[发明专利]一种电池包热失控后的警示方法有效
| 申请号: | 202110313488.3 | 申请日: | 2021-03-24 |
| 公开(公告)号: | CN113085555B | 公开(公告)日: | 2022-06-03 |
| 发明(设计)人: | 梁思慧;倪铮;邢俊亚;怀慧;朱傲男 | 申请(专利权)人: | 东风汽车集团股份有限公司 |
| 主分类号: | B60L3/00 | 分类号: | B60L3/00;B60L58/10;G06N3/04;G06N3/08;H01M10/48 |
| 代理公司: | 武汉开元知识产权代理有限公司 42104 | 代理人: | 俞鸿;彭成 |
| 地址: | 430056 湖北省武*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 电池 失控 警示 方法 | ||
本发明公开一种电池包热失控后的警示方法,包括BMS;监测电池包每个模组温度并将各个模组的实时温度传输给整车控制器的温度传感器;布置在汽车前部的整车控制器;整车控制器根据温度传感器信号判断电池包的热失控状态,若温度传感器的温度大于预设值且温度持续升高,则,整车控制器根据神经网络计算出的预测爆炸时间向外界发出警示信号。本分发明解决了车辆发生热失控报警后,即使电池包的温度传感器损坏,BMS无法工作的情况下,仍能根据车辆电池包的状态给出是否报警的信息,确保爆炸时刻没有人员靠近。同时,可以实现热失控状态下的爆炸倒计时,且可以实时更新倒计时的时间及报警状态。
技术领域
本发明涉及电池包控制技术领域,具体涉及一种电池包热失控后的警示方法。
背景技术
国内外新能源汽车销量逐年上升,然而频繁出现的电动车自燃事件,阻碍了电动汽车的推广,如何提升电动汽车安全性是电动汽车推广一个急需解决的问题。
由于国家法规的加严及频发的新能源车辆自燃等严重问题,行业内已逐步开始进行动力电池热失控的研究,但现阶段关注的重点在于如何提取发现热失控,并提前进行热失控报警,以提醒乘员疏散,保证乘员的安全,提升动力电池包的安全性。
目前的热失控报警策略是基于电池包的温度、温升及电压降等信号进行采集分析后,判断是否发生热失控并置出提前预警信息。然而,由于电池包的温度传感器,电路板在100℃左右就会损坏,而电动汽车一旦发生热失控,其温升速率很大,这就导致BMS(电池管理系统)刚发出热失控报警信号几分钟内,BMS就因温度过高而无法正常工作,从而不能持续报警。
然而,从BMS发出热失控报警到电池爆炸的时间通常需要半个小时左右(不同的电池包时间不一样),这就导致驾驶员或救援队员在BMS损坏后无法看到热失控报警,误以为电动汽车已经安全而接近车辆,导致在车辆爆炸时刻无法撤离。
公开号CN110161414A、CN109669129A、CN112297848A的中国专利均存在:发生热失控后,若温度上升过快导致BMS无法工作,该系统将会失效,无法对驾驶员或救援人员进行提醒。
发明内容
针对背景技术存在的问题,本发明的目的在于提供一种在BMS失效仍能正常工作的、安全可靠,且可以实时更新倒计时时间的电池包热失控后的警示方法。
为达到上述目的,本发明设计的电池包热失控后的警示方法,包括BMS,其特征在于,还包括:监测电池包每个模组温度并将各个模组的实时温度传输给整车控制器的温度传感器;布置在汽车前部的整车控制器;
整车控制器根据温度传感器信号判断电池包的热失控状态,若温度传感器的温度大于预设值且温度持续升高,则,整车控制器根据神经网络计算出的预测爆炸时间向外界发出警示信号。
作为优选方案,预测爆炸时间的计算方法包括:
S1,建立多个模拟实际不同温度下对应爆炸时间的训练样本;
S2,训练神经网络计算并输出预测爆炸时间;
S3,计算神经网络训练的爆炸时间与实际值的偏差;
S4,利用S3中的偏差代入神经网络调整权重值;
S5,根据S4中的权重值进行下一个样本的神经网络学习;
S6,经一定次数的神经网络训练后,确定神经网络模型并刷入系统;
S7,根据神经网络训练得到的预测爆炸时间T,确定爆炸时间阈值,并向外界发出警示信号。
进一步优选的,S1中,每个所述训练样本包括多个模组构成的温度矩阵,以及电池包爆炸时间T’;分别模拟一个温度t一一对应每个模组。
再进一步优选的,所述神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层;
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