CN108027407A - 容错电压测量方法 - Google Patents

Abstract

提出了一种用于电池组管理系统的容错电压测量方法以用于可靠和促进电池故障和传感器故障检测。该方法的关键在于其将一个电压传感器读数与多个电池单元电压相关联，以及将一个电池单元电压与多个电压传感器读数相关联。当发生电池故障时，将通过多个电压传感器读数反映出故障读数。类似地，当发生传感器故障时，多个电池单元电压将受到影响。与传统的一一对应电压测量相比，所提出的方法提高了传感器故障/电池故障判断的置信度。此外，其不会增加硬件成本，并且易于适用于实际应用中。

Description

容错电压测量方法

相关申请的交叉引用

本申请要求于2015年8月6日提交的美国临时申请第62/201,652号的权益。上述申请的全部公开内容通过引用并入本文。

技术领域

本公开内容涉及容错电压测量方法。

背景技术

锂离子电池由于其在能量密度和功率密度方面的显著进步而被广泛应用于电动交通工具应用中。然而，这项技术仍然需要在系统级别上作出许多折衷，其中安全性是主要的关注点。世界各地报道的多起严重事件阻碍了锂电池在市场上的快速增长。这些事件源自各种原因，但都会导致触发热失控的最坏情况。热失控被认为是锂电池系统的灾难性故障，并且通常由电池的内部或外部物理损伤引起。来自故障电池的初始温升触发放热化学反应，该放热化学反应在电池组之间传播温升，并最终导致起火。据事故后报道，大部分事件可以通过适当且可靠的管理避免或至少缓解，这也被认为是锂离子电池技术全面发展的关键。

载于交通工具的锂离子电池的管理产生电池组管理系统(BMS)。BMS的最基本的任务是通过监测电压、电流和温度值来确保电池的安全工作状态。在所有这些测量中，研究表明，电压是最重要的信息，原因在于其对常见的电故障——包括短路、过充电和过放电——具有高敏感性。因此，有必要利用可靠且容错的电压测量来增强电动交通工具的安全水平。

当今广泛应用的电压测量方法使用单独的电压传感器——或测量集成电路(IC)——来测量各个电池的电压值。该一对一式对应确保了每一个电池的电压被监测。为了测量串联电池串的电压，代替对电池中的每个电池使用一个电压测量电路，通常应用开关以降低测量电路和模数转换器(ADC)的成本。开关成对地接通，使得串中的电池单元电压顺序地逐个更新。当任何电压读数显示异常值时，出于保护目的，电池系统将被停止，并且将采用缓解方法。

需要指出的是，传感器具有其自身的可靠性；换句话说，故障状况下的电压传感器可能导致错误的肯定电池故障检测，然而，对于这两类故障的缓解方法差异显著。在电池故障的情况下，应采取一些即时、昂贵或甚至危险的缓解方法，包括在驾驶中切断来自电池组的电力并通知消防部门；而在传感器故障的情况下，可以应用更适中的缓解方法，例如将交通工具切换到跛行回家模式并推送电池组维修请求。因此，区分传感器故障和电池故障至关重要，以便应用合适的缓解措施并确保电动交通工具的可靠运行。

已经进行了大量的研究来研究检测和分离传感器故障的方法。应用最广泛的方法是硬件冗余，其中同一信号的测量由多个传感器给出。显然，这种传感器故障检测特征的配备是以附加的硬件费用和可能更容易发生故障的更复杂的系统为代价的。然后，与硬件冗余相对，提出了分析冗余，分析冗余利用系统的数学模型的输出并将该输出与传感器测量进行比较。该方法不需要附加的硬件，然而，考虑到给定系统的不确定性、干扰和各种故障模式，保持模型的鲁棒性是复杂的。

考虑到基于冗余的传感器故障诊断方法的固有缺点，本公开内容引入了容错电压测量方法，其可以在没有任何附加传感器的情况下区分传感器故障和电池组电池单元故障。代替测量各个电池的电压值，电压传感器用于测量多个电池的电压总和。当发生电池故障时，其对应的电压传感器将同时指示故障，由此识别故障。

本部分提供与本公开内容相关的背景信息，其不一定是现有技术。

发明内容

本部分提供对本公开内容的一般性总结，并非本公开内容的全部范围或本公开内容的全部特征的全面公开。

提出了一种用于检测串联布置的电池组电池单元的串中的故障状况的方法。该方法包括：将N个电池组电池单元分为L个电池单元组，其中每个电池单元组包括两个或更多个电池组电池单元的组合，并且电池组电池单元的每个组合包括与电池组电池单元的其他组合不同的电池组电池单元；使用M个电压传感器测量L个电池组电池单元组中的每个组两端之间的电压，使得M个电压传感器中的每个电压传感器测量L个电池组电池单元组中的不同组两端之间的电压；以及通过控制器利用L个电池组电池单元组中的每个组的电压测量确定所述电池组电池单元的串中的故障状况。更具体地，定义在N个电池组电池单元中的每个电池单元的电池单元电压与L个电池组电池单元组中的每个组的电压测量之间的一个或多个关系，以及使用该关系和L个电池组电池单元组中的每个组的电压测量来确定每个电池组电池单元的当前电池单元电压。

在一个方面中，使用矩阵乘法确定当前电池单元电压。为此，将N个电池组电池单元中的每个电池单元的电池单元电压表示为矩阵C；将L个电池组电池单元组中的每个组的电压测量表示为矩阵V；并且将每个电压测量和总和对应于电压测量的电池组电池单元之间的映射表示为矩阵A的形式。这样，N个电池组电池单元中的每个电池单元的电池单元电压与L个电池组电池单元组中的每个组的电压测量之间的关系表示为V＝AC。

