CN110988691B - 电池检测系统、电池检测方法以及电池包 - Google Patents

电池检测系统、电池检测方法以及电池包 Download PDF

Info

Publication number
CN110988691B
CN110988691B CN201910925847.3A CN201910925847A CN110988691B CN 110988691 B CN110988691 B CN 110988691B CN 201910925847 A CN201910925847 A CN 201910925847A CN 110988691 B CN110988691 B CN 110988691B
Authority
CN
China
Prior art keywords
battery
current
data set
controller
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910925847.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110988691A (zh
Inventor
栗国星
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
O2micro Electronics Wuhan Co ltd
Original Assignee
O2micro Electronics Wuhan Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by O2micro Electronics Wuhan Co ltd filed Critical O2micro Electronics Wuhan Co ltd
Publication of CN110988691A publication Critical patent/CN110988691A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110988691B publication Critical patent/CN110988691B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/165—Indicating that current or voltage is either above or below a predetermined value or within or outside a predetermined range of values
    • G01R19/16533—Indicating that current or voltage is either above or below a predetermined value or within or outside a predetermined range of values characterised by the application
    • G01R19/16538—Indicating that current or voltage is either above or below a predetermined value or within or outside a predetermined range of values characterised by the application in AC or DC supplies
    • G01R19/16542—Indicating that current or voltage is either above or below a predetermined value or within or outside a predetermined range of values characterised by the application in AC or DC supplies for batteries
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/374—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC] with means for correcting the measurement for temperature or ageing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G01R31/3842—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC combining voltage and current measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/389—Measuring internal impedance, internal conductance or related variables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/396—Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/4285—Testing apparatus
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

公开了电池检测系统、电池检测方法以及电池包。电池检测系统包括：监测电池状态以生成状态数据的数据采集电路；存储多个查找表的存储器，其中至少一个查找表包括对应于多个时间帧的多个数据组，每个数据组包括在其对应时间帧内获得的电池多个参数的数字值；以及基于状态数据更新查找表的控制器，其中，控制器基于状态数据获取多个参数的当前数据组，在查找表中搜索与当前数据组相匹配的先前数据组，将当前数据组中的参数的当前值与先前数据组中的相应参数的先前值进行比较，并且基于比较的结果判断电池中是否存在潜在故障。该电池检测系统能够在电池发生故障之前就预测出电池中是否存在潜在故障，从而使电池能够得到更可靠的保护。

