CN109948168A - 分流器失效预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明是关于一种分流器失效预测方法，涉及电动汽车技术领域。主要采用的技术方案为：一种分流器失效预测方法，其包括：通过分流器检测获取当前电动汽车电池的输出电流数据；通过预先储存的分流器老化阻值漂移情况下的第一电流误差与所述输出电流数据的函数关系式，校准得到第一校准电流数据；通过预先储存的分流器温度漂移情况下的第二电流误差与所述输出电流数据的函数关系式，校准得到最终电流数据。采用本发明提供的方法得到的最终电流数据，除去了温度以及老化原因对分流器的影响，更加接近实际输出电流数据，因此用校准后得到的最终电流数据估算电动汽车的电池剩余电量，以及估算电池的衰减程度等数据将更加精准。

Description

分流器失效预测方法

技术领域

本发明涉及电动汽车技术领域，特别是涉及一种分流器失效预测方法。

背景技术

在电动汽车技术领域中，电流检测的精度和可靠性对电动汽车的状态估计、故障诊断有直接影响。在现有技术中，普遍使用分流器进行电流检测，即将分流器设置在电池的输出端，此时的输出电流通过分流器会产生对应的电压，电压值符合欧姆定律，通过16bit数字/模拟信号转换后电压信号转化为数字信号，处理器接收数字信号后进行解析即获得电流数据，该电流数据可以用于估算电池剩余电量、电池的电量衰减程度以及对电动汽车的其他状态估计。

分流器在长时间使用后会产生老化，分流器的阻值发生漂移，导致通过分流器检测得到的电流数据与离实际数据之间的误差值逐渐加大，当通过分流器检测的电流与实际值相比误差达到预定值时，通过分流器检测得到电流数据将不适用于估算电池剩余电量、电池的电量衰减程度以及对电动汽车的其他状态估计等，可以认定此时的分流器已经失效。

但是，现有技术中没有一种能够准确估算分流器何时失效的方法和手段，需要技术人员根据经验去估算分流器失效的时间，然后设定分流器更换时间，然后用户根据该时间节点去更换分流器，此种方式常会出现分流器还未失效就被换掉的情况，或分流器已经失效很久才换掉的情况。

发明内容

本发明的主要目的在于，提供一种分流器失效预测方法，所要解决的技术问题是准确的预测分流器的失效时间。

本发明的目的及解决其技术问题是采用以下技术方案来实现的。依据本发明提出的一种分流器失效预测方法，其包括：

检测获取当前充电桩为电动汽车充电时的充电桩输出电流数据，通过分流器检测获取当前电动汽车电池的电流数据；

将所述电池的电流数据与所述充电桩输出电流数据做差，获得电流误差数据；

通过预先储存的所述电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式，得到分流器运行时间；

根据所述分流器运行时间以及分流器寿命，得到分流器到达失效时的失效时间。

本发明的目的及解决其技术问题还可采用以下技术措施进一步实现。

优选的，前述的分流器失效预测方法，其中对于经所述电池的电流数据与所述充电桩输出电流数据做差，获得的电流误差数据还进行如下判断：

当所述电流误差数据大于预定数值时，判定所述分流器已失效。

优选的，前述的分流器失效预测方法，其中所述预定数值为1A。

优选的，前述的分流器失效预测方法，其中所述电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式，通过如下方法获得,包括：