在一个实施方式中，通过求解下式来识别N个电池组电池单元中的一个电池组电池单元的故障：C_故障＝C-C_正常＝A^-1V-C_正常，其中C_正常是正常工作状态下的电池单元电压值，并且C_故障是故障状况的影响。

类似地，通过下式来识别M个电压传感器中的一个电压传感器的故障：V_故障＝V-V_正常＝V-AC_正常，其中V_正常是正常的传感器读数，并且V_故障是故障状况的影响。

另一方面，提供了一种用于交通工具中的电池组管理系统。该系统包括：串联连接的N个电池组电池单元，其中N个电池组电池单元被分为L个电池单元组，每个电池单元组具有两个或更多个电池组电池单元的组合，并且电池组电池单元的每个组合包括与电池组电池单元的其他组合不同的电池组电池单元；M个电压传感器，M个电压传感器电耦接在N个电池组电池单元两端，其中M个电压传感器中的每个电压传感器被配置成测量L个电池组电池单元组中的不同组两端之间的电压；以及控制器，其电耦接至M个电压传感器中的每一个电压传感器。响应于来自M个电压传感器的电压测量，控制器使用来自L个电池组电池单元组中的每个组的电压测量来确定故障状况。

根据本文提供的描述，其他适用领域将变得明显。本发明内容中的描述和具体示例仅用于说明的目的，并不旨在限制本公开内容的范围。

附图说明

本文中描述的附图用于仅所选定的实施方式而非全部可能的实现方式的说明目的，并且不旨在限制本公开内容的范围。

图1是所提出的电压测量拓扑的示意图；

图2是描述在电压测量系统的上下文内的示例性故障检测方法的流程图；

图3A至图3D分别是示出在C3短路的仿真期间每个传感器的传感器读数、每个电池单元的计算的电池单元电压、每个传感器的传感器故障信号以及每个电池单元的电池故障信号的图。

图4A至图4D分别是示出在传感器V2故障的仿真期间每个传感器的传感器读数、每个电池单元的计算的电池单元电压、每个传感器的传感器故障信号以及每个电池单元的电池故障信号的图；

图5A和图5B分别是单独电池的电压总和的实验装置和电路实现的示意图；

图6A至图6D分别是示出在232.8秒处C2短路的实验期间每个传感器的传感器读数、每个电池单元的计算的电池单元电压、每个传感器的传感器故障信号以及每个电池单元的电池故障信号的图；

图7A至图7D分别是示出在传感器V4发生故障的实验期间每个传感器的传感器读数、每个电池单元的计算的电池单元电压、每个传感器的传感器故障信号以及每个电池单元的电池故障信号的图；

图8是示出随着k增加和Ts减小((λ＝0.02/s))故障检测可靠性增加的图；

图9A是示出在顺序测量中发现电压纹波的图；以及

图9B是示出一般顺序更新过程的图；

遍及附图的若干视图，对应的附图标记表示对应的部分。

具体实施方式

现在将参照附图对示例性实施方式进行更全面地描述。

图1描绘了所提出的容错电池组管理系统10的示例性实施方式。电池组管理系统10包括串联连接的多个电池组电池单元C1-C5、多个电压传感器V1-V5和至少一个控制器14。N个电池组电池单元被分为L个电池单元组，使得每个电池单元组具有两个或更多个电池组电池单元的组合。在该实施方式中，五个电池组电池单元(即，N＝5)被分为四个电池单元组(即，L＝4)。应该注意的是，电池组电池单元的每个组合都包括与电池组电池单元的其他组合不同的电池组电池单元。容易理解的是，每个组中的或多或少的电池组电池单元以及不同的电池(例如，五个组，每个组中有两个、两个、三个、四个、五个电池)在本公开内容的范围内。在任何情况下，组的数目应该等于电池组电池单元的总数目。

电压传感器V1-V5电耦接在电池组电池单元C1-C5两端。具体地，每个电压传感器被配置成测量不同个电池组电池单元组两端之间的电压。如下面将进一步描述的那样，控制器14电耦接至每个电压传感器并监测和确定电池组电池单元或电压传感器的故障状况。

在这种拓扑中，每个电压传感器测量两个电池的电压总和，包括测量C₁和C₅的电压总和的V₅。图1中的原理图确保每个电池单元的电压与两个传感器的测量相关联。例如，假定图1中每个电池单元的电压为3V。C₂的电压值包含在V₁和V₂的测量值中。当C₂处于外部短路状态时，其端子电压下降到零，并且当V₁和V₂都从6V下降到3V时，其异常电压值将通过V₁和V₂反映出来。另一方面，当发生传感器故障时，其可以立即被识别，原因在于感测电压值中仅一个感测电压值改变是不可能的。例如，如果V₁至V₅显示6V，并且突然仅V₂从6V变为0V，则V₂肯定处于故障状况，否则C₁和C₄的电压值将为6V，并且C₅的电压值将为0V。后一种情况涉及C₁和C₄上的相同过充电水平和C₅上的外部电路故障，这几乎不可能同时发生。

在一个实施方式中，传感器测量V和电池单元电压值C之间的这种关系可以表示为：

V＝AC (1)