Description

电池检测系统、电池检测方法以及电池包
技术领域
本发明涉及电池领域，尤其涉及一种电池检测系统、电池检测方法及电池包。
背景技术
可充电电池广泛用于日常生活的便携式电子应用中(例如：移动电话、平板电脑，笔记本电脑、耳机和智能手表等等)。如果电池出现故障(例如：内部短路)，则可能导致电子设备损坏(例如：失灵、爆炸或者火灾)，并且对用户造成危险。因此，检测可充电电池中的故障对于安全性是至关重要的。然而，电池中可能存在潜在缺陷，该缺陷直到电池使用一段时间并出现故障之后才被检测出来，而此时再来采取保护措施可能为时已晚。当缺陷累积到一定程度时，可能会引发热失控和电池内部短路，造成永久性损坏。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于提供一种电池检测系统、电池检测方法和电池包，用于在电池包中的电池发生故障之前预测出该电池是否存在潜在的故障。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种电池检测系统，所述电池检测系统包括：数据采集电路，被配置为监测电池的状态以生成指示所述状态的状态数据；存储器，被配置为存储机器可读的多个查找表，其中，所述多个查找表中的至少一个查找表包括对应于多个时间帧的多个数据组，并且所述多个数据组中每个数据组包括在所述多个时间帧中的对应时间帧内获得的所述电池的多个参数的数字值；以及与所述数据采集电路和所述存储器连接的控制器，被配置为接收所述状态数据并基于所述状态数据更新所述查找表，其特征在于，所述控制器还被配置为基于所述状态数据获取所述多个参数的当前数据组，在所述查找表中搜索与所述当前数据组相匹配的先前数据组，将所述当前数据组中的参数的当前值与所述先前数据组中的相应参数的先前值进行比较，并且基于所述比较的结果判断所述电池中是否存在潜在故障。
本发明还提供了一种电池的检测方法，所述检测方法包括：监测电池的状态以产生指示所述状态的状态数据；基于所述状态数据更新存储在存储器中的机器可读的多个查找表，其中，所述多个查找表中的至少一个查找表包括对应于多个时间帧的多个数据组，并且所述多个数据组中每个数据组包括在所述多个时间帧中的对应时间帧内获得的所述电池的多个参数的数字值；利用控制器根据所述状态数据获取所述多个参数的当前数据组；在所述查找表中搜索与所述当前数据组匹配的先前数据组；将所述当前数据组中的参数的当前值与所述先前数据组中的相应参数的先前值进行比较；以及基于所述比较的结果判断所述电池中是否存在潜在故障。
本发明还提供了一种电池包，所述电池包包括：电池；以及与所述电池连接的状态检测系统，被配置为监测所述电池的状态以产生指示所述状态的状态数据，并且基于所述状态数据更新存储在存储器中的机器可读的多个查找表，所述多个查找表中的至少一个查找表包括对应于多个时间帧的多个数据组，并且所述多个数据组中每个数据组包括在所述多个时间帧中的对应时间帧内获得的所述电池的多个参数的数字值，其特征还在于，所述状态检测系统被配置为基于所述状态数据获取所述多个参数的当前数据组，在所述查找表中搜索与所述当前数据组相匹配的先前数据组，将所述当前数据组中的参数的当前值与所述先前数据组中的相应参数的先前值进行比较，并且基于所述比较的结果判断所述电池中是否存在潜在故障。
本发明提供的电池检测系统、电池检测方法和电池包将当前数据组中的当前参数值和与之匹配的先前数据组中对应的先前参数值进行比较，根据比较的结果来预测电池中是否存在潜在故障。因此，能够在电池发生故障之前检测出其潜在的故障，从而使电池能够得到更可靠的保护。
附图说明
以下通过对本发明的一些实施例将结合其附图的描述，可以进一步理解本发明的目的、具体结构特征和优点。
图1所示为根据本发明一个实施例的电池包的状态检测系统的模块示意图。
图2所示为根据本发明一个实施例的用于更新存储器中的查找表的软件拓扑示意图。
图3所示为根据本发明一个实施例的存储器中的查找表示意图。
图4所示为根据本发明一个实施例的模糊逻辑循环进程的软件拓扑示意图。
图5所示为根据本发明一个实施例的检测电池中潜在故障的方法示意图。
图6所示为根据本发明一个实施例的检测电池中潜在故障的方法示意图。
图7所示为根据本发明一个实施例的检测电池中潜在故障的方法示意图。
图8A所示为根据本发明一个实施例的检测电池中潜在故障的方法示意图。
图8B所示为根据本发明一个实施例的检测电池中潜在故障的方法示意图。
图9A所示为根据本发明一个实施例的检测电池中潜在故障的方法示意图。
图9B所示为根据本发明一个实施例的检测电池中潜在故障的方法示意图。
图10所示为根据本发明一个实施例的检测电池中潜在故障的方法示意图。
图11所示为根据本发明一个实施例的检测电池状态的方法流程示意图。
具体实施方式
以下将对本发明的实施例给出详细的参考。尽管本发明通过这些实施方式进行阐述和说明，但需要注意的是本发明并不仅仅局限于这些实施方式。相反，本发明涵盖后附权利要求所定义的发明精神和发明范围内的所有替代物、变体和等同物。
下文的部分描述是以步骤、逻辑框图、流程和其它对操作的象征性表示而呈现的，数据处理领域的技术人员会使用这样的描述和表示，高效地向本领域的其他技术人员阐述本发明的实施例。在本发明的实施例中，程序、逻辑框图、流程等是看作统一顺序的步骤，可以达到预期的结果。这些步骤需要对物理量进行物理性操作。一般但并不限定，这些物理量采用电信号或磁信号的形式，该电信号或磁信号可以储存于/传输到计算机系统，或者在计算机系统中组合/比较，又或者在计算机系统中操作。
然而，应可理解，本发明实施例中所使用的及其类似的描述和表示应与合适的物理量相联系，且仅仅简单的应用于这些物理量。除非明显在以下描述中另有说明，应理解本文通篇使用的例如，“计算”、“更新”、“比较”、“判断”、“判定”、“乘以”、“产生”、“执行”等，是指计算机系统或类似的电子计算设备的操作和过程，该计算机系统或类似的电子计算设备将计算机系统的寄存器和存储器中的表示为物理(电子)量的数据，控制并转换为其它数据，类似地，该其它数据在计算机系统的寄存器和存储器中，或在其它类似的信息存储、传输或显示设备中，表示为物理(电子)量。
另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员将理解，没有这些具体细节，本发明同样可以实施。在另外一些实例中，对于大家熟知的方法、手续、部件和电路未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。
本发明实施例提供了一种用于判断潜在缺陷或潜在故障(例如：潜在的内部短路)是否存在于电池中的解决方案。通过本发明实施例的解决方案，可以及时(例如：在故障实际发生之前)采取保护动作(例如：关闭电流回路和/或更换电池)以保护电子设备及其用户。
图1所示为根据本发明一个实施例的用于检测电池包130中电池102状态的状态检测系统100的模块示意图。电池102包括一个或多个可充电电池单元(例如：锂离子电池单元)。状态检测系统100包括数据采集电路104(例如：监控器)、非暂时性机器可读存储器108，以及控制器110(例如：微控制器或处理器)。状态检测系统100还可以包括唤醒检测电路112和通信接口114。
在一个实施例中，数据采集电路104包括模数转换器(Analog-to-DigitalConverter)，用于监测电池102的参数(例如：电池电压VBAT、电池电流IBAT和电池温度TBAT)的状态，以生成指示所述参数状态的状态数据118。举例说明，数据采集电路104从电池102的正端子接收电池电压VBAT，从电流传感器RSEN上接收指示电池电流IBAT的感测电压，并且从热敏电阻TTHM接收指示电池温度TBAT的感应电压VTHM。
存储器108被配置为存储一组机器可读的查找表(例如：包括多个查找表116)。查找表116中每个查找表包括对应于不同时间帧的多个数据组。所述多个数据组中每个数据组包括在其对应的时间帧内获得的电池102的一个或多个参数的数字值。举例说明，在所述多个数据组中，第一数据组中的参数的数字值是在第一时间帧内获得的，第二数据组中的参数的数字值在第一时间帧之后的第二时间帧内获得的。所述“时间帧”可以是一段时间或一个时间点。所述“数字值”指的是以机器可读(或计算机可读)的数字形式存储在存储器中，用于指示一个参数大小的值。
控制器110周期性地从数据采集电路104接收状态数据118，并且将状态数据118存储在状态寄存器124中。控制器110还基于状态数据118更新存储器108中的查找表116。在一个实施例中，控制器110基于状态数据118获取多个参数值的当前数据组，在所述当前数据组对应的查找表中搜索与当前数据组匹配的先前数据组，将当前数据组中的参数的当前值与先前数据组中的相应参数的先前值进行比较，并基于所述比较的结果判断电池102中是否存在潜在故障(例如：潜在短路)。详细说明如下。
图2所示为根据本发明一个实施例的用于更新存储在存储器108中查找表116的软件拓扑示意图200。以下结合图1对图2进行描述。在一个实施例中，控制器110运行/执行电量计算法220，基于监测所得的电池电压VBAT(t)、电池电流IBAT(t)和电池温度TBAT(t)，还基于OCV-SOC对应表222来估算/计算电池102的一组参数的值。其中，所述OCV-SOC对应表222是一种开路电压(Open-Circuit Voltage；简称为OCV)和电量状态(State of Charge；简称为SOC)的对应表，其列出了电池在不同开路电压下所对应的电量状态值。所述一组参数包括，但不限于，电量状态SOC、内阻RINT、最大电容量、电池电压变化量dV、电池温度变化量dT、时间长度dt，平均电池电流AVG_I、平均电池温度AVG_T和平均电池电压AVG_V。
本发明实施例中提及的电量计算法不限于本文中提及的具体算法。换句话说，也可以通过其他的电量计算法220来估算/计算上述参数。在一个实施例中，控制器110根据上述参数的估算值/计算值更新查找表116。在一个实施例中，电量计算法220可以存储在存储器108中并且由控制器110运行/执行。
图3所示为根据本发明一个实施例的查找表116的示例。以下结合图1和图2对图3进行描述。如图3所示，查找表116包括第一查找表LUT1、第二查找表LUT2、第三查找表LUT3、第四查找表LUT4、第五查找表LUT5和第六查找表LUT6。虽然图3示出六个查找表，但本发明不限于任何特定数量的查找表。