在预定的充电桩输出电流下对电动汽车充电，通过不同运行时间状态下的分流器检测获取所述电池的电流数据；

对应的将所述电池的电流数据与所述充电桩输出电流数据做差，获得一组所述电流误差数据；

利用线性回归的计算方式对所述电流误差数据和分流器运行时间进行处理，获得所述电流误差数据与所述分流器运行时间的函数关系式。

优选的，前述的分流器失效预测方法，其中采用一元线性回归方程对所述电流误差数据和分流器运行时间进行处理，获得所述电流误差数据与所述分流器运行时间的函数关系式。

优选的，前述的分流器失效预测方法，其中所述电流误差数据与所述分流器运行时间的函数关系式为y＝ax+b；

其中，y为所述电流误差数据、x为分流器运行时间的数据、a和b为通过一元线性回归方程对所述电流误差数据和分流器运行时间的数据计算得到的实数系数。

优选的，前述的分流器失效预测方法，其中相邻两次通过所述分流器检测获取所述电池的电流数据的所述分离器的运行时间间隔为1-3个月。

优选的，前述的分流器失效预测方法，其中不同运行时间状态下的所述分流器包括运行了0.1年-8年的所述分流器

优选的，前述的分流器失效预测方法，其中所述充电桩为所述电动汽车的电池充电时所处的环境温度为23-27摄氏度。

优选的，前述的分流器失效预测方法，其中所述预定的充电桩输出电流数据为200A。

借由上述技术方案，本发明分流器失效预测方法至少具有下列优点：

本发明技术方案中，分流器失效预测方法充分考虑了分流器的老化对分流器的阻值影响，通过分流器检测获得的电池的电流数据与充电桩输出电流数据做差得到电流误差数据，利用电流误差数据以及预先存在电池管理系统中的电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式，能够得到分流器的运行时间，将该分流器运行时间与分流器的寿命对比就可以知道分流器到达失效状态的时间，进而能够让用户了解到当前的分流器还能运行多久，用户可以在分流器快要失效之前及时的进行更换，保证不因分流器的过度老化而检测得到偏离真实数值过大的电池的电流数据。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。

附图说明

图1是本发明的实施例提供的一种分流器失效预测方法的流程示意图；

图2是本发明的实施例提供的另一种分流器失效预测方法的流程示意图；

图3是本发明的实施例提供的一种获得电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式的方法流程示意图；

图4是本发明的实施例提供的一种电流误差数据与分流器运行时间对应的一组数据的图表；

图5是本发明的实施例提供的利用图4中数据的到的电流误差数据与分流器运行时间的函数关系示意图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的分流器失效预测方法，其具体实施方式、方法、结构、特征及其功效，详细说明如后。在下述说明中，不同的“一实施例”或“实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。

本发明的实施例提出的一种分流器失效预测方法，如图1所示该方法包括：

101、检测获取当前充电桩为电动汽车充电时的充电桩输出电流数据，通过分流器检测获取当前电动汽车电池的电流数据。

具体的，分流器是一个阻值很小的电阻，一般为μΩ级别，当有直流电流通过时，会产生压降，可以用作直流电流的检测。本方法中使用的分流器可以是现有技术中常用的型号，或者根据电动汽车中的具体使用要求选用合适的分流器，分流器需要连接在电动车的电池输出端，使用分流器检测输出电流的具体方式可以参考现有技术进行，例如：当电池向外输出电流时，经过分流器的输出电流会产生一个对应的电压，该电压满足欧姆定律，即等于分流器的电阻值与输出电流的乘积，可以将该模拟状态的电压信号转换成数字信号，之后传递给电池管理系统的MCU(处理器)，最后MCU接收电压的数字信号后进行解析即获得输出电流数据。该方法的实施需要在电动汽车充电的状态下进行，充电桩是常规的用于为电动汽车充电的设备，充电桩输出电流数据可以直接从充电桩的显示器中读取，或者直接默认充电桩的规定充电电流就是充电桩输出电流数据，充电桩输出电流数据需要在一定的范围，即满足电动汽车充电要求的范围，例如可以是200A。

102、将所述电池的电流数据与所述充电桩输出电流数据做差，获得电流误差数据。

具体的，由于分流器在长期使用后存在老化阻值漂移的情况，所以经过步骤101获得的电池的电流数据不等于充电桩输出电流，所以可以通过做差的方式获得电流误差数据，该电流误差数据的获得可以是电池管理系统直接运算得到的。

103、通过预先储存的所述电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式，得到分流器运行时间。

具体的，电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式可以预先储存在电池管理系统中，可以是编程的方式存在电池管理系统中，或者可以利用一个存储了上述关系式的芯片连接在电池管理系统中。电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式可以通过线性回归的方式，通过采集大量的数据经推算获得。

104、根据所述分流器运行时间以及分流器寿命，得到分流器到达失效时的失效时间。

具体的，分流器的寿命可以采用出厂时给定的寿命，并且分流器的寿命需要预先存储在电池管理系统中，在需要与根据步骤103获得的分流器运行时间比较时，可以直接调取出来；分流器运行时间是随着分流器连续使用而连续变化的，即随着电动汽车的使用而不断变化的。当获得了分流器运行时间与分流器寿命对比结果之后，可以将得到的分流器到达失效时的时间传输给电动汽车的控制系统，即将分流器还能够使用多久的时间数据，或者多久之后需要更换分流器的时间数据发送给电动汽车的控制系统，也可以直接通过显示屏幕直接反馈给用户，使用连接分流器的使用状态。