其中V是n×1矩阵，其包括来自电压传感器的所有读数；C是n×1矩阵，其包括串联连接的电池的所有电压值；并且A是n×n矩阵，其将V与C相关联。

对于电压传感器和电池单元电压之间一一对应的情况，式(1)可以写成如下的式(2)。式(2)的A矩阵说明每个电池单元电压对应于一个电压传感器。换句话说，当发生电池故障时，仅使用其相应的电压传感器来指示电池的状态。如式(3)所示，当由V矩阵计算C矩阵时，也是如此，其中每个传感器读数与仅一个电池单元电压相关联。当传感器处于故障状况时，难以将传感器故障与电池故障区分。

参照图1，所提出的故障检测方法的A矩阵示于(4)中。通过观察A矩阵的列，可以发现示例，第三列[01100]T中的两个‘1’指示C₃的电压值被包括在V₂和V₃中。此特征确保当发生电池故障时，将由两个传感器显示。两个传感器同时显示相同传感器故障的可能性很低，因此可以高置信度地确定电池故障。类似地，(5)中的A-1指示当发生传感器故障时，电压传感器中的异常变化将通过多个计算的电池值反映。此外，电池单元电压值的一些变化对于传感器变化是正的，并且电池单元电压值的一些变化对于传感器变化是负的。此特征还提高了传感器故障诊断的可靠性，因为同时在不同方向上同时具有相同幅度的电压变化在串联连接的包中极其异常。

基于这些观察结果，参照图2对示例性故障检测方法进行进一步描述。考虑串联连接的电池组电池单元的串，首先在21处将N个电池组电池单元分为L个电池单元组，其中每个电池单元组包括两个或更多个电池组电池单元的组合，并且电池组电池单元的每个组合包括与电池组电池单元的其他组合不同的电池组电池单元。然后将电压传感器配置成测量每个电池组电池单元组两端之间的电压，使得每个电压传感器测量L个电池组电池单元组中的不同组两端之间的电压。

在22处使用电压传感器测量L个电池组电池单元组中的每个电池组电池单元组两端之间的电压。接下来，在23处使用每个电池组电池单元组两端之间的电压测量来确定故障状况。例如，如果电池失效，其将通过来自两个不同传感器的电压测量反映出来。根据哪两个电压测量改变，可以识别出特定的电池。在示例性实施方式中，如下面将进一步描述的那样，使用矩阵乘法来确定电池单元电压。在24处如果反映电池故障，则在25处可以由电池组管理系统10生成警报。在一个示例中，可以在显示器上例如在交通工具的控制台中呈现视觉警报。该视觉警报可以是通用警报或标识具体故障电池的警报。警报还可以是听觉警报、触觉警报或其组合。

此外，则根据(5)的列，如果传感器失效，将通过异常电池单元电压遵循特定模式增加及减少来反映。根据独特的变化模式，可以识别特定的传感器。在示例性实施方式中，如下面将进一步描述的那样，使用矩阵乘法来确定故障传感器。在24处如果反映出传感器失效，则在27处可以由电池组管理系统10生成警报。将理解的是，警报可以为与针对故障电池的警报相同或不同的形式。

在既没有故障电池也没有故障传感器的情况下，则周期性地(例如，每分钟、每小时等)重复该过程。将理解的是，间隔的持续时间将取决于应用。例如，在电动交通工具的情况下，该过程可以每秒重复一次。还可以设想的是，电池组电池单元的监测可以一直进行或者仅在正被监测的系统的操作期间发生，例如在电动交通工具正在被驱动时。将理解的是，参照图2仅讨论方法的相关步骤，但是可能需要其他软件实现的指令来控制和管理系统的整体操作。

在示例性实施方式中，可以基于显示异常值的传感器的位置来定位故障电池。如果电池故障被建模为正常电池单元电压和故障状况的影响的总和，则可以表示为：

C＝C_正常+C_故隐 (6)

其中C_正常是正常工作状态下的电池单元电压值，并且C_故障是故障状况的影响。C_故障可以通过下式分离出，

C_故障＝C-C_正常＝A^-1V-C_正常 (7)

其中V是故障发生后的电压读数，并且C_正常是正常状态下的电池单元电压。当确定C_故障时，找到故障状况下电池的指标，并确定其对正常电压值的影响。以这种方式，可以识别电池串中的一个或更多个电池组电池单元的故障。

类似地，可以根据具有异常电压变化的电池组电池单元的指标来确定传感器故障位置。如果将传感器故障建模为在正常情况下的传感器读数与故障状况的影响的总和，则其可以表示为：

V＝V_正常+V_故障 (7)

其中V_正常是正常读数，并且V_故障是故障状况的影响。V_故障可以通过以下式子分离出：

V_故障＝V-V_正常＝V-AC_正常 (9)

当确定V_故障时，可以找到故障状况下传感器的指标，并确定其对正常传感器读数的影响。以这种方式，可以识别电压传感器中的一个电压传感器的故障。

建立仿真来测试所提出的容错电压测量方法的可行性。针对包括串联连接的五个电池组电池单元的电池组构建SIMSCAPE模型。为了说明该方法在动态情况下的鲁棒性，在诱发故障时将城市测功机驾驶时间表(UDDS)循环应用于电池组包。

C₃上的外部短路故障通过将C₃降低2V而在300s时引发。仿真结果示于图3A至图3D中。需要注意的是，电压的降低是定性分配的，并且仅用于说明所提出的方法的可行性。在300s时，V₂和V₃的读数下降了2V，指示V₂和V₃的交叠的突然的2V电压下降。显然，C₃是交叠并且其通过计算的电池端电压来说明。

