糊逻辑算法的锂电池老化诊断方法。

背景技术

在锂离子电池众多故障中，电池老化故障时常发生。由于这类故障会造成电池内部的一些化学反应，不能直接通过电气参数进行分析和判断，所以本文提出了一个由模糊逻辑函数来检测锂电池老化程度的方法。本发明属于锂电池故障检测领域，更具体的，涉及一种锂电池老化程度的检测方法。与其他类型电池相比，锂电池具有能量密度高，功率密度高，自放电率低，可循环使用且无污染等优点，使得锂电池在许多领域取得越来越广泛的应用。但伴随着锂电池的普及，其安全问题也倍受关注，对锂电池老化程度的检测和处理是锂电池技术研究中必须要考虑到的问题。

目前，针对锂电池老化状态的检测方法主要有两种，一种是基于数据驱动的老化检测方法，其中包括应用机器学习方法下的回归及分类神经网络，自回归算法等方法进行电池状态的预测，但数据驱动的建模方法并不能完全代表其实际的物理状态，只是在反应建模过程中输入与输出的关系，而且这种方法最主要的障碍在于需要及其大量的训练数据，限制了其在实际过程中的应用；另外一种是基于电化学模型的老化检测方法，主要是通过建立锂电池的电化学模型来反应锂电池的状态参数，通过评估其状态参数来确定其老化状态，这种方法的优点在于电化学模型可以反应包括温度在内的许多状态参数，从而可以较为精确的估计锂电池的老化状态，但由于电化学模型过于复杂，模型评估时间较长，在实际工程应用中并不适用。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于模糊逻辑算法的锂电池老化诊断方法，通过利用锂电池二阶等效电路模型对电池的工作状态进行模拟，然后利用模拟仿真值与实验值技术特征参数残差，最后建立模糊函数和模糊规则判断老化状态，由此解决现有电池老化诊断中所需数据庞大，诊断计算复杂等技术问题。

为实现上述目的，按照本发明，提供了一种基于模糊逻辑算法的锂电池老化诊断方法，该方法包括下列步骤：

(a)采集并获取待诊断锂电池的脉冲循环充放电数值，建立关于所述待诊断锂电池的锂电池二阶等效电路模型，并根据所述脉冲循环充放电数值对所述电路模型的参数进行设定，以此获得所述待诊断锂电池的仿真模型；

(b)设定应用环境和工况，将所述仿真模型置于所述应用环境和工况中运行，以此对所述待诊断锂电池的工作状态进行仿真，由此获得所述待诊断锂电池工作时不同时刻多个特征参数的仿真值；

(c)将所述待诊断锂电池进行充放电实验，以此获得该待诊断锂电池在不同时刻对应的容量和多个特征参数实验值，在同一时刻下，利用该时刻的容量计算所述待诊断锂电池的故障隶属度，然后计算在该时刻下每个特征参数的仿真值与实验值的残差，以此获得不同时刻对应的故障隶属度和每个特征参数残差；

(d)构建每个特征参数残差与所述故障隶属度之间的模糊函数，并建立老化诊断的模糊规则，根据不同时刻每个特征参数残差，利用所述模糊规则诊断待诊断锂电池的老化状态，以此实现待诊断锂电池老化情况的诊断。

进一步优选地，在步骤(d)中，所述模糊规则按照下列方式进行，当待诊断锂电池的综合故障隶属度大于预设可接受范围时，则发生老化故障，否则，未发生老化故障，其中，综合故障隶属度利用所述特征参数残差不在其预设正常状态范围值对应的特征参数的故障隶属度进行计算。