更具体地说，在一个实施例中，第一查找表LUT1可以称为电压变化查找表，其包括与在不同时间帧内获取的电池电压变化量相关的多个数据组。每个数据组包括电池电压变化量dV、平均电池电流AVG_I、平均电池温度AVG_T和平均电池电压AVG_V的数字值。举例说明，电池102的电池电压在tA时刻为V1，在tB时刻为V2。因此，在从tA到tB的时间帧内，电池电压变化量dV由下式给出：dV＝|V2-V1|。电池电流的平均值可以通过多种方式获得。例如，平均电池电流AVG_I可以由下式给出：AVG_I＝(I1+I2)/2，其中I1和I2分别表示在tA和tB时刻的电池电流值。再例如，平均电池电流AVG_I可以由下式给出：AVG_I＝(I1’+I2’+I3’)/3，其中I1'，I2'和I3'表示在从tA到tB的时间帧内不同时刻的电池电流值。再例如，平均电池电流AVG_I可以由下式给出：
Figure BDA0002218890380000071
平均电池温度AVG_T和平均电池电压AVG_V可以通过类似的方式获得。
在一个实施例中，第二查找表LUT2可以称为时长查找表，其包括与在不同时间帧内获取的时间长度相关的多个数据组。每个数据组包括时间长度dt和平均电池温度AVG_T的数字值。在一个实施例中，时间长度dt指的是电池102从接近满充状态转为充电结束状态所使用的时间长度。举例说明，在充电过程中，当电池电压增加到一定值，电池102进入恒压(Constant Voltage；简称为CV)充电模式，电池电流开始逐渐减小。当充电电流减小至第一预设水平ITCR时，可以认为电池102进入上述接近满充状态，并且控制器110启动计时器(未在图中示出)开始计时。在一些实施例中，所述计时器可以由硬件电路和/或软件程序实现。当充电电流减小至第二预设水平IEOC(IEOC<ITCR)时，可以认为电池102进入充电结束状态，并且控制器110利用所述计时器测量此状态转换过程所使用的时间长度dt。这里的平均电池温度AVG_T可以通过关于上述电压变化查找表LUT1的描述中的类似的方式获得。
在一个实施例中，第三查找表LUT3可以称为温度变化查找表，其包括与在不同时间帧内获得的温度变化量相关的多个数据组。每个数据组包括电池温度变化量dT和平均电池电流AVG_I的数字值。例如，电池102的温度在tE时刻为T1，在tF时刻为T2。因此，在从tE到tF的时间帧内，电池温度变化量dT由下式给出：dT＝|T2-T1|。此外，平均电池电流AVG_I可以通过关于上述电压变化查找表LUT1的描述中的类似方式获得。
在一个实施例中，第四查找表LUT4可以称为阻值查找表，其包括与在不同时间帧内获得的电池内阻值相关的多个数据组。每个数据组包括内阻RINT和电量状态SOC的数字值。可以基于上述电量计算法获得内阻RINT和电量状态SOC。
在一个实施例中，第五查找表LUT5和第六查找表LUT6可以称为最大电容量查找表。第五查找表LUT5可以包括电池102放电时在不同时间帧内估算电池102的最大电容量QMAX_DSG所得的一组数字值。第六查找表LUT6可以包括电池102充电时在不同时间帧内估算电池102的最大电容量QMAX_CHG所得的一组数字值。虽然图3示出的第五查找表LUT5和第六查找表LUT6是分开的两个查找表，但本发明不限于此。在另一实施例中，第五查找表LUT5和第六查找表LUT6可以由第七查找表LUT7(未示出)代替。第七查找表LUT7中的每个数据组包括电池102的最大电容量QMAX的值，并且包括模式信息，用于指示在估算所述最大电容量QMAX时是处于充电模式还是处于放电模式。所述最大电容量(例如：QMAX_CHG、QMAX_DSG或者QMAX)指的是可以存储在电池中的最大电荷量。在一个实施例中，当电池102经历多次充电和放电循环时，电池102的最大电容量可能降低。在每个充电循环或放电循环中，控制器100可以执行电量计算法以估算电池102的最大电容量。所述最大电容量可用于计算电池的剩余容量与最大电容量的比值，从而估算电池的电量状态。在一个实施例中，所述电量状态SOC由电池中的剩余容量与最大电容量的百分比(例如：20％、50％或90％等等)表示。
图4所示为根据本发明一个实施例的模糊逻辑循环进程400的软件拓扑示意图。以下结合图1、图2和图3对图4进行描述。在模糊逻辑循环进程400中，控制器110基于多个进程(例如：包括SDR检测进程438、TCR检测进程440、CTR检测进程442、CIR检测进程444、CER检测进程446和CVR检测进程448)来判断电池102中是否存在潜在故障(例如：潜在的内部短路)。在所述多个进程的每个进程中，控制器110获取电池102的当前状态和先前状态，将两者比较以判断当前状态与先前状态的偏差是否在预测范围内。如果所述偏差在预测范围之外并且在预定阈值内，则控制器110将指示所述偏差的参数乘以加权因子(例如：由W1、W2、......或W6表示)以产生计算结果。因此，可以通过执行上述多个进程来生成一组计算结果。在求和步骤450中，控制器110将多个计算结果相加得出总和SSUM，并且在步骤452中，将总和SSUM与警报阈值SALT进行比较。警报阈值SALT可以是已知的与潜在故障的存在相关联的选定设计值，该值被设置得足够高以避免错误地判定存在潜在故障，并且被设置得足够低以预测潜在故障的存在。如果总和SSUM超过警报阈值SALT，则控制器110确定电池102中存在潜在故障并发出警报456。如果总和SSUM没有超过警报阈值SALT，则控制器110执行进程454，基于电池102的当前状态更新查找表116。
更具体地说，SDR(Self-Discharge Increase Rate)指的是自放电增加率，其中，SDR检测进程438的流程举例在图5中有示出。TCR(Taper Current Time Increase Rate)指的是在恒压充电模式下渐小电流满充时间增加率，TCR检测进程440的流程举例在图6中有示出。CTR(Cell Temperature Increase Rate)指的是在恒压充电模式下电池温度增加率，CTR检测进程442的流程举例在图7中有示出。CIR(Cell Impedance Decrease Rate)指的是电池阻抗减小率，CIR检测进程444的流程举例在图8A和图8B中有示出。CER(Cell Charge/Discharge Efficiency Drop Rate)指的是电池充电/放电效率下降率，CER检测进程446的流程举例在图9A和图9B有示出。CVR(Cell Voltage Variation Rate)指的是电池电压变化率，CVR检测进程448的流程举例在图10中有示出。
图5所示为根据本发明一个实施例的SDR检测进程438的流程示意图。在一个实施例中，控制器110基于上述电压变化查找表LUT1执行SDR检测进程438。虽然图5中公开了具体的步骤，但是这些步骤仅作为示例。也就是说，本发明实施例的执行充电算法的步骤还可以执行多个其它的步骤或执行图5中步骤的变换步骤。以下结合图1、图2、图3和图4对图5进行描述。
如上所述，SDR指的是自放电增加率。SDR检测进程438可以在电池102处于待机模式下执行。在待机模式下，电池102中可能存在一个相对较小的放电电流使电池102自放电，并且使电池102电压缓慢降低。如果电池电压的降低率(或自放电增加率)不在预测范围内(例如：大于参考值)，则电池102中可能存在潜在故障。所述参考值可以通过搜索电压变化查找表LUT1获得。控制器110可以执行SDR检测进程438以预测潜在故障是否存在。
如图5所示，在步骤502，控制器110检测电池包130是否处于待机模式。举例说明，控制器110从数据采集电路104获得电池102的放电电流IDIS的信息，或者从上述状态寄存器124读取该信息，并且将放电电流IDIS与参考电流ISTB进行比较。所述参考电流可以是已知的与待机模式相关的设计值。如果放电电流IDIS小于参考电流ISTB，则控制器110在步骤504中判定电池包130处于待机模式，并且流程438进入步骤506。
在步骤506，当前时间帧开始(例如：在tA时刻)，控制器110启动定时器(例如：SDR定时器)开始计时，并且在步骤508，控制器110从状态寄存器124读取一组电池电压V2、电池温度T2和电池电流I2的实时值。在步骤510，当前时间帧的预定时间长度期满时(例如：在tB时刻)，控制器110执行步骤512，从状态寄存器124读取另一组电池电压V2、电池温度T2和电池电流I2的实时值。
在步骤514，控制器110判断电池102是否处于稳定状态。在一个实施例中，如果电池102不处于稳定状态，则对电池102是否存在潜在故障的预测可能会不准确。因此，控制器110可以在执行预测进程之前先判断电池102是否处于稳定状态，以提高预测的准确度。例如：在步骤514，如果控制器110检测到温度T1和T2之间的绝对差小于温度差阈值dTPRE1，并且电池电流I1和I2之间的绝对差小于电流差阈值dIPRE1，则控制器110判定电池102处于稳定状态，并且流程438进入步骤516；否则，流程438返回到步骤500。所述温度差阈值dTPRE1和电流差阈值dIPRE1可以是已知的与所述稳态状态相关的选定设计值。
在步骤516，控制器110计算当前时间帧内(例如：从tA到tB的时间帧)电池102的当前电压变化量dV(例如：|V2-V1|)。控制器110还计算所述当前时间帧内的电池102的当前平均电流AVG_I(例如：(I1+I2)/2)、当前平均温度AVG_T(例如：(T1+T2)/2)和当前平均电压AVG_V(例如：(V1+V2)/2)。
在步骤518，控制器110在电压变化查找表LUT1中搜索匹配数据组(dV0,AVG_I0,AVG_T0,AVG_V0)。所述匹配数据组包括匹配平均电流AVG_I0、匹配平均温度AVG_T0和匹配平均电压AVG_V0。其中，匹配平均电流AVG_I0、匹配平均温度AVG_T0和匹配平均电压AVG_V0分别与当前平均电流AVG_I、当前平均温度AVG_T和当前平均电压AVG_V匹配(或者最匹配)。在一个实施例中，当第一值(例如：AVG_I0、AVG_T0或AVG_V0)和第二值(例如：AVG_I、AVG_T或AVG_V)之间的差值相对比较小(例如：小于预设参考以至于该差值可以忽略不计)时，可以认为所述第一值和第二值匹配。当找到匹配数据组时，控制器110获取/读取存储在所述匹配数据组中的先前电压变化量dV0。然后，控制器110基于当前电压变化量dV与先前电压变化量dV0之间的比较来判断电池102中是否存在潜在故障。例如，流程图转到步骤520。