通过比较图3C和图3D中提供的V_故障和C_故障信号，可以得出相同的结论。V_故障指示在300s处关于V₂和V₃两者的两个传感器故障，而C_故障指示C₃上突然的2V电压下降。有两种可能的解释：1)300s处发生两个传感器故障，这导致C₃上的错误电压计算；或2)C₃处于外部电路故障状况，这导致V₂和V₃两者上的异常读数。显然，后一种解释更具说服力，因为两个传感器在相同的采样周期出错的可能性较小。

类似地，传感器故障通过在300s后将V₂设置为零来仿真。仿真结果示于图4A至图4D中。在300s后来自V₂错误读数的情况下，五个电压值全部变为异常。电池单元电压的偏移遵循(5)的第二列所示的趋势，这导致系统在300s处给V2标记传感器故障，而不是五个异常电池故障。

还建立了实验来说明所提出的方法的概念。基于图1中的图来构建电路板。实验建立的示意图示于图5A中。串联的两个单独电池的电压总和可以通过图5B中给出的电路以硬件实现。第一个电池的正极端和负极端连接至V₁₊和V_1-。第二个单独电池连接至V₂₊和V_2-。通过适当地选择电阻，即，R＝R₁＝R₂＝R₃＝R₄＝R_f和R_h＝R_gR/(R_g+R)，输出将是两个电压值之和的相反数，即V₀＝-(V₁₊-V_1-+V₂₊-V_2-)。需要注意的是，与商用差分放大器相比，电路唯一增加的成本是一对额外的电阻器，即R₃和R₄，这是可以忽略的。

通过用继电器使C₂短路引起外部短路故障。导线和继电器的电阻为0.87Ω。外部短路持续1s，并且然后继电器断开。图6A中的实验结果显示，V₁和V₂指示在232.8s处发生异常电压变化并且持续1s。图6B中计算的电池单元电压值说明C₂在232.8s处显示异常电压值并且持续1s。在这种情况下，显然两个传感器同时经历相同传感器故障的可能性远低于一个电池正在经历外部短路的可能性。图6D中的故障信号指示C₂中的异常电压降。因此，确定了电池故障。

通过断开电路板的底侧上V₄的感测路径中的跳线来引发传感器故障。图7B中的实验结果显示计算的电池单元电压在233.1s处表现出异常值。C₁和C₃的电压值增加，而C₂、C₄和C₅的电压值降低。这些变化幅度相同，并且符号遵循(5)的第四列的符号。因此，确定V₄上的传感器故障。

所提出的电压测量方法可以扩展到具有n个串联的电池的电池组包，其中每个电压传感器测量k个电池的电压总和(k＜n)。需要注意的是，考虑(5B)中的测量电路，n个电池可以是不连续的，如(10)和(11)所示。每组中的电池的数目也可以不同。值得关注的是，现行电压测量方法的A矩阵是单位矩阵。因此，在数学上，所提出的方法包括具有可逆非单位A矩阵的任何情况。

此前，说明了n＝5和连续k＝2的情况。然而，n＝5和k＝2的组合可能不是用于电动交通工具的电池组包的最佳解决方案，其中n可能超过几十甚至几百。

在下面的部分中，根据成本、故障检测可靠性和噪声电平增加来分析n值和k值的选择，并给出有效测量拓扑的条件。

电压测量系统可以建模为串联连接的系统，其中每个电压传感器都是子系统之一。只有当所有子系统运行良好时，整个系统才处于正常状态。如果子系统中任意一个子系统发生故障，则整个系统将失效并且标记为故障。

电压传感器的可靠性被建模为具有恒定故障率的设备，如下式所示：

R_i(t)＝e^-λt，λ＞0 (12)

其中R是电压传感器的可靠性，λ是恒定的失效率，并且所有的电压传感器都被假定具有相同失效率。

当没有发生传感器故障时，所提出的方法与传统的一对一对应测量拓扑结构一样工作。然而，当发生传感器故障时，传统的方法标记电池故障，但是所提出的方法标记传感器故障，除非所有相关的传感器在相同的采样周期内都处于故障状况。所提出的方法对传感器故障检测的置信度可以表示为：

其中CL是从0到1范围内的传感器故障检测的置信度水平，Ts是电压测量的采样周期，f_i(t)是电压传感器i的故障密度，j是1至k以内的任意数字，f_i(t)和R_i(t)之间的关系由P.O’Connor等人的“实用可靠性工程”给出。

R_i(t)+F_i(t)＝1 (14)

其中F_i(t)是电压传感器i的不可靠性。

从(13)需要指出两个关键点。首先，k越大，BMS在传感器故障检测中的置信度就越高。在传统的电压测量拓扑中，k为1。当发生传感器故障时，这导致CL值下降到零，这指示当发生传感器故障时，传统拓扑会给出错误的电池故障检测。对于所提出的方法，k大于1，这会显著增加CL值。这是改善故障检测的置信度的关键；其次，Ts越小，故障检测的置信度就越高。这是由于故障强度的积分的单调增加。实际上，它指的是多个传感器在较短时间段内故障的可能性较小。

上面两点示于图8中，其中CL值用不同的采样时间和不同的k绘制。在固定k的情况下，随着Ts增加，检测置信度降低。在固定Ts的情况下，随着k增加，检测置信度增加。由于BMS的典型采样周期小于1s，因此图8中的插图给出了Ts小于1s的详细图。结果显示，当发生传感器故障时，所提出的方法可以消除超过98％的错误的电池故障检测。

