CN112630660B - 一种基于支持向量机的电池故障识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电池管理技术，具体涉及一种基于支持向量机的电池故障识别方法，采集电池充电过程中正常单体电池和故障单体电池的电压数据作为原始数据集；对原始数据集进行深度处理，提取特征参数；对特征参数进行归一化处理，获得基于特征参数数据的样本集；按照正常单体电池和故障单体电池的数据，对样本集进行标签的标注；将带有标签的样本集随机拆分为训练集和测试集，通过训练集进行SVM模型的训练；将测试集送入训练好的SVM模型中进行模型测试，对SVM模型的性能进行评估；利用所建模型，对电池进行实时诊断。该方法能够在短时间内实时进行故障单体电池的检测识别，提高了单体电池故障诊断的准确度，减少漏报率。

Description

一种基于支持向量机的电池故障识别方法
技术领域
本发明属于电池管理技术领域，尤其涉及一种基于支持向量机的电池故障识别方法。
背景技术
锂离子电池因具有循环寿命长、高比能量、自放电率低等优点，已被广泛的应用于电动汽车领域。然而，锂离子电池本身可能存在着一些安全隐患，电池故障导致的热失控事故时有发生，严重威胁人民的生命财产安全。
车载锂离子电池系统在实际的运行过程中，可能会遭受一定程度的机械-电-热滥用，不仅会导致电池性能的快速衰退，甚至会引发电池故障并最终发展为热失控，造成严重的安全事故。电池生产制造过程中可能会引入一些微小缺陷，在后续使用过程中这些微小缺陷逐渐发展，也会引发电池故障并造成热失控事故。为了避免这些情况的发生，必须快速准确地诊断出电池中发生的故障并进行安全预警，从而提高电池使用的安全性。
目前，锂离子电池故障诊断技术依然是电池安全问题研究的一个难点，故障诊断的方法主要可分为基于模型的故障诊断和基于数据驱动的故障诊断。由于电池运行工况条件的实时变化以及锂离子电池的高度非线性，高准确度模型的建立较为困难。基于数据驱动的故障诊断方法不需要建立精确的电池模型，只需要对电池数据进行处理，通过设置阈值来对电池故障进行诊断，处理方法较为简单，准确度较低，很难有效的识别出故障单体电池。
发明内容
针对背景技术存在的问题，本发明提供一种基于支持向量机的电池故障识别方法。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种基于支持向量机的电池故障识别方法，包括以下步骤：
步骤1、将包含多个单体电池的电池组作为待测电池组；
步骤2、采集待测电池组使用过程中正常单体电池和故障单体电池的电压数据作为原始数据集；
步骤3、对原始数据集进行深度处理，提取特征参数；
步骤4、对特征参数进行归一化处理，获得基于特征参数数据的样本集；
步骤5、按照正常单体电池和故障单体电池的数据，对样本集进行标签的标注；
步骤6、将带有标签的样本集随机拆分为训练集和测试集，通过训练集进行SVM模型的训练；
步骤7、将测试集送入训练好的SVM模型中进行模型的测试，对SVM模型的性能进行评估；
步骤8、利用所建模型，对电池进行实时诊断。
在上述的基于支持向量机的电池故障识别方法中，步骤3所提取特征参数包括单体电池电压信号的自相关系数、相邻单体电池电压的互相关系数、单体电池的三阶无量纲特征参数值、单体电池电压差异的方差、单体电池电压差异的偏度系数和单体电池电压差异的模糊熵。
在上述的基于支持向量机的电池故障识别方法中，步骤4的归一化处理包括：
采用最大-最小标准化原则，公式如下：
Figure BDA0002835545390000021
式中，xi为提取的特征参数；yi为归一化后的特征参数值；xmin为提取的特征参数的最小值；xmax为提取的特征参数的最大值，n为样本的个数。
在上述的基于支持向量机的电池故障识别方法中，步骤6的实现包括：将带有标签的样本集按照1：1的比例拆分成训练集和样本集，将训练集送入到SVM模型中进行参数的训练。
