CN107528095B - 基于新能源车辆存储卡数据的低压蓄电池失效预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于新能源车辆存储卡数据的低压蓄电池失效预测方法，属于运输方面的数据处理技术领域，该方法包括：采集实时传输到数据检测中心由多种类型新能源车辆车载的T‑BOX系统存储卡中的一切行驶数据样本，其中包括新能源车辆在整个运行里程中车载低压蓄电池的电压变化情况数据；对车载低压蓄电池的电压变化数据进行数据统计和挖掘，得出各种新能源车辆后续故障预测判定的依据，对待检测的新能源车辆车载低压蓄电池进行失效预测。本发明方法能够为车主提供相比传统检测方法而言更实时、方便、快捷、准确的电池故障预测结果。

Description

基于新能源车辆存储卡数据的低压蓄电池失效预测方法

技术领域

本发明属于运输方面的数据处理技术领域，特别涉及一种基于新能源车辆T-BOX存储卡数据的低压蓄电池失效预测方法。

背景技术

新能源车辆上的T-BOX系统是一套可以实现车辆数据采集、存储、处理和传输等的电子设备，T-BOX可深度读取存储卡中的汽车Can总线数据和私有协议，T-BOX终端具有双核处理的OBD模块和双核处理的CPU构架，分别采集汽车总线Dcan、Kcan、PTcan相关的总线数据和私有协议反向控制，通过GPRS网络将数据传出到云服务器，提供车况报告、行车报告、油耗统计、故障提醒、违章查询、位置轨迹、驾驶行为、安全防盗、预约服务、远程找车、利用手机控制汽车门、窗、灯、锁、喇叭、双闪、反光镜折叠、天窗、监听中控警告和安全气囊状态等行车数据。

蓄电池是一种可逆的低压直流电源，它既能将化学能转化为电能，也能将电能转换为化学能。蓄电池可分为碱性蓄电池和酸性蓄电池两大类。

汽车上一般采用低压铅酸蓄电池，该蓄电池由3只或6只单格电池串联而成，每只单格电池电压约为2V，串联成6V或12V以供汽车选用。该蓄电池主要由极板、隔板、电解液和外壳组成。

纯电动汽车蓄电池的放电主要供刹车系统真空泵、EPS转向电机、风扇以及电池和电机进行水冷的水泵等。蓄电池由连接动力电池的DC-DC进行充电。

新能源车辆车载的蓄电池结构主要包括：电解液槽与电池盖板组成的箱体，安装在箱体内的正极板、隔板、负极板，汇流条，通过穿壁连接安装在盖板上的排气栓和负极柱。

新能源车辆车载蓄电池常见故障有自行放电、板极硫化、蓄电池内部短路、板极活性物质脱落、电解液量减少、蓄电池内部电阻升高等。对蓄电池进行检测和失效预警，能降低车辆抛锚概率，提升车主的驾驶安全性。

对于车载的低压蓄电池发生的故障，通常使用的检测方法如下：

方案1：均匀放电：将需要检测的车载低压蓄电池从车上卸下，外接合适的负载(电阻或电感器)使其以恒定的电流均匀放电，根据放电时间与放电电流计算出电池的容量，若发现电池容量相比于标定数值降低则可判断出由故障发生。

方案2：电导仪测量：将需要检测的车载低压蓄电池从车上卸下，由专业人员手持电导仪测量低压蓄电池的电阻，若测量得到低压蓄电池电阻显著高于正常值则可判断出有故障发生。

方案1和方案2的共同缺点是对于故障的检测操作较为专业，普通车主难以使用；实时性较差，必须要将低压蓄电池从车上卸下，由专业人士测量时才能判断是否有故障发生，而对车主来说，难以知道检测的具体时间和检测的频率。此外方案1在测试过程中发出大量的热，无法连续测试多个电池；被检测的电池在检测后，必须重新充电，才能再此测量；且多次测量无法得到相同结果。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述检测方法中存在的不足，提出了基于新能源车辆存储卡数据的低压蓄电池失效预测方法。本发明方法能够为车主提供相比传统检测方法而言更实时、方便、快捷、准确的电池故障预测结果。