本发明技术方案中，分流器失效预测方法充分考虑了分流器的老化对分流器的阻值影响，通过分流器检测获得的电池的电流数据与充电桩输出电流数据做差得到电流误差数据，利用电流误差数据以及预先存在电池管理系统中的电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式，能够得到分流器的运行时间，将该分流器运行时间与分流器的寿命对比就可以知道分流器到达失效状态的时间，进而能够让用户了解到当前的分流器还能运行多久，用户可以在分流器快要失效之前及时的进行更换，保证不因分流器的过渡老化而检测得到偏离真实数值过大的电池的电流数据。

如图2所示，在具体实施中，本发明的另一种实施例中，还可以在得到电流误差数据后，将电流误差数据进行一次判断，即如步骤203和步骤206所示，当所述电流误差数据大于预定数值时，判定所述分流器已失效。

203、当所述电流误差数据大于预定数值时，判定所述分流器已失效。

具体的，由于电流误差数据是通过电池的电流数据与充电桩输出电流数据做差获得，所以该误差数据需要满足一定的范围，即电池的电流数据的精度要满足一定要求；分流器在后续的使用中测得的电池的电流数据，与分流器运行初期采集的电池的电流数据之间的误差精度不可以超出2.5‰，即电流误差数据不可以超过1A，当电流误差数据超过1A时，可以直接判定分流器已经失效，此时可以发出分流器失效的警报，提示用户更换分流器；此外，分流器失效的警报可以有电池管理系统发出，也可以有电动汽车的控制系统发出，警报的方式可以是屏幕红灯显示，或者通过无线终端发送到用户的移动设备上。

进一步的，其余的方法步骤如步骤201可以与步骤101相同，步骤202与上述步骤102相同，此处不再赘述；步骤204虽然与步骤103相同，但是步骤204是在经过对电流误差数据与预定数值对比之后的，是经判断电流误差数值小于预定数值情况下，将电流误差数据代入电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式，进而得到分流器运行时间，最后领用步骤205使得到的分流器运行时间与分流器寿命作对比，最终得到分流器到达失效状态的剩余时间，即分流器还能够使用的时间。

在具体实施中，所述电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式，通过如下方法获得,如图3所示该方法包括：

301、在预定的充电桩输出电流数据下对电动汽车充电，通过不同运行时间状态下的分流器检测获取所述电池的电流数据。

具体的，该函数关系式的获得需要在充电桩为电动汽车充电的情况下，充电桩输出电流数据需要选择一个满足电池充电规格的数值，例如充电桩输出电流数据为200A，且使用充电桩为电动汽车充电时的环境温度最好在23-27摄氏度，其中最佳的为25摄氏度，此外整个数据的采集过程需要保证充电桩输出电流数据不变。不同运行时间状态下的分流器，指的是电动汽车运行了不同的时间后的分流器，例如可以从分流器运行1个月开始采集电池的电流数据，然后分流器运行1个月后继续采集电池的电流数据，然后每次采集电池的电流数据时，分流器的运行时间均加长1个月，直到采集到的电池的电流数据与充电桩输出电流数据之差超出步骤203判断时所应用的预定数值时，则停止采集，这样可以获得分流器整个寿命周期内所有运行时间段的电池的电流数据。

进一步的，在整个分流器的寿命期间，相邻两次通过所述分流器检测获取所述电池的电流数据的所述分离器的运行时间间隔最好为1-3个月；不同运行时间状态下的所述分流器包括运行了0.1年-8年的所述分流器。

具体的，由于分流器的老化速度是缓慢的，且分流器的平均寿命在10年左右，但是为了保证分流器的使用性能，所以分流器最长的运行时间状态可以设定为8年，即在8年之后无论分流器是否失效，均强制更换，不再使用经过8年以上的分流器进行电流的检测；使用与不同运行时间后的分流器进行电流检测时，最好间隔1-3个月，其中最佳的间隔可以是1个月或者两个月，这样能够保证对分流器的整个寿命周期尽可能多的进行对应的电池的电流数据检测，使检测的电池的电流数据更具有代表性。

302、对应的将所述电池的电流数据与所述充电桩输出电流数据做差，获得一组所述电流误差数据。

具体的，此组电流误差数据是分流器整个寿命周期内所有运行时间段的电池的电流数据，分别与充电桩输出电流数据的差值，其与分流器的运行时间是一一对应的。

303、利用线性回归的计算方式对所述电流误差数据和分流器运行时间进行处理，获得所述电流误差数据与所述分流器运行时间的函数关系式。

具体的，可以采用一元线性回归方程对电流误差数据和分流器运行时间进行处理，即可以将多对电流误差数据和分流器运行时间中的分流器运行时间数据作为自变量将电流误差数据作为因变量，然后推算得到关于电流误差数据和分流器运行时间的一元线性回归方程。