如果将电压传感器的电压测量值建模为具有平均值μ和标准偏差σ的正态分布。传感器i的方差表示为(16)。通过方差和规则，如(17)所示，电压测量的噪声电平可以随着k的增加而增加。如(5)的情况，电池单元电压值涉及来自所有五个电压传感器的噪声。

可以证明，当行号增加1时，A^-1矩阵的行向右变换一个元。这个事实表明，当行号改变时，行的元只是改变它们的位置，如(5)所示，但是每行中元的平方的和是相同的。如果噪声电平被认为是测量的标准偏差，并且噪声电平被假定为与测量范围成比例，则电池单元电压的噪声电平的一般表达式可以表示为：

其中NL表示电池单元电压计算的噪声电平，并且σ是所应用的电压传感器中之一的噪声电平，并且e_ij是A^-1的第i行的第j个元。噪声电平增益(GNL)给出了具有(n，k)的系统噪声电平与具有k＝1的感测拓扑的噪声电平相比的的比值，并且可以表示为(19)。作为特殊情况，当k＝1时，G_NL＝1。

由于电池组电池单元通常被处理的最大数目为16，所以G_NL值及其对应的(n，k)对在表1中给出。从表中可以得出，随着k或n增加，G_NL没有一致的趋势。然而，对于n≤16：当k≤4时，G_NL随着n的增加而增加；当k≤5时，G_NL随着k值增加而增加。在n和k的所有组合中，(3，2)具有最低的G_NL，并且在最低噪声电平的情况下是最有利的。

表1

尽管不限于此，但是通常采用顺序测量来降低硬件成本。利用这种测量方法，串联的n个电池所需的开关数目为2n，原因是一次需要两个开关来向采样电路传递电压信号。然而，如果每次采样来自两个非连续电池的电压总和，则一次需要四个开关，如图5B所示。换句话说，开关的成本随着非连续电池的数目的增加而增加，这是不利的。因此在下面的分析中，仅讨论连续电池的测量拓扑。应该理解，本公开内容的更广泛的方面也适用于非顺序的测量。

现行传感器拓扑的顺序更新在样本之间使用零阶保持。用n＝3和k＝2的示例来说明其原理。如果将顺序更新应用于所提出的方法，则可以将对于C₁的更新式表示为：

其中C₁[m]为时间m处C₁的电压值，V_i[m]为在时间m处传感器i的更新电压测量，并且对于n＝3和k＝2，e_1，1＝0.5，e_1，2＝-0.5，且e_1，3＝0.5。在这个顺序更新算法中，每个采样间隔后更新一个V_i，因此，在每个采样间隔之后更新C₁。

基于更新算法运行仿真，其中进行以下假定：a)三个电池是一致的；和b)所有电池的端电压在时间m+1处从3.0V跳到3.1V。

基于该仿真，在阶跃输入之后观察到电压纹波，如图9A所示。当(20)改写为(21)时，可以解释这种电压纹波。

如从(21)可以计算出的，从时间步m到m+1，C₁增加了0.1V，从m+1到m+2，C₁增加了0.1V，并且从m+2到m+3，C₁增加了0.1V。图8A中的纹波是后两种变化的结果。事实上，如图9A所示，在给定较大n和k的情况下，纹波的影响可能较大，其中还说明了n＝5和k＝3的情况。

仿真结果表明，采用整个采样周期来更新每个传感器测量，并且更新过程中会出现电压纹波。定性地说明了图9B中的一般更新过程。由于最终的端电压稳定在正确的值，所有的电压纹波导致电压阶跃增加，即，

其中ind(p+j，n)是变换传感器指标，

其中rem(x，n)是的余数。

式(22)表明，传感器p+1首先感测电压阶跃增加，并且每个时间步长每个后续电压传感器更新一次，直到传感器p被更新并且电池单元电压收敛到正确的值。整个过程需要n步，这等于一个完整的采样周期。

可以发现，这些电压纹波显著增加了测量噪声。如图9B所示，在传感器中噪声与倍电压变化成比例，因此随着k-1线性增加。假定在动态操作中，一个电池的瞬时端电压变化为100mV，则对于n＝5和k＝3，连续测量将导致100mV的测量误差，这是不期望的。

顺序测量的其他影响是故障检测和分离。由于所有电压传感器都按顺序更新，因此故障信号成为时间序列的信号。例如，如图3A的情况那样，传感器电压在300s处不会全部改变。由于顺序传感器更新，V₃的变化将滞后于V₂的变化一个时间步。在这种影响下，故障检测和分离需要从检查一次信号变化调整为检查采样周期内的信号变化。此外，如前所述，一个传感器读数中的电压变化被认为是传感器故障，将所提出的方法用于顺序测量必定会需要在信号处理方面的更加多的工作、更多的存储空间和更多的计算。

考虑将所提出的拓扑扩展到顺序测量的限制，提供了一种转换方法，以在实际应用中将顺序测量修改为同时测量。

假定电池组模块包括串联的M个电池单元，并且N个模块形成整个包。在一个模块内，使用一组顺序测量电路来测量电压。因此，使用总共N个ADC通道和N个测量电路。在传统的布置中，电池单元电压在一个模块内被顺序地更新，这导致不期望的顺序更新。

传统的布置可以通过以下步骤修改。首先，将包中的NM个电池重新分组成M个新模块，其中每个模块中有N个电池。接下来，对于一个时间步，所有N个ADC通道用于测量一个模块内的电池单元电压，并且其他模块中的电池单元电压被顺序地更新。