本发明提出的基于新能源车辆存储卡数据的低压蓄电池失效预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)采集实时传输到数据检测中心由多种类型新能源车辆车载的T-BOX系统存储卡中的一切行驶数据样本，其中包括新能源车辆在整个运行里程中车载低压蓄电池的电压变化数据；

2)对步骤1)采集的车载低压蓄电池的电压变化数据进行数据统计和挖掘，得出各种新能源车辆后续故障预测判定的依据，具体步骤如下：

2-1)对步骤1)的数据样本进行数据统计和挖掘：包括新能源车辆在行驶过程中车载低压蓄电池处在工作状态，而车辆处在停驶状态时车载低压蓄电池处在静置状态，当新能源车辆停驶时车载低压蓄电池由工作状态切换到静置状态时，车载低压蓄电池电压降低，而随着静置时间的延长电压会逐渐恢复，采集记录这一部分的电压变化数据；

2-2)定义静置电压变化率：设定静置时间内标定电压与低压蓄电池恢复到的电压之间的差值与标定电压之间的比值定义为静置电压变化率；

2-3)根据步骤1)中采集得到的行驶数据样本，给出各种类型新能源车辆车载低压蓄电池的静置电压变化率-新能源车辆行驶里程的标准阈值曲线，并传输到数据检测中心，以此作为后续故障预测判定的依据；

3)对待检测的新能源车辆低压蓄电池进行失效预测，具体步骤如下：

3-1)根据所要检测的车载低压蓄电池对应的新能源车辆标号，从数据检测中心提取采集到的电压变化数据；

3-2)将所要检测的新能源车辆车载的T-BOX系统实时记录并传输到数据检测中心的行驶过程中电压变化数据按照步骤2)的方法进行相应的分析处理，绘制待检测车载低压蓄电池的静置电压变化率-新能源车辆行驶里程的曲线；

3-3)将步骤3-2)得到的该曲线与数据检测中心保存的步骤2)中给出的标准阈值曲线相对照：若待检测低压蓄电池的静置电压变化率曲线高出标准阈值曲线，则判断该低压蓄电池发生了故障或将发生故障，并由数据检测中心发出故障预警提示；若待检测低压蓄电池的静置电压变化率曲线始终低于标准阈值曲线，则判断该低压蓄电池还未失效。

本发明的特点及有益效果：

本发明提出的基于新能源车辆车载T-BOX存储卡数据的低压蓄电池失效预测方法，首先在大量的新能源样本车辆上进行故障诊断试验，然后在确定蓄电池故障的车辆数据上进行数据统计和挖掘，得出初步的故障预测结果，最终藉由大量其余试验数据来验证可用的故障预测模型。

与现有的2种主要的低压蓄电池故障预测方法相比较，本发明中的失效预测方法实时性好，车主能够及时了解蓄电池工作状态。该方法从OBD诊断接口或是数据端来获得车辆不同时刻的电池电压，由车联网服务平台(RTM平台)存储、分析和处理这些信息，能够为车主提供相比而言更实时、方便、快捷、准确的电池故障预测结果。

附图说明

图1是本发明实施例的待检测EV200型新能源客车车载低压蓄电池的的静置电压变化率-新能源车辆行驶里程的曲线示意图。

具体实施方式

本发明提出的基于新能源车辆存储卡数据的低压蓄电池失效预测方法，其特征在于利用实时传输的电压变化数据和标准阈值曲线结果进行相应的故障预测诊断分析，该方法包括以下步骤：

1)采集实时传输到数据检测中心由多种类型新能源车辆车载的T-BOX系统存储卡中的一切行驶数据样本，其中包括新能源车辆在整个运行里程中车载低压蓄电池的电压变化数据；