该函数关系式就可以用来判断获得分流器运行时间，即在获得该函数关系式的基础上，将当前电流误差数据带入该函数关系式就可以得到分流器运行时间，然后将此时获得的分流器运行时间与分流器的寿命作对比，就可以得到分流器达到失效之前的使用时间，即可以知道分流器还能够使用多久。

进而，利用步骤301-303获得的电流误差数据与所述分流器运行时间的函数关系式，可以直接采用编写程序的方式存储在电池管理系统中，使电池管理系统具有监控分流器剩余寿命的功能，进而使用户能够了解分流器的当前使用状态。

在具体实施中，其中为了获得更加准确的电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式，可以在步骤303之后获得的电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式基础上，增加一步函数关系式的校正，即将所述电流误差数据和分流器运行时间反代入所述电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式中，进而对电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式进行调整和校正。

具体的，反向代入法是现有技术中数据拟合以及多项数据推算关系式中最常用的校正方式，即将用于推算电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式的相关数据，全部或者部分带入已获得的电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式中，检测是否绝大多数数据满足该关系式，则证明上述步骤301-303所推算的电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式具有代表性，可以具体的应用。

在具体实施中，其中采用一元线性回归方程对所述电流误差数据和分流器运行时间进行处理，获得所述电流误差数据与所述分流器运行时间的函数关系式。例如：如图4是一种电流误差数据与分流器运行时间对应的一组数据，对此组数据进行处理可以得到一个对应的电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式，如图5是该函数对应的曲线。

进一步的，所述电流误差数据与所述分流器运行时间的函数关系式为y＝ax+b；其中，y为所述电流误差数据、x为分流器运行时间的数据、a和b为通过一元线性回归方程对所述电流误差数据和分流器运行时间的数据计算得到的实数系数。如图5是电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式的曲线图，其仅是一种实例，其中a为0.0543，b为0.5078。

具体的，一元线性回归方程的运算原理是现有技术中常见的基础原理，此处不做具体介绍。需要注意的是，最终得到的函数关系式y＝ax+b中，a和b为固定的常数，且为实数。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种分流器失效预测方法，其特征在于，其包括：

检测获取当前充电桩为电动汽车充电时的充电桩输出电流数据，通过分流器检测获取当前电动汽车电池的电流数据；

将所述电池的电流数据与所述充电桩输出电流数据做差，获得电流误差数据；

通过预先储存的所述电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式，得到分流器运行时间；

根据所述分流器运行时间以及分流器寿命，得到分流器到达失效时的失效时间。

2.根据权利要求1中所述分流器失效预测方法，其特征在于，对于经所述电池的电流数据与所述充电桩输出电流数据做差，获得的电流误差数据还进行如下判断：

当所述电流误差数据大于预定数值时，判定所述分流器已失效。

3.根据权利要求2中所述分流器失效预测方法，其特征在于，

所述预定数值为1A。

4.根据权利要求1中所述分流器失效预测方法，其特征在于，所述电流误差数据与分流器运行时间的函数关系式，通过如下方法获得,包括：

在预定的充电桩输出电流数据下对电动汽车充电，通过不同运行时间状态下的分流器检测获取所述电池的电流数据；

对应的将所述电池的电流数据与所述充电桩输出电流数据做差，获得一组所述电流误差数据；

利用线性回归的计算方式对所述电流误差数据和分流器运行时间进行处理，获得所述电流误差数据与所述分流器运行时间的函数关系式。

5.根据权利要求4中所述分流器失效预测方法，其特征在于，

采用一元线性回归方程对所述电流误差数据和分流器运行时间进行处理，获得所述电流误差数据与所述分流器运行时间的函数关系式。

6.根据权利要求5中所述分流器失效预测方法，其特征在于，

所述电流误差数据与所述分流器运行时间的函数关系式为y＝ax+b；

其中，y为所述电流误差数据、x为分流器运行时间的数据、a和b为通过一元线性回归方程对所述电流误差数据和分流器运行时间的数据计算得到的实数系数。

7.根据权利要求4中所述分流器失效预测方法，其特征在于，

相邻两次通过所述分流器检测获取所述电池的电流数据的所述分离器的运行时间间隔为1-3个月。

8.根据权利要求4中所述分流器失效预测方法，其特征在于，

不同运行时间状态下的所述分流器包括运行了0.1年-8年的所述分流器。

9.根据权利要求4中所述分流器失效预测方法，其特征在于，

所述充电桩为所述电动汽车的电池充电时所处的环境温度为23-27摄氏度。

10.根据权利要求4中所述分流器失效预测方法，其特征在于，

所述预定的充电桩输出电流数据为200A。