通过这种方式，传统拓扑中的顺序电池单元电压测量适于其等效的同时电池单元电压测量拓扑，其中模块电压被顺序地更新。

不是所有的n和k的组合都给出了有效的A矩阵。在某些情况下，构建的A矩阵是不可逆的，因此电池单元电压不能从传感器读数获得。示例中一个示例是n＝6和k＝2。为了增加该方法的可用性，有必要研究给出可逆A矩阵的条件。

A矩阵可以用数学公式表示如下，

a)A是n×n矩阵。

b)第一行由k个连续的‘1’并且后面跟着(n-k)个连续的‘0’组成，2≤k<n。

c)第m行通过如下得到：将第(m-1)行的每个元向右变换一个位置，并将第(m-1)行的最后一个元转到第m行的第1个元，2≤m≤n。

(4)给出了其中n＝5和k＝2的A矩阵。最后的结果是n和k应该互质，使得相关联的A矩阵是可逆的。该陈述在以下给出的两个步骤中得到证明。

步骤1：如果n和k不互质，则A的行列式——表示为det(A)——为零。

假定k＝ae，n＝be，其中a＜b且a，b，e∈N

如果A的第m行表示为row(m)，

从而

因此det(A)＝0。

步骤2：如果n和k互质，则det(A)非零。A矩阵可以写成(24)所示的一般形式。如果每一行都被前一行减去，除了最后一行，不改变行列式，A矩阵被修改为(25)。经修改的矩阵表示为B，并且其元表示为b_i，j，其中i是行号，并且j是列号。

接下来，应用莱布尼兹公式来确定det(A)。莱布尼茨公式表示矩阵元排列的平方矩阵的行列式，如(26)所示。

其中S_n是1、2、……、n的所有排列的集合，σ是S_n内的排列之一。对于σ＝σ₀＝[1，2，...，n]，sgn(σ)函数为+1。如果σ涉及σ₀的奇数数目的成对交换，则sgn(σ)为-1。如果σ涉及σ₀的偶数数目的成对交换，则sgn(σ)是+1。

这里列出了莱布尼茨公式的两个关键事实：1)如果a_ij是乘积项中的项之一，则A的任一行i或任一列j中的任何其他元不会出现在同一个乘积中。换句话说，在每个乘积项中，行号或列号应该只出现一次。2)如果一个乘积中的任意项是‘0’，那么整个乘积是零。

重要的是，要注意存在要处理的n×n矩阵的乘积项的组合n!，许多‘0’对于简化问题很有帮助，因为涉及‘0’的任意乘积项将以零结束。因此，仅具有所有非零元的乘积才有助于最终求和。

在row(n)中有k个非零元，包括b_n，1，b_n，2，...，b_n，k-1和b_n，n。以下步骤说明了查找包含所有非零元的乘积的过程。所有的乘积都是从row(n)的项开始的。1)选择b_n，n形成第一个乘积。因此，在同一乘积项中，不能从row(n)或column(n)中选取其他元。需要注意的是，在B中除了row(n)之外，每行中只有两个项。b_n，n的选择只留下row(n-k)的选择，因为row(n-k)中的‘-1’在column(n)中，因此必须在相同的乘积项中选取b_n-k，n-k，否则不能从row(n-k)中选择元。如果的余数表示为rem(n-2k，n)，那么b_n-k，n-k的选择会阻止行row(rem(n-2k，n))中的‘-1’，并且必须选择b_{rem(n-2k，n)rem(n-2k，n)}。根据附录B给出的证明，如果n和k互质，对于n-1，rem(n-mk，n)涵盖了所有的整数1、2、3、……、n-1。这表明，

i)所有行号和列号只出现一次。

ii)所有‘-1’都不出现在以b_nn开始的第一乘积中。

iii)在以b_nn开始的第一个乘积中必须选择沿着B的对角线的所有‘1’。

因此，第一个乘积是b_1，1b_2，2b_3，3...b_n，n。sgn(σ)函数评估为“1”。以b_nn开始的乘积是1。

2)由于k≥2，b_n，1应该是‘1’。在这个步骤中，b_n，1被从row(n)中选取作为第二个乘积。显然，b_n，1阻止row(1)中的‘1’和row(n-k+1)中的‘-1’。在这种情况下，必须在第二个乘积中选择b_1，1+k和b_{n-k+1，n-k+1}。(27)中给出了如何选择乘积中每个项的程序。

第二个乘积中的非对角项‘-1’，除了b_n，1是‘-1’之外。如表3所示，所有‘-1’的选择可以被视为改变步骤1中获得的第一个乘积的一些元的选择。

表2中的步骤1)项和步骤2)项的行指标是相同的。如果在步骤2)和步骤1之间有不同的p项，则存在(p-1)项涉及‘1’到‘-1’移位(不包括b_n，n到b_n，1)。从步骤1)到步骤2)的列指标的成对交换数是(p-1)。由于所有其他对角项保持为‘1’，因此步骤2)中的乘积为sgn(σ_p-1)(-1)^p-1。如果p-1是偶数，则sgn(σ_p-1)＝1，(-1)^p-1＝1，乘积为1。如果p-1是奇数，sgn(σ_p-1)＝1，(-1)^p-1＝-1，乘积也是1。

因此，以b_n，1开始的乘积是1。

表2

3)当k＞2时，步骤2)中的程序可以推广到以b_n，q开始的乘积，其中2≤q≤k。(28)中给出了如何选择每种乘积乘数的程序。

类似地，所有对角项都是‘1’，除了b_n，q之外，所有非对角项都是‘-1’。需要注意的是，在步骤2的分析中，无论数字′p′是奇数还是偶数都不影响sgn(σ)函数的计算。因此，当2≤q≤k时，以任意b_n，q开始的乘积为1。

4)最后，莱布尼茨公式对所有乘积求和。在B的情况下，row(n)中的‘1’中的每一个‘1’导致乘积为1。因此，det(a)＝det(B)＝k。

到目前为止，很显然，当n和k不互质时，det(A)是零，或者A是可逆的；当n和k互质时，det(A)为非零，或者A是可逆的。因此，为了从电压传感器测量中获得电池组电池单元电压，只应使用互质的n和k来设计测量拓扑。

n和k的最优选择涉及许多因素之间的权衡。在后面的讨论中，对于实际应用假定n≤16且k≤4。结果总结在表3中。

表3

n：当n增加时，涉及整个测量组的电池数目增加。因此计算的电池单元电压的噪声电平增加。当n减小时，由于k＜n，所以k的最大值受到限制。

k：当k增加时，一个电压传感器测量的电池数目相应地增加。这导致电压传感器中的每个电压传感器的测量范围更大，这进一步导致更高的硬件成本和更高的噪声电平。增加k的好处是传感器故障检测的CL增加。

提出了一种容错电压测量方法，用于电动交通工具的BMS，而不需要额外的传感器或软件。矩阵解释被开发为同时传感器测量。分析表明所提出的测量拓扑在通过测量多个电池组电池单元的电压总和来分离电池故障和传感器故障的可行性。提出了一种改进的电子电路来实现所提出的测量拓扑。通过使用这个概念，传感器故障和电池故障检测的置信度大大提高，而不会增加系统的额外成本。仿真和实验结果表明，通过定位异常信号可以识别和分离传感器和电池故障。该方法的鲁棒性通过对电池应用UDDS周期进行测试，并且正常操作行为不会引起错误检测。

以上描述的一些部分根据对信息的操作的算法和符号表示来呈现本文所描述的技术。这些算法描述和表示是数据处理领域的技术人员用来最有效地将其工作的实质传达给本领域其他技术人员的手段。这些操作虽然在功能上或逻辑上进行了描述，但应理解为由计算机程序实现。此外，有时还被证明方便的是，在不失去一般性的情况下将这些操作布置称为模块或功能名称。

除非特别指出，否则根据以上讨论明显的是，应理解，在整个说明书中，利用诸如“处理”或“计算机计算”或“计算”或“确定”或“表明”等术语的讨论，指代计算机系统或类似电子计算设备的操作和过程，其操作和转换在计算机系统存储器或寄存器或其他这样的信息存储、传输或显示设备内的以物理(电子)量表示的数据。

所描述的技术的某些方面包括以算法的形式在本文中描述的处理步骤和指令。应该注意的是，所描述的处理步骤和指令可以以软件、固件或硬件来实现，并且当以软件实现时，可以被下载以驻留在实时网络操作系统所使用的不同平台上并且可以从该平台操作。

本公开内容还涉及用于执行本文中的操作的装置。该装置可以为了所需目的而专门构造，或者该装置可以包括通过存储在计算机可读介质上的计算机程序选择性地激活或重新配置的通用计算机，该计算机程序可以被计算机访问。这样的计算机程序可以存储在有形的计算机可读存储介质中，例如但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘、CD-ROM、磁光盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、EPROM、EEPROM、磁卡或光卡、专用集成电路(ASIC)或适用于存储电子指令的任何类型的介质，并且各自耦接至计算机系统总线。此外，说明书中提及的计算机可以包括单个处理器或者可以是采用多处理器设计以提高计算能力的架构。

本文中给出的算法和操作并不固有地涉及任何特定的计算机或其他装置。根据本文的教导，各种通用系统也可以与程序一起使用，或者可以证明方便的是，构建更专用的装置来执行所需的方法步骤。各种这些系统所需的结构以及等同的变型对于本领域技术人员而言将是明显的。此外，本公开内容没有参考任何特定的编程语言来描述。应该理解，可以使用各种编程语言来实现本文所述的本公开内容的教导。

出于说明和描述的目的已经提供了对实施方式的前述描述。这不旨在是穷尽的或者限制本公开内容。特定实施方式的各个元件或者特征通常不限于该特定实施方式，而是在适用的情况下是可互换的，并且可以在选择的实施方式中使用，即使没有具体示出或描述也是如此。特定实施方式的各个元件或者特征还可以以许多方式进行改变。这样的改变不应被认为是脱离本公开内容，所有这样的修改旨在包括在本公开内容的范围内。

Claims (18)

1.一种用于检测串联布置的电池组电池单元的串中的故障状况的方法，包括：

将N个电池组电池单元分为L个电池单元组，每个电池单元组包括两个或更多个电池组电池单元的组合，并且电池组电池单元的每个组合包括与电池组电池单元的其他组合不同的电池组电池单元；

使用M个电压传感器测量所述L个电池组电池单元组中的每个组两端之间的电压，使得所述M个电压传感器中的每个电压传感器测量所述L个电池组电池单元组中的不同组两端之间的电压；以及

通过控制器利用所述L个电池组电池单元组中的每个组的电压测量来确定所述电池组电池单元的串中的故障状况。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定故障状况还包括：