2)对步骤1)采集的车载低压蓄电池的电压变化数据进行数据统计和挖掘，得出各种新能源车辆后续故障预测判定的依据，具体步骤如下：

2-1)对步骤1)的数据样本进行数据统计和挖掘：包括新能源车辆在行驶过程中车载低压蓄电池处在工作状态，而车辆处在停驶状态时车载低压蓄电池处在静置状态，当新能源车辆停驶时车载低压蓄电池由工作状态切换到静置状态时，车载低压蓄电池电压降低，而随着静置时间的延长电压会逐渐恢复，采集记录这一部分的电压变化数据；

2-2)定义静置电压变化率：设定静置时间(本发明中设定该静置时间为10-30分钟)内标定电压与低压蓄电池恢复到的电压之间的差值与标定电压之间的比值定义为静置电压变化率；

2-3)根据步骤1)中采集得到的行驶数据样本，给出各种类型新能源车辆车载低压蓄电池的静置电压变化率-新能源车辆行驶里程的标准阈值曲线，并传输到数据检测中心，以此作为后续故障预测判定的依据；

3)对待检测的新能源车辆车载低压蓄电池进行失效预测，具体步骤如下：

3-1)根据所要检测的车载低压蓄电池对应的新能源车辆标号，从数据检测中心提取云端采集到的电压变化数据；

3-2)将所要检测的新能源车辆车载的T-BOX系统实时记录并传输到数据检测中心的行驶过程中电压变化数据按照步骤2)的方法进行相应的分析处理，绘制待检测车载低压蓄电池的静置电压变化率-新能源车辆行驶里程的曲线；

3-3)将步骤3-2)得到的曲线与数据检测中心保存的步骤2)中给出的标准阈值曲线相对照：若待检测低压蓄电池的静置电压变化率曲线高出标准阈值曲线，则判断该低压蓄电池发生了故障(或将发生故障)，并由数据检测中心(云端)发出故障预警提示；若待检测低压蓄电池的静置电压变化率曲线始终低于标准阈值曲线，则可判断该低压蓄电池还未失效。

具体实施例：

本发明的一个实施例中所针对的是EV200型新能源客车，本发明提出的基于新能源车辆存储卡数据的低压蓄电池失效预测方法，其特征在于利用实时传输的电压变化数据和标准阈值曲线结果进行相应的故障预测诊断分析，该方法包括以下步骤：

1)采集实时传输到数据检测中心由多种类型新能源车辆车载的T-BOX系统存储卡中的一切行驶数据样本，其中包括新能源车辆在整个运行里程中车载低压蓄电池的电压变化数据；

2)对步骤1)采集的车载低压蓄电池的电压变化数据进行数据统计和挖掘，得出各种新能源车辆后续故障预测判定的依据，具体步骤如下：

2-1)对步骤1)的数据样本进行数据统计和挖掘：包括新能源车辆在行驶过程中车载低压蓄电池处在工作状态，而车辆处在停驶状态时车载低压蓄电池处在静置状态，当新能源车辆停驶时车载低压蓄电池由工作状态切换到静置状态时，车载低压蓄电池电压降低，而随着静置时间的延长电压会逐渐恢复，采集记录这一部分的电压变化数据；

2-2)定义静置电压变化率：设定静置时间(10～30分钟)内标定电压与低压蓄电池恢复到的电压之间的差值与标定电压之间的比值定义为静置电压变化率；

2-3)根据步骤1)中采集得到的行驶数据样本，给出各种类型新能源车辆车载低压蓄电池的的静置电压变化率-新能源车辆行驶里程的标准阈值曲线，并传输到数据检测中心，以此作为后续故障预测判定的依据；

本实施例中，EV200型新能源客车的标准阈值曲线如图1所示，图1中的横轴为EV200型新能源客车的行驶距离，每一个横轴单位为5000公里(图1中横轴起始点为5000×8＝40000公里的原因是初始采集试验数据的样本车辆行驶里程均在4万公里以上)，纵轴为静置电压变化率。