在上述的基于支持向量机的电池故障识别方法中，步骤7所述SVM模型采用核函数为RBF核函数，RBF核函数为：
κ(x1,x2)＝exp(-||x1-x2||2/2σ2)。
在上述的基于支持向量机的电池故障识别方法中，步骤8所述对电池进行实时诊断包括电池有故障和电池正常两种状态的诊断。
与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明对电池组运行过程中采集到的电压数据进行分析，利用信号分析方法从各个单体电池的电压数据中提取多个反映电压信号变化特性的特征参数，利用特征参数和支持向量机算法，能够在短时间内实时进行故障单体电池的检测识别，提高了单体电池故障诊断的准确度，减少漏报率。本发明提供的单体电池故障诊断方法提高了使用电池组产品的安全性。
附图说明
图1为本发明一个实施例基于支持向量机的电池故障识别方法的诊断流程图；
图2为本发明一个实施例支持向量机算法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
本实施例通过实时采集锂离子电池系统使用过程中各单体电池的电压数据，利用信号分析方法从各个单体电池的电压数据中提取了多个反映电压信号变化特性的特征参数，包括单体电池电压信号的自相关系数、相邻单体电池电压的互相关系数、单体电池的三阶无量纲特征参数值、单体电池电压差异的方差、单体电池电压差异的偏度系数和单体电池电压差异的模糊熵。最后基于支持向量机算法对各个单体电池对应的特征参数组进行分析，从而识别故障单体电池。本实施例以单体电池电压信号的三阶无量纲特征参数值和单体电池差异的方差为例，进行具体说明。
如图1所示，一种基于支持向量机的电池故障识别方法，包括以下步骤：
S1，提供一个包含多个锂离子单体电池的电池组；
电池组的电池种类不限于某一类，本实施例中所检测的是锂离子电池。提供的电池组包括编号依次为1,2,3…n的n个单体电池，其中n为大于1的整数，此n个单体电池可以通过任意串并联的方式组成一个电池组。
S2，采集电池组使用过程中的电压数据作为原始数据集，其中原始数据集包括正常单体电池和故障单体电池的电压数据；
分别采集所提供的电池组中的n个单体电池的充电电压Ui，其中i代表所述n个单体电池中的任意一个单体电池。
S3，对采集的电压数据进行深度处理，从每个采样点对应的滑动时间窗口内的各单体电池电压信号中提取两个特征参数，分别为各个单体电池电压信号的的三阶无量纲特征参数值wlgtzi和各单体电池电压差异的方差fc_ΔUi；
S3.1、每个时刻对应时间窗口内各个采样点，计算各个单体电池对应的电压三次方的平均值u3,i；
S3.2、每个时刻对应时间窗口内各个采样点，计算各个单体电池对应的电压二次方的平均值u2,i；
S3.3、每个时刻对应时间窗口内，根据公式(1)计算各个单体电池电压对应的三阶无量纲特征参数值wlgtzi；
Figure BDA0002835545390000041
S3.4、每个时刻对应时间窗口内各个采样点，根据公式(2)计算各单体电池电压相比于所有单体电池电压平均值的差异ΔUi；
Figure BDA0002835545390000042
S3.5、每个时刻对应时间窗口内，根据公式(3)计算各个单体电池电压差异的方差fc_ΔUi；
Figure BDA0002835545390000043
S4，对特征参数进行归一化处理，获得基于两个特征参数的样本集，归一化过程采用最大-最小标准化原则，公式如下：
Figure BDA0002835545390000051
式中，xi为提取的特征参数；yi为归一化后的特征参数值；xmin为提取的特征参数的最小值；xmax为提取的特征参数的最大值，n为样本的个数。
S5，按照正常单体电池和故障单体电池的数据，对样本集进行标签的标注；
如图2所示，S6，将带有标签的样本集随机拆分为训练集和测试集，通过训练集进行SVM模型的训练；
将带有标签的样本集按照1：1的比例拆分成训练集和样本集，将训练集送入到SVM模型中进行参数的训练。
S6中SVM模型采用的核函数为RBF核函数，所述的RBF核函数为：
κ(x1,x2)＝exp(-||x1-x2||2/2σ2) (5)。
S7，将测试集送入训练好的SVM模型中进行模型的测试，对SVM模型的性能进行评估；
S8，利用所建模型，对电池进行实时诊断。
S8中利用所建模型对电池进行实时的诊断，可以诊断出单体电池有故障和电池正常两种状态。
本实施例所给出的故障单体电池识别方法对电池组运行过程中采集到的电压数据进行分析，利用信号分析方法从各个单体电池的电压数据中提取了多个反映电压信号变化特性的特征参数。利用特征参数和支持向量机算法，能够在短时间内实时进行故障单体电池的检测识别，提高了单体电池故障诊断的准确度，减少漏报率。对于提高使用电池组产品的安全性有重要作用。
以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于支持向量机的电池故障识别方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤1、将包含多个单体电池的电池组作为待测电池组；
步骤2、采集待测电池组使用过程中正常单体电池和故障单体电池的电压数据作为原始数据集；
步骤3、对原始数据集进行深度处理，提取特征参数；包括单体电池电压信号的自相关系数、相邻单体电池电压的互相关系数、单体电池的三阶无量纲特征参数值、单体电池电压差异的方差、单体电池电压差异的偏度系数和单体电池电压差异的模糊熵；
从每个采样点对应的滑动时间窗口内的各单体电池电压信号中提取两个特征参数，分别为各个单体电池电压信号的的三阶无量纲特征参数值wlgtzi和各单体电池电压差异的方差fc_ΔUi；
S3.1、每个时刻对应时间窗口内各个采样点，计算各个单体电池对应的电压三次方的平均值u3,i；
S3.2、每个时刻对应时间窗口内各个采样点，计算各个单体电池对应的电压二次方的平均值u2,i；
S3.3、每个时刻对应时间窗口内，根据公式(1)计算各个单体电池电压对应的三阶无量纲特征参数值wlgtzi；
Figure FDA0003785685310000011
S3.4、每个时刻对应时间窗口内各个采样点，根据公式(2)计算各单体电池电压相比于所有单体电池电压平均值的差异ΔUi；
Figure FDA0003785685310000012
S3.5、每个时刻对应时间窗口内，根据公式(3)计算各个单体电池电压差异的方差fc_ΔUi；
Figure FDA0003785685310000013
步骤4、对特征参数进行归一化处理，获得基于特征参数数据的样本集；
步骤4的归一化处理包括：
采用最大-最小标准化原则，公式如下：
Figure FDA0003785685310000021
式中，xi为提取的特征参数；yi为归一化后的特征参数值；xmin为提取的特征参数的最小值；xmax为提取的特征参数的最大值，n为样本的个数；
步骤5、按照正常单体电池和故障单体电池的数据，对样本集进行标签的标注；
步骤6、将带有标签的样本集随机拆分为训练集和测试集，通过训练集进行SVM模型的训练；
步骤6的实现包括：将带有标签的样本集按照1：1的比例拆分成训练集和样本集，将训练集送入到SVM模型中进行参数的训练；
步骤7、将测试集送入训练好的SVM模型中进行模型的测试，对SVM模型的性能进行评估；
步骤7所述SVM模型采用核函数为RBF核函数，RBF核函数为：
κ(x1,x2)＝exp(-||x1-x2||2/2σ2)；
步骤8、利用所建模型，对电池进行实时诊断；
步骤8所述对电池进行实时诊断包括电池有故障和电池正常两种状态的诊断。
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