定义所述N个电池组电池单元中的每个电池单元的电池单元电压与所述L个电池组电池单元组中的每个组的电压测量之间的一个或更多个关系；以及

使用所述关系和所述L个电池组电池单元组中的每个组的电压测量确定每个电池组电池单元的当前电池单元电压。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括

将所述N个电池组电池单元中的每个电池单元的电池单元电压表示为矩阵C；

将所述L个电池组电池单元组中的每个组的电压测量表示为矩阵V；

将每个电压测量和总和对应于所述电压测量的所述电池组电池单元之间的映射表示为矩阵A；以及

使用矩阵乘法确定当前电池单元电压，其中，关系表示为V＝AC。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述L个电池组电池单元组中的每个组包括K个电池组电池单元，其中N和K互质。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，确定故障状况还包括根据所述电压测量中的两个或更多个来识别所述N个电池组电池单元中的一个电池组电池单元的故障。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，通过求解下式来识别所述N个电池组电池单元中的一个电池组电池单元的故障：

C_故障＝C-C_正常＝A^-1V-C_正常

其中C_正常是正常工作状态下的电池单元电压值，并且C_故障是故障状况的影响。

7.根据权利要求3所述的方法，其中，确定故障状况还包括：当所述L个电池组电池单元组中的至少一个电池组电池单元的电压测量增加且所述L个电池组电池单元组中的至少一个电池组电池单元的电压测量减小时，识别所述M个电压传感器中的一个电压传感器的故障。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，通过下式来识别所述M个电压传感器中的一个电压传感器的故障：

V_故障＝V-V_正常＝V-AC_正常

其中C_正常是正常的传感器读数，并且V_故障是故障状况的影响。

9.一种用于检测串联布置的电池组电池单元的串中的故障状况的方法，包括：

将N个电池组电池单元分为L个电池单元组，每个电池单元组包括两个或更多个电池组电池单元的组合，并且电池组电池单元的每个组合包括与电池组电池单元的其他组合不同的电池组电池单元；

使用M个电压传感器测量所述L个电池组电池单元组中的每个组两端之间的电压，使得所述M个电压传感器中的每个电压传感器测量所述L个电池组电池单元组中的不同组两端之间的电压；以及

将所述N个电池组电池单元中的每个电池单元的电池单元电压表示为矩阵C；

将所述L个电池组电池单元组中的每个组的电压测量表示为矩阵V；

将每个电压测量和总和对应于所述电压测量的所述电池组电池单元之间的映射表示为矩阵A；以及

使用矩阵乘法确定当前电池单元电压，其中，关系表示为V＝AC。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括通过求解下式识别确定所述N个电池组电池单元中的一个电池组电池单元的故障：

C_故障＝C-C_正常＝A^-1V-C_正常

其中，C_正常是正常工作状态下的电池单元电压值，并且C_故障是故障状况的影响。

11.根据权利要求9所述的方法，还包括通过下式识别确定所述M个电压传感器中的一个电压传感器的故障：

V_故障＝V-V_正常＝V-AC_正常

其中，V_正常是正常的传感器读数，并且V_故障是故障状况的影响。

12.一种电池组管理系统，包括：

串联连接的N个电池组电池单元，其中所述N个电池组电池单元被分为L个电池单元组，每个电池单元组具有两个或更多个电池组电池单元的组合，并且电池组电池单元的每个组合包括与电池组电池单元的其他组合不同的电池组电池单元；

M个电压传感器，所述M个电压传感器电耦接在所述N个电池组电池单元两端，其中所述M个电压传感器中的每个电压传感器被配置成测量所述L个电池组电池单元组中的不同组两端之间的电压；以及

控制器，所述控制器电耦接至所述M个电压传感器中的每一个电压传感器，并且用于响应于来自所述M个电压传感器的电压测量而使用来自所述L个电池组电池单元组中的每个组的电压测量来确定故障状况。

13.根据权利要求12所述的电池组管理系统，其中，所述控制器根据所述电压测量中的两个或更多个识别所述N个电池组电池单元中的一个电池组电池单元的故障。

14.根据权利要求12所述的电池组管理系统，其中，当所述L个电池组电池单元组中的一个或更多个电池组电池单元的电压测量增加并且所述L个电池组电池单元组中的另外的一个或更多个电池组电池单元的电压测量减小时，所述控制器识别所述M个电压传感器中的一个电压传感器的故障。

15.根据权利要求12所述的电池组管理系统，其中，所述控制器使用表示为V＝AC的关系确定电池单元电压；其中所述N个电池组电池单元中的每个电池单元的电池单元电压表示为矩阵C；所述L个电池组电池单元组中的每个组的电压测量表示为矩阵V；并且每个电压测量与总和对应于所述电压测量的所述电池组电池单元之间的映射表示为矩阵A。

16.根据权利要求15所述的电池组管理系统，其中，所述控制器通过求解下式来识别所述N个电池组电池单元中的一个电池组电池单元的故障：

C_故障＝C-C_正常＝A^-1V-C_正常

其中C_正常是正常工作状态下的电池单元电压值，并且C_故障是故障状况的影响。

17.根据权利要求16所述的电池组管理系统，其中，所述控制器通过下式来识别所述M个电压传感器中的一个电压传感器的故障：

V_故障＝V-V_正常＝V-AC_正常

其中V_正常是正常的传感器读数，并且V_故障是故障状况的影响。

18.根据权利要求12所述的电池组管理系统，其存在于交通工具中。