3)对待检测的新能源车辆车载低压蓄电池进行失效预测，具体步骤如下：

3-1)根据所要检测的车载低压蓄电池对应的新能源车辆标号，从数据检测中心提取云端采集到的电压变化数据；本实施例所提取的数据针对EV200型新能源客车；

3-2)将所要检测的新能源车辆车载的T-BOX系统实时记录并传输到数据检测中心的行驶过程中电压变化数据按照步骤2)的方法进行相应的分析处理，绘制待检测EV200新能源客车车载低压蓄电池的的静置电压变化率-新能源车辆行驶里程的曲线；

3-3)将步骤3-2)得到的曲线与数据检测中心保存的步骤2)中给出的标准阈值曲线相对照：若待检测低压蓄电池的静置电压变化率曲线高出标准阈值曲线，则判断该低压蓄电池发生了故障(或将发生故障)，并由数据检测中心(云端)发出故障预警提示；若待检测低压蓄电池的静置电压变化率曲线始终低于标准阈值曲线，则可判断该低压蓄电池还未失效。

本实施例中，所待检测车载低压蓄电池所在EV200新能源客车的行驶里程为5万公里，则可以折算为静置电压变化率-行驶里程曲线中10个横轴单位，对比如图1所示的标准阈值曲线可知此时的静置电压变化率标准值应当为0.0013；若利用采集到的统计数据绘制出的曲线上对应数值超过0.0013则可认为待检测的车载低压蓄电池有较大的故障失效倾向；若低于0.0013则可认为待检测的车载低压蓄电池不存在故障失效倾向。

Claims (1)

1.一种基于新能源车辆存储卡数据的低压蓄电池失效预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)对实时传输到数据检测中心的多种类型新能源车辆车载的T-BOX系统存储卡中的一切行驶数据样本进行采集，其中包括新能源车辆在整个运行里程中车载低压蓄电池的电压变化数据；

2)对步骤1)采集的车载低压蓄电池的电压变化数据进行数据统计和挖掘，得出各种新能源车辆后续故障预测判定的依据，具体步骤如下：

2-1)对步骤1)的数据样本进行数据统计和挖掘：包括新能源车辆在行驶过程中车载低压蓄电池处在工作状态，而车辆处在停驶状态时车载低压蓄电池处在静置状态，当新能源车辆停驶时车载低压蓄电池由工作状态切换到静置状态时，车载低压蓄电池电压降低，而随着静置时间的延长电压会逐渐恢复，采集记录电压降低和电压恢复两个阶段的电压变化数据；

2-2)定义静置电压变化率：设定静置时间内标定电压与低压蓄电池恢复到的电压之间的差值与标定电压之间的比值为静置电压变化率；

2-3)根据步骤1)中采集得到的行驶数据样本，给出各种类型新能源车辆车载低压蓄电池的静置电压变化率-新能源车辆行驶里程的标准阈值曲线，并传输到数据检测中心，以此作为后续故障预测判定的依据；

3)对待检测的新能源车辆车载低压蓄电池进行失效预测，具体步骤如下：

3-1)根据所要检测的车载低压蓄电池对应的新能源车辆标号，从数据检测中心提取采集到的电压变化数据；

3-2)将所要检测的新能源车辆车载的T-BOX系统实时记录并传输到数据检测中心的行驶过程中电压变化数据按照步骤2)的方法进行相应的分析处理，绘制待检测车载低压蓄电池的静置电压变化率-新能源车辆行驶里程的曲线；

3-3)将步骤3-2)得到的曲线与数据检测中心保存的步骤2)中给出的标准阈值曲线相对照：若待检测低压蓄电池的静置电压变化率曲线高出标准阈值曲线，则判断该低压蓄电池发生了故障或将发生故障，并由数据中心发出故障预警提示；若待检测低压蓄电池的静置电压变化率曲线始终低于标准阈值曲线，则判断该低压蓄电池还未失效。