在步骤520，控制器110将当前电压变化量dV与先前电压变化量dV0进行比较，以判断当前电压变化量dV是否在由先前电压变化量dV0定义的预测范围内。在此举例中，所述预测范围的边界值可以为dV0。如果当前电压变化量dV小于先前电压变化量dV0，则认为当前电压变化量dV在所述预测范围内，并且流程438进入步骤522。在步骤522，控制器110通过在表中添加(例如：写入)当前值dV、AVG_I、AVG_T和AVG_V的方式更新电压变化查找表LUT1。如果当前电压变化量dV大于先前电压变化量dV0，则认为当前电压变化量dV不在所述预测范围内，因此控制器110执行预测进程以预测是否存在潜在故障。例如，流程438进入步骤526。
在步骤526，控制器110将当前电压变化量dV和电压变化阈值dVALT1(dVALT1>dV0)进行比较。电压变化阈值dVALT1可以是已知的与潜在故障的存在相关的选定设计值，该值被设置得足够高以避免错误地判定存在潜在故障，并且被设置得足够低以预测潜在故障的存在。如果当前电压变化量dV超过电压变化阈值dVALT1，则控制器110判定电池102中存在潜在故障，并且控制器110执行步骤524以产生警报信号。如果当前电压变化量dV小于电压变化阈值dVALT1，则控制器110执行在图4中提到的模糊逻辑循环进程400。
在模糊逻辑循环进程400中，控制器110执行步骤528以计算当前电压变化量dV与电压变化阈值dVALT1的比值，并且将比值dV/dVALT1乘以第一加权因子W1以产生计算结果W1×(dV/dVALT1)。控制器110基于计算结果W1×(dV/dVALT1)预测电池102中是否存在潜在故障。举例说明，在步骤452，控制器110将多个计算结果(其中包括计算结果W1×(dV/dVALT1))相加得出总和SSUM，并且将总和SSUM与上述警报阈值SALT进行比较。如果总和SSUM超过警报阈值SALT，则控制器110执行步骤456以产生指示电池102中存在潜在故障的警报。
图6所示为根据本发明一个实施例的TCR检测进程440的流程示意图。在一个实施例中，控制器110基于上述时长查找表LUT2执行TCR检测进程440。虽然图6中公开了具体的步骤，但是这些步骤仅作为示例。也就是说，本发明实施例的执行充电算法的步骤还可以执行多个其它的步骤或执行图6中步骤的变换步骤。以下结合图1、图2、图3和图4对图6进行描述。
如上所述，TCR指的是在恒压充电模式下渐小电流满充时间增加率。TCR检测进程440可以在电池102处于恒压充电模式下运行。在恒压充电模式下，电池102通过恒定电压充电，并且充电电流逐渐减小。电池102可以继续被充电直到其满充为止(例如：充电电流降低到充电结束水平)。如果电池102从接近满充状态转为充电结束状态(或者说：充满电状态)所使用的时间长度不在预测范围内(例如：大于一个参考值)，则电池102中可能存在潜在故障。所述参考值可以通过搜索时长查找表LUT2来获得。在一个实施例中，控制器110执行TCR检测进程440以预测潜在故障是否存在。
如图6所示，在步骤602，控制器110检测电池包130是否处于恒压充电模式。在一个实施例中，当电池102的电压增加至电池102满充电压的特定范围内时，电池102进入恒压充电模式，由恒定电压充电。如果电池102处于恒压充电模式，则流程440进入步骤604。
在步骤604，控制器110从数据采集电路104获得电池102的充电电流ICHG的信息，或者从上述状态寄存器124读取该信息，并将充电电流ICHG与参考电流ITCR进行比较。如果充电电流ICHG小于参考电流ITCR，则认为电池102进入接近充满电状态，并且流程440进入步骤606。参考电流ITCR可以是已知的与电池满充状态相关的设计值。
在步骤606，当前时间帧开始(例如，在tC时刻)，控制器110启动计时器(例如：TCR计时器)开始计时，并且在步骤608，控制器110从状态寄存器124读取电池温度T1的实时值。在步骤610，控制器110等待电池102进入充电结束状态(例如：控制器等待充电电流ICHG减小至充电结束电流参考IEOC(IEOC<ITCR)。其中，电流参考IEOC可以是已知的与充电结束状态相关的设计值。当电池102进入充电结束状态时(例如：在tD时刻)，控制器102执行步骤612以从状态寄存器124读取电池温度T2的另一实时值。
在步骤614，控制器110通过将温度T1和T2之间的绝对差值与温度差阈值dTPRE2进行比较来判断电池温度是否处于稳定状态。其中，所述温度差阈值dTPRE2可以是已知的与电池温度稳定状态相关的设计值。如果温度绝对差|T2-T1|小于温度差阈值dTPRE2，则认为电池温度处于稳定状态，并且流程440进入步骤616。
在步骤616，控制器110测量电池102当前时间帧内(例如：从tC到tD的时间帧)从接近满充状态转为充电结束状态所使用的当前时间长度dt，并且计算当前时间帧内电池102的当前平均温度AVG_T。例如，当前时间长度dt可以由下式给出：dt＝tD-tC，以及当前平均温度AVG_T可以由下式给出：AVG_T＝(T1+T2)/2。
在步骤618，控制器110在时长查找表LUT2中搜索匹配数据组(dt0,AVG_T0)。匹配数据组包括与当前平均温度AVG_T相匹配(或者最匹配)的匹配平均温度AVG_T0。举例说明，当找到一个数据组中存储的平均温度值AVG_T0与当前平均温度值AVG_T之间的差值相对较小时(例如：小于预定参考值以至于该差值可以忽略不计)，可以认为该数据组为匹配数据组。当找到匹配数据组时，控制器110获取/读取存储在匹配数据组中的先前时间长度dt0。控制器110基于当前时间长度dt与先前时间长度dt0之间的比较结果来判断电池110中是否存在潜在故障。例如，流程转到步骤620。
在步骤620，控制器110将当前时间长度dt与先前时间长度dt0进行比较，以判断当前时间长度dt是否在由先前时间长度dt0定义的预测范围内。在此举例中，所述预测范围的边界值可以为dt0。如果当前时间长度dt小于先前时间长度dt0，则认为当前时间长度dt在预测范围内，并且流程440进行到步骤622。在步骤622，控制器110通过在表中添加(例如：写入)当前值dt和AVG_T的方式更新时长查找表LUT2。如果当前时间长度dt大于先前时间长度dt0，则认为当前时间长度dt不在预测范围内。因此，控制器110执行预测进程以预测潜在故障是否存在。例如，流程440进入步骤626。
在步骤626，控制器110将当前时间长度dt与时间长度阈值dtALT2(dtALT2>dt0)进行比较。时间长度阈值dtALT2可以是已知的与潜在故障的存在相关联的选定设计值，该值被设置得足够高以避免错误的判定存在潜在故障，并且被设置得足够低以预测潜在故障的存在。如果当前时间长度dt超过时间长度阈值dtALT2，则控制器110判定电池102中存在潜在故障，并且控制器110执行步骤624以产生警报信号。如果当前时间长度dt小于时间长度阈值dtALT2，则控制器110执行模糊逻辑循环进程400。
在模糊逻辑循环进程400中，控制器110执行步骤628以计算当前时间长度dt与时间长度阈值dtALT2的比值，并且将比值dt/dtALT2乘以第二加权因子W2以产生计算结果W2×(dt/dtALT2)。控制器110基于计算结果W2×(dt/dtALT2)预测电池102中是否存在潜在故障。举例说明，在步骤452，控制器110将多个计算结果(其中包括计算结果W2×(dt/dtALT2))相加得出总和SSUM，并且将总和SSUM与警报阈值SALT进行比较。如果总和SSUM超过警报阈值SALT，则控制器110执行步骤456以产生指示电池102中存在潜在故障的警报。
图7所示为根据本发明一个实施例的CTR检测进程442的流程示意图。在一个实施例中，控制器110基于上述温度变化查找表LUT3执行CTR检测进程442。虽然图7中公开了具体的步骤，但是这些步骤仅作为示例。也就是说，本发明实施例的执行充电算法的步骤还可以执行多个其它的步骤或执行图7中步骤的变换步骤。以下结合图1、图2、图3和图4对图7进行描述。
如上所述，CTR指的是在恒压充电模式下电池温度增加率。CTR检测进程442可以在电池102处于恒压充电模式下时运行。在恒压充电模式中，电池102通过恒定电压充电，并且充电电流逐渐减小。因此，电池温度相对稳定。如果电池温度增加并且增加率不在预测范围内(例如：大于参考值)，则电池102中可能存在潜在故障。所述参考值可以通过搜索温度变化查找表LUT3来获得。在一个实施例中，控制器110执行CTR检测进程442以预测潜在故障是否存在。
如图7所示，在步骤702，控制器110检测电池包130是否处于恒压充电模式。如果电池102处于恒压充电模式，则流程442进入步骤704。
在步骤704，当前时间帧开始(例如：在tE时刻)，控制器110启动定时器(例如：CTR定时器)开始计时，并且在步骤706，控制器110从状态寄存器124读取一组电池温度T1和电池电流I1的实时值。
在步骤708，当前时间帧的预定时间长度期满时(例如：在tF时刻)，控制器110执行步骤710从状态寄存器124中读取电池温度T2和电池电流I2的另一组实时值。
在步骤712，控制器110计算当前时间帧内(例如：从tE到tF的时间帧)电池102的当前温度变化量dT(例如：T2-T1)。控制器110还计算当前时间帧内电池102的当前平均电流AVG_I(例如：(I1+I2)/2)。
在步骤714，控制器110在温度变化查找表LUT3中搜索匹配数据组(dT0,AVG_I0)。所述匹配数据组包括与当前平均电流AVG_I相匹配(或者最匹配)的匹配平均电流AVG_I0。举例说明，当找到一个数据组中存储的平均电流值AVG_I0与当前平均电流值AVG_I之间的差相对较小时(例如：小于预设参考以至于该差值可以忽略不计)，可以认为该数据组为匹配数据组。当找到匹配数据组时，控制器110获取/读取存储在匹配数据组中的先前温度变化量dT0。控制器110基于当前温度变化量dT与先前温度变化量dT0之间的比较结果来判断电池102中是否存在潜在故障。例如，流程图转到步骤716。
在步骤716，控制器110将当前温度变化量dT与先前温度变化量dT0进行比较，以判断当前温度变化量dT是否在由先前温度变化量dT0定义的预测范围内。在此举例中，所述预测范围的边界值可以为dT0。如果当前温度变化量dT小于先前温度变化量dT0，则认为当前温度变化量dT在预测范围内，并且流程438进入步骤718。在步骤718，控制器110通过在表中添加(例如：写入)当前值dT和AVG_I的方式更新温度变化查找表LUT3。如果当前温度变化量dT大于先前温度变化量dT0，则认为当前温度变化量dT不在预测范围内。因此，控制器110执行预测进程以预测潜在故障是否存。例如，流程442进入步骤722。
在步骤722，控制器110将当前温度变化量dT与温度变化阈值dTALT3(dTALT3>dT0)进行比较。温度变化阈值dTALT3可以是已知的与潜在故障的存在相关联的选定设计值，该值被设置得足够高以避免错误地判定存在潜在故障，并且被设置得足够低以预测潜在故障的存在。如果当前温度变化量dT超过温度变化阈值dTALT3，则控制器110判定电池102中存在潜在故障，并且控制器110执行步骤720以产生警报信号。如果当前温度变化量dT小于温度变化阈值dTALT3，则控制器110执行模糊逻辑循环进程400。
在模糊逻辑循环进程400中，控制器110执行步骤724以计算当前温度变化量dT与温度变化阈值dTALT3的比值，并将比值dT/dTALT3乘以第三加权因子W3以产生计算结果W3×(dT/dTALT3)。控制器110基于计算结果W3×(dT/dTALT3)预测电池102中是否存在潜在故障。举例说明，在步骤452，控制器110将多个计算结果(其中包括计算结果W3×(dT/dTALT3))相加得出总和SSUM，并且将总和SSUM与警报阈值SALT进行比较。如果总和SSUM超过警报阈值SALT，则控制器110执行步骤456以产生指示电池102中存在潜在故障的警报。
图8A所示为根据本发明一个实施例的CIR检测进程444的流程示意图。在一个实施例中，控制器110基于上述阻值查找表LUT4执行CIR检测进程444。虽然图8A中公开了具体的步骤，但是这些步骤仅作为示例。也就是说，本发明实施例的执行充电算法的步骤还可以执行多个其它的步骤或执行图8A中步骤的变换步骤。以下结合图1、图2、图3和图4对图8A进行描述。
如上所述，CIR指的是电池阻抗减小率。在一个实施例中，如锂离子电池这样的可充电电池(例如：电池102)包括内阻RINT，内阻RINT的大小与电池的放电深度(Depth ofDischarge)和电量状态SOC相关。换句话说，如果电池102处于健康状态，则内阻RINT的值在与电池102的电量状态相关的预定范围内。所欲预测范围可以由一个参考值来确定，所述参考值可以通过搜索阻值查找表LUT4来获得。如果内阻RINT不在预测范围内(例如：小于所述参考值)，则电池102中可能存在潜在故障。在一个实施例中，控制器110可以执行CIR检测进程444以预测潜在故障是否存在。
如图8A所示，在步骤802，控制器110从状态寄存器124读取一组电池电压V1、电池温度T1和电池电流I1的实时值。
在步骤804，控制器110在当前时间帧内(例如：当前时间点)运行/执行上述电量计算法220以估算/获得电池102的当前内阻RINT，并且根据上述电池电压V1、电池温度T1和电池电流I1的实时值来估算/获得当前时间帧内的电池102的当前电量状态SOC。
在步骤806，控制器110通过在表中添加(例如：写入)当前值RINT和SOC的方式更新阻值查找表LUT4。
在步骤808，控制器110在阻值查找表LUT4中搜索匹配数据组(RINT0,SOC0)。所述匹配数据组包括与当前电量状态SOC相匹配(或者最匹配)的匹配电量状态SOC0。举例说明，当找到一个数据组中存储的电量状态SOC0与当前电量状态SOC之间的差值相对较小时(例如：小于预定参考值以至于该差值可以忽略不计)，可以认为该数据组为匹配数据组。当找到匹配数据组时，控制器110获取/读取存储在该匹配数据组中的先前内阻RINT0。控制器110基于当前内阻RINT和先前内阻RINT0之间的差值来判断电池102中是否存在潜在故障。例如，流程图转到步骤810。
在步骤810，控制器110将当前内阻RINT与先前内阻RINT0进行比较，以判断当前内阻RINT是否在由先前内阻RINT0定义的预测范围内。在此举例中，所述预测范围的边界值可以为RINT0。如果当前内阻RINT大于先前内阻RINT0，则认为当前内阻RINT在预测范围内，并且流程444A进入步骤800。如果当前内阻RINT小于先前内阻RINT0，则认为当前内阻RINT不在预测范围内，因此控制器110执行预测进程以预测电池102中是否存在潜在故障。例如，流程444A进入步骤812。
在步骤812，控制器110计算当前内阻RINT和先前内阻RINT0之间的电阻差dRINT(例如：dRINT＝RINT0-RINT)。
在步骤816，控制器110将电阻差dRINT与电阻差阈值dRALT4进行比较。电阻差阈值dRALT4可以是已知的与潜在故障的存在相关联的选定设计值，该值被设置得足够高以避免错误地判定存在潜在故障，并且被设置得足够低以预测潜在故障的存在。如果电阻差dRINT超过电阻差阈值dRALT4，则控制器110判定电池102中存在潜在故障，并且控制器110执行步骤814以产生警报信号。如果电阻差dRINT小于电阻差阈值dRALT4，则控制器110执行模糊逻辑循环进程400。
在模糊逻辑循环进程400中，控制器110执行步骤818以计算电阻差dRINT与电阻差阈值dRALT4的比值，并且将比值dRINT/dRALT4乘以第四加权因子W4以产生计算结果W4×(dRINT/dRALT4)。控制器110基于计算结果W4×(dRINT/dRALT4)预测电池102中是否存在潜在故障。举例说明，在步骤452，控制器110将多个计算结果(其中包括计算结果W4×(dRINT/dRALT4))相加得出总和SSUM，并且将总和SSUM与警报阈值SALT进行比较。如果总和SSUM超过警报阈值SALT，则控制器110执行步骤456以产生指示电池102中存在潜在故障的警报。
图8B所示为根据本发明另一个实施例的CIR检测进程444的流程示意图。虽然图8B中公开了具体的步骤，但是这些步骤仅作为示例。也就是说，本发明实施例的执行充电算法的步骤还可以执行多个其它的步骤或执行图8B中步骤的变换步骤。以下结合图1、图2、图3或、图4和图8A对图8B进行描述。
在一个实施例中，图8B中的流程444B与图8A中的流程444A类似，其区别在于流程444B中的控制器110在执行完步骤810或者步骤452之后再执行步骤806。更具体地说，在图8B的示例中，控制器110在确定当前内阻RINT在预测范围内(例如：RINT>RINT0)之后或者在确定电池102中没有检测出有潜在故障之后再更新阻值查找表LUT4
图9A所示为根据本发明一个实施例的CER检测进程446的流程示意图。在一个实施例中，控制器110基于上述最大电容量查找表LUT5、LUT6以及/或者LUT7执行CER检测进程446。虽然图9A中公开了具体的步骤，但是这些步骤仅作为示例。也就是说，本发明实施例的执行充电算法的步骤还可以执行多个其它的步骤或执行图9A中步骤的变换步骤。以下结合图1、图2、图3和图4对图9A进行描述。
如上所述，CER指的是电池充电/放电效率下降率。在一个实施例中，当电池102经历了多次充电和放电循环后，电池102的最大电容量可能会减小。如果最大电容量的减小率不在预测范围内(例如：大于参考值)，则电池102中可能存在潜在故障。所述参考值可以通过搜索最大电容量查找表LUT5、LUT6以及/或者LUT7来获得。在一个实施例中，控制器110执行CER检测进程446以预测潜在故障是否存在。
在一个实施例中，CER检测进程446可以在电池102处于充电模式时执行。如图9A所示，在步骤902，控制器110判断在当前充电循环中的电池102是否进入了充电结束状态。在一个实施例中，如果电池102的充电电流ICHG小于充电结束参考电流IEOC，则认为电池102进入了充电结束状态。其中，充电结束参考电流IEOC是已知的可以与充电结束状态相关的选定设计值。
当电池102进入充电结束状态时，控制器110执行步骤904以估算电池102的当前最大电容量QMAX_CHG。
在步骤906，控制器110通过在表中添加(例如：写入)当前值QMAX_CHG的方式更新最大电容量查找表LUT6(或LUT7)。
在步骤908，控制器110从最大电容量查找表LUT5(或LUT7)获得在先前放电循环中估算所得的电池102的先前最大电容量QMAX_DSG。控制器110可以基于当前最大电容量QMAX_CHG与先前最大电容量QMAX_DSG之间的差值来判断电池102中是否存在潜在故障。例如，流程446A转到步骤910。
在步骤910，控制器110计算在当前充电循环中估算所得的最大电容量QMAX_CHG与在先前的放电循环中估算所得的最大电容量QMAX_DSG之间的容量差dQMAX。
在步骤912，控制器110将容量差dQMAX与容量差参考dQPRE进行比较来来判断当前估算所得的最大电容量QMAX_CHG是否在预测范围内。在此举例中，所述预测范围的边界值可以为QMAX_DSG。如果容量差dQMAX小于容量差参考dQPRE(例如：表示QMAX_CHG约等于QMAX_DSG)，则认为当前最大电容量QMAX_CHG在预测范围内，并且流程446A转到步骤900。如果容量差dQMAX大于容量差参考dQPRE，则认为当前最大电容量QMAX_CHG不在预测范围内，因此控制器110执行预测进程以预测电池102是否存在潜在故障。例如，流程446A进入步骤916。
在步骤916，控制器110将容量差dQMAX与容量差阈值dQALT5(dQALT5>dQPRE)进行比较。容量差阈值dQALT5可以是已知的与潜在故障的存在相关联的选定设计值，该值被设置得足够高以避免错误地判定存在潜在故障，并且被设置得足够低以预测潜在故障的存在。如果容量差dQMAX超过容量差阈值dQALT5，则控制器110判定电池102中存在潜在故障，并且控制器110执行步骤914以产生警报信号。如果容量差dQMAX小于容量差阈值dQALT5，则控制器110执行模糊逻辑循环进程400。
在模糊逻辑循环进程400中，控制器110执行步骤918以计算容量差dQMAX与容量差阈值dQALT5的比值，并将比值dQMAX/dQALT5乘以第五加权因子W5以产生计算结果W5×(dQMAX/dQALT5)。控制器110基于计算结果W5×(dQMAX/dQALT5)预测电池102中是否存在潜在故障。举例说明，在步骤452，控制器110将多个计算结果(其中包括计算结果W5×(dQMAX/dQALT5))相加得出总和SSUM，并且将总和SSUM与上述警报阈值SALT进行比较。如果总和SSUM超过警报阈值SALT，则控制器110执行步骤456以产生指示电池102中存在潜在故障的警报。
图9B所示为根据本发明另一个实施例的CER检测进程446的流程示意图。虽然图9B中公开了具体的步骤，但是这些步骤仅作为示例。也就是说，本发明实施例的执行充电算法的步骤还可以执行多个其它的步骤或执行图9B中步骤的变换步骤。以下结合图1、图2、图3、图4和图9A对图9B进行描述。
在一个实施例中，图4中的流程446B包括：图9B类似于图9中的流程446A。除了在流程446B中，控制器110在步骤912之后或在步骤452之后执行步骤906之外，在图9A的示例中，在图9A的示例中，控制器110执行步骤906。如图9B所示，控制器110在确定当前最大电容量QMAX_CHG在预测范围内(例如，dQMAX<dQPRE)之后或者在确定在电池102中没有检测到潜在故障之后更新最大电容量查找表LUT6。
在一个实施例中，图9B中的流程446B与图9A中的流程446A类似，其区别在于流程446B中的控制器110在执行完步骤912或者步骤452之后再执行步骤906。更具体地说，在图9B的示例中，控制器110在确定当前最大电容量QMAX_CHG在预测范围内(例如：dQMAX<dQPRE)之后或者在确定电池102中没有检测出有潜在故障之后再更新最大电容量查找表LUT6。
图10所示为根据本发明一个实施例的CVR检测进程448的流程示意图。虽然图10中公开了具体的步骤，但是这些步骤仅作为示例。也就是说，本发明实施例的执行充电算法的步骤还可以执行多个其它的步骤或执行图10中步骤的变换步骤。以下结合图1、图2、图3和图4对图10进行描述。
如上所述，CVR指的是电池电压变化率。CVR检测进程448可以在电池102处于相对稳定的状态时执行(例如：当充电或放电电流以及电池温度相对稳定时)。在相对稳定的状态下，充电模式下电池电压的增加率以及放电模式下电池电压的减小率都相对稳定。如果电池102处于充电模式，并且电池电压的增加率小于一个参考值，则电池102中可能存在潜在故障。该参考值可以是已知的与潜在故障的存在相关的选定设计值，该值被设置得足够低以避免错误地判定存在潜在故障，并且被设置得足够高以预测潜在故障的存在。在图10的示例中，控制器110执行CVR检测进程448以预测潜在故障是否存在。
同理，如果电池102处于放电模式，并且电池电压的降低率大于一个参考值，则电池102中可能存在潜在故障。该参考值可以是已知的与潜在故障的存在相关的选定设计值，该值被设置得足够高以避免错误地判定存在潜在故障，并且被设置得足够低以预测潜在故障的存在。控制器110可以执行与CVR检测进程448类似的检测进程以预测潜在故障。
如图10所示，在步骤1002，当前时间帧开始(例如：在tG时刻)，控制器110启动定时器(例如：CVR定时器)开始计时，并且在步骤1004，控制器110读取从状态寄存器124一组电池电压V1、电池温度T1和电池电流I1的实时值。在步骤1006，当前时间帧的预定时间长度期满时(例如：在tH时刻)，控制器110执行步骤1008从状态寄存器124读取另一组电池电压V2、电池温度T2和电池电流I2的实时值。
在步骤1010，控制器110将温度T1和T2之间的绝对差值与温度差阈值dTPRE6进行比较，将电流I1和I2的绝对差值与电流差阈值dIPRE6进行比较，并且根据两个比较的结果判断电池102是否处于相对稳定的状态。如果绝对差|T2-T1小于阈值dTPRE6并且绝对差|I2-I1|如果小于阈值dIPRE6，则认为电池处于相对稳定的状态，并且流程448进入步骤1012。
在步骤1012，控制器110计算当前时间帧内(例如：从tG到tH的时间帧)电池102的当前电压变化量dV(例如：|V2-V1|)。
在步骤1014，控制器110将当前电压变化量dV与预设参考dVCHG进行比较，并且根据比较的结果判断当前电压变化量dV是否在预测范围内。所述预设参考可以是已知的与潜在故障的存在相关联的选定设计值，该值被设置得足够低以避免错误地判定存在潜在故障，并且被设置得足够高以预测潜在故障的存在。如果当前电压变化量dV大于预设参考值dVCHG，则认为当前电压变化量dV在预测范围内，并且流程448进入步骤1000。如果当前电压变化量dV小于预设参考值dVCHG，则认为当前电压变化量dV不在预测范围内，因此控制器110执行预测进程以预测电池102中是否存在潜在故障。例如，流程448进入步骤1018。
在步骤1018，控制器110将当前电压变化量dV与电压变化阈值dVALT6(dVALT6<dVCHG)进行比较。电压变化阈值dVALT6可以是已知的与潜在故障的存在相关联的选定设计值，该值被设置得足够低以避免错误地判定存在潜在故障，并且被设置得足够高以预测潜在故障的存在。如果当前电压变化量dV小于电压变化阈值dVALT6，则控制器110判定电池102中存在潜在故障，并且控制器110执行步骤1016以产生警报信号。如果当前电压变化量dV大于电压变化阈值dVALT6，则控制器110执行模糊逻辑循环进程400。
在模糊逻辑循环进程400中，控制器110执行步骤1020以计算电压变化阈值dVALT6与当前电压变化量dV的比值，并且将比值dVALT6/dV乘以第六加权因子W6以产生计算结果W6×(dVALT6/dV)。控制器110基于计算结果W6×(dVALT6/dV)预测电池102中是否存在潜在故障。举例说明，在步骤452，控制器110将多个计算结果(其中包括计算结果W6×(dVALT6/dV))相加得出总和SSUM，并且将总和SSUM与上述警报阈值SALT进行比较。如果总和SSUM超过警报阈值SALT，则控制器110执行步骤456以产生指示电池102中存在潜在故障的警报。
虽然在图10的举例中，电池102在充电模式下执行CVR检测进程448，但在另一示例中，电池102可以在放电模式下执行类似的进程。举例说明，在放电模式中，类似于步骤1014，控制器110可以将当前电压变化量dV与另一个预设参考dVDSG进行比较。预设参考dVDSG可以是已知的与潜在故障的存在相关联的另一个选设计值，该值被设置得足够高以避免错误地判定存在潜在故障，并且被设置得足够低以预测潜在故障的存在。如果当前电压变化量dV小于预设参考值dVDSG，则流程图进入步骤1000。如果当前电压变化量dV大于预设参考值dVDSG，则控制器110进一步将当前电压变化量dV与电压变化阈值dVALT7(dVALT7>dVDSG)进行比较。电压变化阈值dVALT7可以是已知的与潜在故障的存在相关联的选定设计值，该值被设置得足够高以避免错误地判定存在潜在故障，并且被设置得足够低以预测潜在故障的存在。如果当前电压变化量dV大于电压变化阈值dVALT7，则控制器110产生警报信号。如果当前电压变化量dV小于电压变化阈值dVALT7，则控制器110计算当前电压变化量dV与电压变化阈值dVALT7的比值，并将比值dV/dVALT7与第七加权因子W7相乘以产生计算结果W7×(dV/dVALT7)。控制器110将多个计算结果(其中包括计算结果W7×(dV/dVALT7))相加得出总和SSUM，并且将总和SSUM与警报阈值SALT进行比较，以预测电池102中是否存在潜在故障。
因此，控制器110可以执行上述一个或多个或全部进程(例如：包括进程438、440、442、444、446和448)以产生多个计算结果，将所述多个计算结果的总和与警报阈值SALT进行比较，并根据该比较的结果预测电池102中是否存在潜在故障(例如：潜在的内部短路)。举例说明，控制器110可以执行SDR检测进程438以产生第一计算结果W1×(dV/dVALT1)，执行TCR检测进程440以产生第二计算结果W2×(dt/dtALT2)，执行CTR检测进程442以生成第三计算结果W3×(dT/dTALT3)，执行CIR检测进程444以生成第四计算结果W4×(dRINT/dRALT4)，执行CER检测进程446以生成第五计算结果W5×(dQMAX/dQALT5)，并且执行CVR检测进程448以产生第六计算结果W6×(dVALT6/dV)。如果这些计算结果的总和SSUM超过警报阈值SALT，则控制器110判定电池102中存在潜在故障。
在一个实施方案中，上述提及的多个阈值(例如：包括SALT、dVALT1、dtALT2、dTALT3、dRALT4、dQALT5和/或dVALT6)可以是已知的与潜在缺陷的存在相关的选定的设计值。这些阈值可以通过从建模实验获得的实验数据来确定。
在一个实施例中，加权因子W1、W2、W3、W4、W5和W6是一组选定的设计值，其决定因素可以包括从对应进程438、440、442、444、446和448中获得的对应数据V/dVALT1、dt/dtALT2、dT/dTALT3、dRINT/dRALT4、dQMAX/dQALT5和dVALT6/dV的重要性级别，以及其对应数据的可靠性水平。此外，其对应数据的重要性级别和可靠性水平可以根据电池包的特性(例如：是否是新的电池包，电池包已经使用了多久，电池包中包括了多少个电池单元，电池包中的电池单元是串联还是并联等等)，以及/或者基于电池包的应用环境(例如：电池包的周围温度、电池包是应用在移动电话还是笔记本电脑亦或其他类型的便携式设备中等等)来确定。此外，在一个实施例中，所有加权因子W1、W2、W3、W4、W5和W6的总和被归一化(例如：W1+W2+W3+W4+W5+W6＝1)。
图11所示为根据本发明一个实施例的检测电池状态的方法流程1100示意图。虽然图11中公开了具体的步骤，但是这些步骤仅作为示例。也就是说，本发明实施例的执行充电算法的步骤还可以执行多个其它的步骤或执行图11中步骤的变换步骤。以下结合图1、图2、图3、图4、图5、图6、图7、图8A、图8B、图9A、图9B和图10对图11进行描述。
在步骤1102，数据采集电路104监测电池102的各个参数状态(例如：电池电压、电池电流和电池温度)，以产生指示所述状态的状态数据118。
在步骤1104，控制器110基于所述状态数据更新存储在存储器108中的多个机器可读的查找表(例如：包括查找表LUT1、102LUT2、LUT3、LUT4、LUT5和LUT6)。所述多个查找表中的至少一个查找表包括对应于多个时间帧的多个数据组。所述多个数据组中每个数据组包括在所述多个时间帧中对应时间帧内获得的电池的多个参数的数字值。举例说明，查找表LUT1中的数据组包括dV、AVG_I、AVG_T和AVG_V。再举例说明，查找表LUT2中的数据组包括dt和AVG_T。
在步骤1106，控制器110根据所述状态数据获取所述多个参数的当前数据组。
在步骤1108，控制器110在所述查找表中搜索与所述当前数据组匹配的先前数据组。
在步骤1110，控制器110将当前数据组中的参数的当前值与先前数据组中的相应参数的先前值进行比较。举例说明，在图5实施例中，控制器110将dV与dV0进行比较。再举例说明，在图6实施例中，控制器110将dt与dt0进行比较。
在步骤1112，控制器110基于所述比较的结果判断电池102中是否存在潜在故障(例如：潜在的内部短路)。
在此使用的措辞和表达都是用于说明而非限制，使用这些措辞和表达并不将在此图示和描述的特性的任何等同物(或部分等同物)排除在发明范围之外，在权利要求的范围内可能存在各种修改。其它的修改、变体和替换物也可能存在。因此，权利要求旨在涵盖所有此类等同物。

Claims (17)

1.一种电池检测系统，所述电池检测系统包括：
数据采集电路，被配置为监测电池的状态以生成指示所述状态的状态数据；
存储器，被配置为存储机器可读的多个查找表，其中，所述多个查找表中的至少一个查找表包括对应于多个时间帧的多个数据组，并且所述多个数据组中每个数据组包括在所述多个时间帧中的对应时间帧内获得的所述电池的多个参数的数字值；以及
与所述数据采集电路和所述存储器连接的控制器，被配置为接收所述状态数据并基于所述状态数据更新所述查找表，
其特征在于，所述控制器还被配置为：基于所述状态数据获取所述多个参数的当前数据组；在所述查找表中搜索与所述当前数据组相匹配的先前数据组；将所述当前数据组中的参数的当前值与所述相匹配的先前数据组中的相应参数的先前值进行比较，以判断所述当前值是否在由所述先前值定义的预测范围内；如果所述当前值在所述预测范围内，则基于所述当前值更新所述查找表；以及如果所述当前值不在所述预测范围内，则进一步执行预测进程以判断所述电池中是否存在潜在故障。
2.根据权利要求1所述的电池检测系统，其特征在于，所述潜在故障包括潜在的内部短路。
3.根据权利要求1所述的电池检测系统，其特征在于，在所述预测进程中，所述控制器将所述当前值与阈值进行比较，如果所述当前值超过所述阈值，则所述控制器判定存在所述潜在故障，如果所述当前值未超过所述阈值，则所述控制器计算所述当前值与所述阈值的比值，并将所述比值乘以加权因子以产生计算结果，并且所述控制器基于所述计算结果判断是否存在所述潜在故障。
4.根据权利要求1所述的电池检测系统，其特征在于，所述控制器执行多个进程作为所述预测进程以判断是否存在所述潜在故障，所述多个进程包括第一进程、第二进程和求和进程，其中：
在所述第一进程中，所述控制器获取第一时间帧内的第一数据组中第一参数的第一值，计算所述第一值与第一阈值的第一比值，并且将所述第一比值乘以第一加权因子以生成第一计算结果，其中所述第一数据组对应于所述多个查找表中的第一查找表；
在所述第二进程中，所述控制器获取第二时间帧内的第二数据组中第二参数的第二值，计算所述第二值与第二阈值的第二比值，并且将所述第二比值乘以第二加权因子以生成第二计算结果，其中所述第二数据组对应于所述多个查找表中的第二查找表；以及
在所述求和进程中，所述控制器计算多个计算结果的总和，所述多个计算结果包括所述第一计算结果和所述第二计算结果。
5.根据权利要求4所述的电池检测系统，其特征在于，如果所述总和超过预定阈值，则所述控制器判定存在所述潜在故障。
6.根据权利要求1所述的电池检测系统，其特征在于，所述状态包括电池电压、电池电流和电池温度。
7.根据权利要求1所述的电池检测系统，其特征在于，所述多个查找表包括电压变化查找表，所述电压变化查找表中数据组的参数包括电池电压变化量、平均电池电流、平均电池温度和平均电池电压，其中：
所述控制器计算当前时间帧内所述电池的当前电压变化量，并且计算所述当前时间帧内所述电池的当前平均电流、当前平均温度和当前平均电压；
所述控制器在所述电压变化查找表中搜索包括有匹配平均电池电流、匹配平均电池温度和匹配平均电池电压的匹配数据组，其中，所述匹配平均电池电流、所述匹配平均电池温度和所述匹配平均电池电压分别与所述当前平均电流、所述当前平均温度和所述当前平均电压匹配；以及
所述控制器将所述当前电压变化量和所述匹配数据组中的先前电池电压变化量进行比较，以判断是否存在所述潜在故障。
8.根据权利要求1所述的电池检测系统，其特征在于，所述多个查找表包括时长查找表，所述时长查找表中数据组的参数包括时间长度和平均电池温度，其中：
所述控制器测量当前时间帧内所述电池从接近满充状态转为充电结束状态所使用的时间长度，并且计算所述当前时间帧内所述电池的当前平均温度；
所述控制器在所述时长查找表中搜索包括有匹配平均电池温度的匹配数据组，其中，所述匹配平均电池温度与所述当前平均温度匹配；以及
所述控制器将所述当前时间长度和所述匹配数据组中的先前时间长度进行比较，以判断是否存在所述潜在故障。
9.根据权利要求1所述的电池检测系统，其特征在于，所述多个查找表包括温度变化查找表，所述温度变化查找表中数据组的参数包括电池温度变化量和平均电池电流，其中：
所述控制器计算当前时间帧内所述电池的当前温度变化量，并且计算所述当前时间帧内所述电池的当前平均电流；
所述控制器在所述温度变化查找表中搜索包括有匹配平均电池电流的匹配数据组，其中，所述匹配平均电池电流与所述当前平均电流匹配；以及
所述控制器将所述当前温度变化量和所述匹配数据组中的先前电池温度变化量进行比较，以进行所述当前值是否在所述预测范围内的判断。
10.根据权利要求1所述的电池检测系统，其特征在于，所述多个查找表包括阻值查找表，所述阻值查找表中数据组的参数包括内阻和电量状态，其中：
所述控制器获取当前时间帧内所述电池的当前内阻和所述电池的当前电量状态；
所述控制器在所述阻值查找表中搜索包括有匹配电量状态的匹配数据组，其中，所述匹配电量状态与所述当前电量状态匹配；以及
所述控制器基于所述当前内阻和所述匹配数据组中的先前内阻之间的差值，进行所述当前值是否在所述预测范围内的判断。
11.根据权利要求1所述的电池检测系统，其特征在于，所述多个查找表包括最大电容量查找表，所述最大电容量查找表中数据组的参数包括所述电池的最大电容量的估算值，其中：
在当前充电周期中，当所述电池进入充电结束状态时，所述控制器估算所述电池的当前最大电容量；
所述控制器从所述最大电容量查找表中获取在先前放电循环中估算所得的所述电池的先前最大电容量的估算值；以及
所述控制器根据所述当前最大电容量和所述先前最大电容量的估算值之间的差值，进行所述当前值是否在所述预测范围内的判断。
12.一种电池检测方法，所述检测方法包括：
监测电池的状态以产生指示所述状态的状态数据；
基于所述状态数据更新存储在存储器中的机器可读的多个查找表，其中，所述多个查找表中的至少一个查找表包括对应于多个时间帧的多个数据组，并且所述多个数据组中每个数据组包括在所述多个时间帧中对应时间帧内获得的所述电池的多个参数的数字值；
利用控制器根据所述状态数据获取所述多个参数的当前数据组；
在所述查找表中搜索与所述当前数据组相匹配的先前数据组；
将所述当前数据组中的参数的当前值与所述相匹配的先前数据组中的相应参数的先前值进行比较，以判断所述当前值是否在由所述先前值定义的预测范围内；
如果所述当前值在所述预测范围内，则根据所述当前值更新所述查找表；以及
如果所述当前值不在所述预测范围内，则进一步执行预测进程以判断所述电池中是否存在潜在故障。
13.根据权利要求12所述的检测方法，其特征在于，所述预测进程包括：
将所述当前值与阈值进行比较；
如果所述当前值超过所述阈值，则判定存在所述潜在故障；以及
如果所述当前值未超过所述阈值，则计算所述当前值与所述阈值的比值，将所述比值乘以加权因子以产生计算结果，并且基于所述计算结果判断是否存在所述潜在故障。
14.根据权利要求12所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括执行第一进程、第二进程和求和进程作为所述预测进程，其中：
所述第一进程包括：
获取第一时间帧内的第一数据组中第一参数的第一值，其中，所述第一数据组对应于所述多个查找表中的第一查找表；
计算所述第一值与第一阈值的第一比值；以及
将所述第一比值乘以第一加权因子以生成第一计算结果；
所述第二进程包括：
获取第二时间帧内的第二数据组中的第二参数的第二值，其中，所述第二数据组对应于所述多个查找表中的第二查找表；
计算所述第二值与第二阈值的第二比值；以及
将所述第二比值乘以第二加权因子以生成第二计算结果；以及
所述求和进程包括：
计算多个计算结果的总和，所述多个计算结果包括所述第一计算结果和所述第二计算结果。
15.一种电池包，所述电池包包括：
电池；以及
与所述电池连接的状态检测系统，被配置为：监测所述电池的状态以产生指示所述状态的状态数据，并且基于所述状态数据更新存储在存储器中的机器可读的多个查找表，所述多个查找表中的至少一个查找表包括对应于多个时间帧的多个数据组，并且所述多个数据组中每个数据组包括在所述多个时间帧中的对应时间帧内获得的所述电池的多个参数的数字值，
其特征在于，所述状态检测系统被配置为：基于所述状态数据获取所述多个参数的当前数据组；在所述查找表中搜索与所述当前数据组相匹配的先前数据组；将所述当前数据组中的参数的当前值与所述相匹配的先前数据组中的相应参数的先前值进行比较，以判断所述当前值是否在由所述先前值定义的预测范围内；如果所述当前值在所述预测范围内，则根据所述当前值更新所述查找表；以及如果所述当前值不在所述预测范围内，则进一步执行预测进程以判断所述电池中是否存在潜在故障。
16.根据权利要求15所述的电池包，其特征在于，在所述预测进程中，所述状态检测系统将所述当前值与阈值进行比较，如果所述当前值超过所述阈值，则所述状态检测系统判定存在所述潜在故障，如果所述当前值未超过所述阈值，则所述状态检测系统计算所述当前值与所述阈值的比值，并将所述比值乘以加权因子以产生计算结果，并且所述状态检测系统基于所述计算结果判断是否存在所述潜在故障。
17.根据权利要求15所述的电池包，其特征在于，所述状态检测系统执行多个进程作为所述预测进程以判断是否存在所述潜在故障，所述多个进程包括第一进程、第二进程和求和进程，其中：
在所述第一进程中，所述状态检测系统获取第一时间帧内的第一数据组中第一参数的第一值，计算所述第一值与第一阈值的第一比值，并且将所述第一比值乘以第一加权因子生成第一计算结果，其中所述第一数据组对应于所述多个查找表中的第一查找表；
在所述第二进程中，所述状态检测系统获取第二时间帧内的第二数据组中第二参数的第二值，计算所述第二值与第二阈值的第二比值，并且将所述第二比值乘以第二加权因子生成第二计算结果，其中所述第二数据组对应于所述多个查找表中的第二查找表；以及
在所述求和进程中，所述状态检测系统计算多个计算结果的总和，所述多个计算结果包括所述第一计算结果和所述第二计算结果。
CN201910925847.3A 2018-10-03 2019-09-27 电池检测系统、电池检测方法以及电池包 Active CN110988691B (zh)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201862740860P 2018-10-03 2018-10-03
US62/740,860 2018-10-03
US16/512,960 US11105858B2 (en) 2018-10-03 2019-07-16 Predicting a potential fault in a battery
US16/512,960 2019-07-16

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110988691A CN110988691A (zh) 2020-04-10
CN110988691B true CN110988691B (zh) 2022-04-08

Family

ID=70052049

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910925847.3A Active CN110988691B (zh) 2018-10-03 2019-09-27 电池检测系统、电池检测方法以及电池包

Country Status (2)

Country Link
US (2) US11105858B2 (zh)
CN (1) CN110988691B (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11105858B2 (en) 2018-10-03 2021-08-31 O2Micro Inc. Predicting a potential fault in a battery
WO2021095895A1 (ko) * 2019-11-11 2021-05-20 엘지전자 주식회사 전자 장치 및 전자 장치의 충전 제어 방법
JP7314855B2 (ja) * 2020-04-21 2023-07-26 トヨタ自動車株式会社 組電池の状態判定装置および状態判定方法
CN111458643B (zh) * 2020-05-22 2022-04-15 清华四川能源互联网研究院 异常电池筛选方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN111900498B (zh) * 2020-06-30 2022-10-21 成都四威功率电子科技有限公司 一种电池管理系统故障信息的存储与检索方法
CN112068008B (zh) * 2020-09-11 2023-04-28 烟台创为新能源科技股份有限公司 一种用于锂电池热失控探测的多传感器测试系统与方法
US11733309B2 (en) * 2021-08-18 2023-08-22 GM Global Technology Operations LLC Method and system for self-discharge prognostics for vehicle battery cells with an internal short circuit
JP7501546B2 (ja) * 2022-01-11 2024-06-18 トヨタ自動車株式会社 バッテリ検査方法およびバッテリ検査システム

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5780994A (en) * 1997-03-21 1998-07-14 Securaplane Technologies, L.L.C. Detection of inflection point in secondary-battery charging process by matching voltage response to first derivative of battery's characteristic curve
US6025695A (en) * 1997-07-09 2000-02-15 Friel; Daniel D. Battery operating system
JP2000267936A (ja) * 1999-03-18 2000-09-29 Hitachi Ltd ディスクサブシステム
US6480941B1 (en) * 1999-02-23 2002-11-12 International Business Machines Corporation Secure partitioning of shared memory based multiprocessor system
TW200612235A (en) * 2004-10-15 2006-04-16 Inventec Corp Module and the method used to retrieve the information of batteries
CN103425122A (zh) * 2013-08-13 2013-12-04 重庆长安汽车股份有限公司 新能源汽车控制器的故障管理方法
CN104471410A (zh) * 2012-07-20 2015-03-25 日产自动车株式会社 故障诊断系统、故障诊断装置以及故障诊断方法
CN106772091A (zh) * 2016-12-30 2017-05-31 广东欧珀移动通信有限公司 电池容量值的更新方法、装置及终端
TWI585429B (zh) * 2015-12-31 2017-06-01 環旭電子股份有限公司 估計電池容量的方法

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6744394B2 (en) 2002-05-10 2004-06-01 02Micro International Limited High precision analog to digital converter
US7095211B2 (en) 2004-04-16 2006-08-22 O2Micro International Limited Battery gas gauge
US7652448B2 (en) * 2007-04-12 2010-01-26 International Truck Intellectual Property Company, Llc Vehicle battery state of charge indicator
JP2009049005A (ja) * 2007-07-26 2009-03-05 Panasonic Corp 電池の内部短絡検知装置および方法、電池パック並びに電子機器システム
JP2009032506A (ja) * 2007-07-26 2009-02-12 Panasonic Corp 非水系電解質二次電池の内部短絡検知方法および装置
TWI394971B (zh) * 2008-09-23 2013-05-01 Ind Tech Res Inst 電池特性追蹤方法及電路
US8866444B2 (en) * 2010-06-08 2014-10-21 Tesla Motors, Inc. Methodology for charging batteries safely
US8219333B2 (en) 2010-06-29 2012-07-10 O2Micro, Inc Battery management systems for protecting batteries from fault conditions
KR20120114608A (ko) * 2011-04-07 2012-10-17 (주)브이이엔에스 전기 자동차의 제어방법
US9360527B2 (en) * 2011-08-12 2016-06-07 Johnson Controls Technology Llc System and method for energy prediction in battery packs
US9146280B2 (en) * 2011-10-26 2015-09-29 Industrial Technology Research Institute Method and system for estimating a capacity of a battery
US11079212B2 (en) * 2014-10-24 2021-08-03 Qnovo Inc. Circuitry and techniques for determining swelling of a battery/cell and adaptive charging circuitry and techniques based thereon
KR101927257B1 (ko) * 2015-09-09 2018-12-10 주식회사 엘지화학 이차 전지의 못 관통 시험 장치 및 방법
US20170117725A1 (en) * 2015-10-23 2017-04-27 Oxfordian, Llc Thermal Monitoring of Battery Packs
US11173775B2 (en) * 2016-01-20 2021-11-16 Ford Global Technologies, Llc Closed loop feedback control to mitigate lithium plating in electrified vehicle battery
WO2019017991A1 (en) * 2017-07-21 2019-01-24 Quantumscape Corporation PREDICTIVE MODEL FOR ESTIMATING BATTERY CONDITIONS
CN107422274A (zh) * 2017-08-09 2017-12-01 深圳市沃特玛电池有限公司 小型动力装置的电池包soc估算方法及系统
US10594145B1 (en) * 2017-11-17 2020-03-17 Amazon Technologies, Inc. Method for operation of device using battery state of health
CN108152755B (zh) * 2018-01-19 2020-01-21 上海理工大学 在线定量诊断电池微短路故障的方法
US11105858B2 (en) 2018-10-03 2021-08-31 O2Micro Inc. Predicting a potential fault in a battery

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5780994A (en) * 1997-03-21 1998-07-14 Securaplane Technologies, L.L.C. Detection of inflection point in secondary-battery charging process by matching voltage response to first derivative of battery's characteristic curve
US6025695A (en) * 1997-07-09 2000-02-15 Friel; Daniel D. Battery operating system
US6480941B1 (en) * 1999-02-23 2002-11-12 International Business Machines Corporation Secure partitioning of shared memory based multiprocessor system
JP2000267936A (ja) * 1999-03-18 2000-09-29 Hitachi Ltd ディスクサブシステム
TW200612235A (en) * 2004-10-15 2006-04-16 Inventec Corp Module and the method used to retrieve the information of batteries
CN104471410A (zh) * 2012-07-20 2015-03-25 日产自动车株式会社 故障诊断系统、故障诊断装置以及故障诊断方法
CN103425122A (zh) * 2013-08-13 2013-12-04 重庆长安汽车股份有限公司 新能源汽车控制器的故障管理方法
TWI585429B (zh) * 2015-12-31 2017-06-01 環旭電子股份有限公司 估計電池容量的方法
CN106772091A (zh) * 2016-12-30 2017-05-31 广东欧珀移动通信有限公司 电池容量值的更新方法、装置及终端

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Diagnostic Method Combining the Lookup Tables and Fault Models Applied on a Hybrid Electric Vehicle;Christofer Sundström .et al;《 IEEE Transactions on Control Systems Technology 》;20160531;第24卷(第3期);全文 *
插电式混合动力汽车电池管理系统的设计与实现;苏志高;《中国优秀硕士论文全文数据库 信息科技辑》;20160315(第03期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
US20200110134A1 (en) 2020-04-09
US11105858B2 (en) 2021-08-31
US20210349150A1 (en) 2021-11-11
CN110988691A (zh) 2020-04-10
US11768245B2 (en) 2023-09-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110988691B (zh) 电池检测系统、电池检测方法以及电池包
US8203306B2 (en) Battery pack and control method therefor
WO2018059074A1 (zh) 一种电池微短路的检测方法及装置
US20110234167A1 (en) Method of Predicting Remaining Capacity and Run-time of a Battery Device
CN102144171B (zh) 电池状态检测装置和方法、以及内置有该装置的电池包
US10038325B2 (en) Electric storage device and deterioration determination method
EP3961233A1 (en) Battery cell diagnosis device and method
JP2013083612A (ja) 電池状態計測方法及び電池状態計測装置
JP2020092593A (ja) バッテリの充電状態の予測方法
CN108808759A (zh) 电池装置及电池保护方法
JP6041040B2 (ja) 蓄電池、蓄電池の制御方法、制御装置及び制御方法
CN112467822A (zh) 一种电池管理方法、装置以及系统
JP2022532105A (ja) 電池診断装置および方法
CN114069077A (zh) 电化学装置管理方法、电子设备及电池系统
US20230037677A1 (en) System and method for estimating battery cell surface temperature
CN113507154B (zh) 充电方法、装置、充电机和电子设备
US20220115890A1 (en) Control device for secondary battery to correct battery characteristics on open circuit voltage to remaining capacity
US20230393203A1 (en) Predicting a potential fault in a battery
CN111164851A (zh) 充电控制装置、充电控制方法、程序、控制电路以及蓄电系统
EP3843235B1 (en) Balance charging method and charging device
JPWO2017022251A1 (ja) 二次電池の充放電装置、二次電池を用いた蓄電システム、二次電池の充放電方法、および二次電池の充放電プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体
KR20240022930A (ko) 배터리 셀 진단 장치 및 그것의 동작 방법
KR20050109522A (ko) 배터리 셀을 충전하기 위한 장치 및 방법
KR20240031785A (ko) 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법
CN114069764A (zh) 共用电池的充电温度补偿方法、装置及功率变换设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant