CN113655280B - 一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法，该方法可以准确快速的计算出正负极绝缘电阻和等效Y电容值，在电动汽车动力电池连接的情况下，考虑了系统Y电容对采样电压的影响，对采样电压进行建模，通过将模型参数解耦，采用两次变遗忘因子递推最小二乘算法辨识出模型参数，根据辨识出的参数计算绝缘阻值和等效Y电容值，消除了电动汽车中等效Y电容对绝缘检测的影响，减小了噪声对采样电压信号的干扰，检测结果更加精确可靠，检测算法响应速度快，时效性强，更具有实用性。

Description

一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法

技术领域

本发明涉及电动汽车技术领域，更具体的说是涉及一种在电动汽车动力电池连接时基于两次遗忘因子递推最小二乘算法的绝缘阻值检测方法。

背景技术

目前，随着汽车污染物排放日益严重，电动汽车变得越来越受欢迎。锂离子电池具有较高的能量密度和功率密度，其高电压可以显著提高能量利用率。因此，大多数电动汽车使用高压锂离子电池作为动力电池。由于高压锂离子电池属于高压直流系统，因此动力电池的高压绝缘性能对于电动汽车的安全驾驶具有重要意义。电动汽车的运行条件复杂，常面临高温、高湿、高盐雾和振动碰撞等复杂环境。这些因素都会导致动力电池正负极母线和车辆电底盘之间的绝缘性能下降，使车辆底盘电位上升或下降，影响低压部件和高压部件的正常工作，危及驾乘人员的人身安全。因此对电动汽车动力电池绝缘电阻的检测至关重要，是电动汽车电气安全技术的核心内容，对整车和驾乘人员的安全具有重要意义。

不同于传统燃油车，电动汽车由众多高压部件组成，为了隔离高压母线和高压器件之间的电磁干扰，一般会在高压器件的电源入口处加入Y电容。对于电动汽车而言，一方面，车上众多高压部件附属的Y电容客观导致高压母线两极与车辆底盘之间一定会存在Y电容；另一方面，贯穿车身的高压母线线缆与底盘之间也会形成等效的Y电容。高压母线与电底盘之间跨接的系统Y电容，会使两者之间的阻抗特性发生改变，影响高压母线和地之间的绝缘性能。

传统的绝缘阻值检测方法按照是否有外接电源可以分为无源式与有源式，常用的方法主要有电桥法和信号注入法。电桥法属于无源式，其基本原理是在动力电池正负极母线和车辆电底盘之间接入限流电阻，通过电子开关改变限流电阻的大小，测量在接入不同电阻情况下被测电阻上的分压，最后通过解方程计算绝缘电阻。电桥法电路简单，可以直接计算绝缘电阻，但该方法存在较多弊端。比如电路中加入的电子开关会对高压母线引入开关噪声，再比如由于动力电池两极和电底盘之间存在Y电容，电桥法需要增加测量周期来提高绝缘电阻检测精度，因此会降低测量系统响应速度。

信号注入法属于有源式，其基本原理是通过车辆电底盘向高压系统注入检测信号，通过测量采样电阻上的电压信号来计算绝缘阻值。与电桥法相比，该方法没有在高压母线上引入开关噪声。目前，基于低频信号的注入法在电动汽车绝缘检测中得到了广泛应用。但是，动力电池两极和电底盘之间存在Y电容，由于Y电容的充放电过程，过短的信号周期会导致采样电压达不到平稳值，使绝缘阻值的测量结果偏小，引起系统误报警，信号周期过长则会降低测量系统响应速度。且Y电容值易受车辆零部件更换、环境温度湿度变化等外部因素的影响，进一步影响绝缘阻值测量精度和测量周期。此外，电动汽车的工况非常复杂，信号容易受到噪声的干扰，进一步导致测量精度的降低。

不难发现，现有的电动汽车动力电池绝缘阻值检测方法检测精度较低、时效性差且检测效率难以保证，无法满足实际使用需求。

因此，如何提供一种高效、精确的电动汽车动力电池绝缘电阻值检测方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法，该方法基于两次变遗忘因子递推最小二乘的绝缘阻值检测算法，能够消除Y电容对测量过程的影响，并快速准确的计算出绝缘阻值和等效Y电容的大小，有效解决了现有的绝缘阻值检测方法检测精度较低、时效性差且检测效率难以保证等问题。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法，该方法包括：

S1：构建含有Y电容的动力电池连接时的绝缘检测电路模型，并获取所述绝缘检测电路模型中采样电压的连续时间函数；

S2：将所述采样电压的连续时间函数中参数进行解耦，获得第一最小二乘模型和第二最小二乘模型；

S3：采用变遗忘因子递推最小二乘算法分别对第一最小二乘模型和第二最小二乘模型进行辨识，得到模型参数辨识结果；

S4：将辨识过程中采样到的动力电池电压进行算术平均值滤波，得到对应的动力电池电压值；

S5：根据所述动力电池电压值以及所述模型参数辨识结果，计算得到绝缘阻值和等效Y电容值。

进一步地，所述S1中，含有Y电容的动力电池连接时的绝缘检测电路模型包括电动汽车高压系统等效电路和绝缘检测电路；

所述电动汽车高压系统等效电路包括动力电池、正极绝缘电阻、负极绝缘电阻、正极Y电容、负极Y电容以及电底盘，所述动力电池的正极分别与所述正极绝缘电阻和所述正极Y电容电连接，所述动力电池的负极分别与所述负极绝缘电阻和所述负极Y电容电连接，所述正极绝缘电阻、负极绝缘电阻、正极Y电容和负极Y电容均与所述电底盘电连接；

所述绝缘检测电路包括第一限流电阻、第二限流电阻、采样电阻以及脉冲信号发生器，所述第一限流电阻一端与所述动力电池的正极电连接，所述第二限流电阻的一端与所述动力电池的负极电连接，所述第一限流电阻的另一端和所述第二限流电阻的另一端均与所述采样电阻电连接，所述脉冲信号发生器与所述电底盘电连接，所述脉冲信号发生器和所述采样电阻均接地。

本发明中上述绝缘检测电路模型工作时，脉冲信号发生器产生幅值为U_s的方波信号，通过电底盘注入到汽车高压系统等效电路中，经过电动汽车的正极绝缘电阻、负极绝缘电阻以及正极Y电容和负极Y电容，流回到绝缘检测电路中，信号经过采样电路上的第一限流电阻和第二限流电阻，回到采样电阻。

由于系统Y电容的存在，导致采样电阻上的采样电压U_f不再是方波信号，因此，所述S1中，采样电压的连续时间函数为：

U_f(t)＝a₁+a₂exp(-t/a₃)

其中，a₁为响应稳态分量，既是采样电压的平稳值，也是无Y电容时的采样电压值；a₂为响应增益，即在方波信号发生阶跃时的采样电压值与平稳时的采样电压值的差值，由于a₂不参与绝缘阻值和Y电容值的计算，因此对它不做考虑；a₃为响应时间常数，即等效Y电容的时间常数。

进一步地，所述S2，具体包括：

S201：根据采样电压的连续时间函数，获得采样电压在t_k时刻的表达式：

U_f(t_k)＝a₁+a₂ exp(-t_k/a₃)

S202：将所述采样电压在t_k时刻的表达式用上一时刻的表达式表示为：

其中，Δt是采样间隔时间；

S203：将相邻两个时刻的采样电压的表达式相减，得到如下式子：

其中，ΔU_f(t_k)为t_k时刻的采样电压值减去t_k-1时刻的采样电压值，ΔU_f(t_k-1)为t_k-1时刻的采样电压值减去t_k-2时刻的采样电压值；

S204：通过以上过程，将参数a₁和参数a₃解耦，将参数a₁和参数a₃解耦后，得到第一最小二乘模型和第二最小二乘模型。

更进一步地，所述S204中，第一最小二乘模型为：

ΔU_f(k)＝H₁(k)*α(k)+e₁(k)

其中，H₁(k)＝U_f(t_k-1)-U_f(t_k-2)，α(k)＝exp(-Δt/a₃(k))，ΔU_f(k)＝U_f(t_k)-U_f(t_k-1)，e₁(k)是一维随机观测噪声且为零均值、独立的高斯白噪声序列；

所述第二最小二乘模型为：

U_f(k)＝H₂(k)a₁(k)+Y(k)+e₂(k)

其中，U_f(k)表示t_k时刻的U_f，为第一个最小二乘模型中k时刻的状态估计值，e₂(k)是一维随机观测噪声且为零均值、独立的高斯白噪声序列。

进一步地，所述S3，具体包括：

S301：初始化，设置所述第一最小二乘模型的参数初始值和误差协方差初始值P₁(0)，遗忘因子参数/>和β₁；设置所述第二最小二乘模型的参数初始值/>和误差协方差初始值P₂(0)，遗忘因子参数/>和β₂；并设置判断收敛的参数w和ε；

S302：计算所述第一最小二乘模型的遗忘因子λ₁，t_k时刻的遗忘因子λ₁(k)的计算公式为：

S303：计算所述第一最小二乘模型的观测矩阵H₁，t_k时刻的观测矩阵H₁(k)的计算公式为：

H₁(k)＝U_f(t_k-1)-U_f(t_k-2)

S304：计算所述第一最小二乘模型的增益矩阵K₁，t_k时刻的增益矩阵K₁(k)的计算公式为：

K₁(k)＝P₁(k-1)H₁(k)/[λ₁(k)+H₁(k)P₁(k-1)H₁(k)]

S305：计算所述第一最小二乘模型的t_k时刻的误差协方差矩阵P₁(k)和参数估计值计算公式分别为：

P₁(k)＝[1-K₁(k)H₁(k)]P₁(k-1)/λ₁(k)

S306：计算t_k时刻参数a₃的估计值计算公式为：

S307：计算所述第二最小二乘模型的遗忘因子λ₂，t_k时刻的遗忘因子λ₂(k)的计算公式为：

S308：计算所述第二最小二乘模型的观测矩阵H₂，t_k时刻的观测矩阵H₂(k)的计算公式为：

S309：计算所述第二最小二乘模型的增益矩阵K₂，t_k时刻的增益矩阵K₂(k)的计算公式为：

K₂(k)＝P₂(k-1)H₂(k)/[λ₂(k)+H₂(k)P₂(k-1)H₂(k)]

S310：计算所述第二最小二乘模型的t_k时刻的误差协方差矩阵P₂(k)和参数估计值计算公式分别为：

P₂(k)＝[1-K₂(k)H₂(k)]P₂(k-1)/λ₂(k)

S311：判断算法是否收敛，计算滑动窗口w内a₁和a₃的均值再计算滑动窗口内标准差/>计算公式分别为：

分别比较与收敛精度ε的大小，如果两者同时小于ε，判定算法已收敛，否则将S305和S310计算得到的误差协方差矩阵和参数估计值作为S301中的初始值，返回S302进行迭代，直至算法收敛，当算法收敛后，将滑动窗口w内的均值/>作为模型参数a₁和a₃的辨识结果；

S312：根据脉冲信号发生器在正半周期产生值为U_s+的阶跃电压时，采样电压U_f+的值在时间t下的函数，辨识出正半周期的a₁₊和a₃₊，并根据脉冲信号发生器在负半周期产生值为U_s-的阶跃电压时，采样电压U_f-的值在时间t下的函数，辨识出负半周期的a_1-和a_3-。

更进一步地，所述S312中，采样电压U_f+的值在时间t下的函数为：

U_f+(t)＝a₁₊+a₂₊exp(-t/a₃₊)

采样电压U_f-的值在时间t下的函数为：

U_f-(t)＝a_1-+a_2-exp(-t/a_3-)

进一步地，所述S5中，绝缘阻值包括动力电池正极相对于汽车电底盘的绝缘阻值和动力电池负极相对于汽车电底盘的绝缘阻值；

所述动力电池正极相对于汽车电底盘的绝缘阻值的计算公式为：

所述动力电池负极相对于汽车电底盘的绝缘阻值的计算公式为：

其中，R为限流电阻阻值，R_f为采样电阻值，U为动力电池电压值，U_s+为脉冲信号发生器在正半周期产生的阶跃电压值，U_s-为脉冲信号发生器在负半周期产生的阶跃电压值。

本发明采用两次变遗忘因子递推最小二乘算法辨识出模型参数，根据辨识出的参数计算绝缘阻值和等效Y电容值，消除了电动汽车中等效Y电容对绝缘检测的影响，减小了噪声对采样电压信号的干扰。本发明将模型参数解耦，通过两次最小二乘辨识，每次辨识出一个参数，且不需要辨识参数a₂，可以大大减小最小二乘算法的计算量，并采用递推的最小二乘，具有占用内存小的优点，更适合在车载嵌入式系统中使用。

更进一步地，所述S5中，等效Y电容值的计算公式为：

其中，C_p//C_n为等效Y电容值，R_p为动力电池正极相对于汽车电底盘的绝缘阻值，R_n为动力电池负极相对于汽车电底盘的绝缘阻值，R_f为采样电阻值。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法，该方法可以准确快速的计算出正负极绝缘和等效Y电容值。在电动汽车动力电池连接的情况下，考虑了系统Y电容对采样电压的影响，对采样电压进行建模，通过将模型参数解耦，采用两次变遗忘因子递推最小二乘算法辨识出模型参数，根据辨识出的参数计算绝缘阻值和等效Y电容值，消除了电动汽车中等效Y电容对绝缘检测的影响，减小了噪声对采样电压信号的干扰，检测结果更加精确可靠，检测算法响应速度快，时效性强，更具有实用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法的实现流程示意图；

图2为本发明实施例中在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法的实现原理示意图；

图3为本发明实施例中含有Y电容的动力电池连接时的绝缘检测电路模型结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，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做出创造性劳动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。

参见附图1和图2，本发明实施例公开了一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法，该方法包括：

S1：构建含有Y电容的动力电池连接时的绝缘检测电路模型，并获取绝缘检测电路模型中采样电压的连续时间函数。

考虑到动力电池两极与车辆电底盘之间的Y电容对绝缘阻值测量的影响，在低频注入法检测原理的基础上，本实施例构建了含有Y电容的动力电池连接时的绝缘检测电路模型。

参见附图3，该含有Y电容的动力电池连接时的绝缘检测电路模型包括电动汽车高压系统等效电路和绝缘检测电路；

左侧为电动汽车高压系统等效电路原理图，电动汽车高压系统等效电路包括动力电池、正极绝缘电阻、负极绝缘电阻、正极Y电容、负极Y电容以及电底盘，动力电池的正极分别与正极绝缘电阻和正极Y电容电连接，动力电池的负极分别与负极绝缘电阻和负极Y电容电连接，正极绝缘电阻、负极绝缘电阻、正极Y电容和负极Y电容均与电底盘电连接。

图3中，U为动力电池电压，R_p、R_n分别为正极绝缘电阻阻值和负极绝缘电阻阻值，C_p、C_n分别为正极Y电容值和负极Y电容值。

右侧为绝缘检测电路的等效电路原理图，绝缘检测电路包括第一限流电阻、第二限流电阻、采样电阻以及脉冲信号发生器，第一限流电阻一端与动力电池的正极电连接，第二限流电阻的一端与动力电池的负极电连接，第一限流电阻的另一端和第二限流电阻的另一端均与采样电阻电连接，脉冲信号发生器与电底盘电连接，脉冲信号发生器和采样电阻均接地。

图3中，U_s为脉冲信号发生器，负责发射方波信号，脉冲信号发生器在正负半周期内产生的电压值分别为U_s+和U_s-，R₁、R₂分别为第一限流电阻阻值和第二限流电阻阻值，且R₁＝R₂＝R，R_f为采样电阻阻值。

该电路模型的具体检测原理为：脉冲信号发生器产生幅值为U_s的方波信号，通过电底盘注入到汽车高压系统，经过电动汽车的正负极绝缘电阻R_p、R_n和正负极Y电容C_p、C_n，流回到检测电路，信号经过采样电路上的第一限流电阻R₁和第二限流电阻R₂，回到采样电阻R_f。

由于系统Y电容的存在，导致采样电阻R_f上的采样电压U_f不再是方波信号，U_f的值在时间t下的函数为：

U_f(t)＝a₁+a₂ exp(-t/a₃)

其中，a₁为响应稳态分量，既是采样电压的平稳值，也是无Y电容时的采样电压值，a₂为响应增益，即是在方波信号发生阶跃时的采样电压值与平稳时的采样电压值的差值，由于a₂不参与绝缘阻值和Y电容值的计算，因此对它不做考虑。a₃为响应时间常数，即是等效Y电容的时间常数。

S2：将采样电压的连续时间函数中参数进行解耦，获得第一最小二乘模型和第二最小二乘模型。

根据U_f在时间t下的函数可以得到t_k时刻的式子：

U_f(t_k)＝a₁+a₂ exp(-t_k/a₃)

继而，

其中，Δt是采样间隔时间。

将相邻两个时刻的U_f的表达式相减，得到如下式子：

其中，ΔU_f(t_k)为t_k时刻的U_f减去t_k-1时刻的U_f，ΔU_f(t_k-1)为t_k-1时刻的U_f减去t_k-2时刻的U_f。

通过以上过程，将参数a₁和参数a₃解耦。解耦后的两个最小二乘模型分别如下：

第一最小二乘模型为：

ΔU_f(k)＝H₁(k)*α(k)+e₁(k)

其中，H₁(k)＝U_f(t_k-1)-U_f(t_k-2)，α(k)＝exp(-Δt/a₃(k))，ΔU_f(k)＝U_f(t_k)-U_f(t_k-1)，e₁(k)是一维随机观测噪声且为零均值、独立的高斯白噪声序列。

第二最小二乘模型为：

U_f(k)＝H₂(k)a₁(k)+Y(k)+e₂(k)

其中，U_f(k)表示t_k时刻的U_f，为第一最小二乘模型中k时刻的状态估计值，e₂(k)是一维随机观测噪声且为零均值、独立的高斯白噪声序列。

S3：采用变遗忘因子递推最小二乘算法分别对第一最小二乘模型和第二最小二乘模型进行辨识，得到模型参数辨识结果。

将参数a₁和参数a₃解耦后，首先辨识第一个最小二乘模型，得到参数α的估计值，从而进一步得到a₃；然后再将辨识出来的参数α代入第二个最小二乘模型，继续辨识第二个最小二乘模型，得到参数a₁的估计值。由于a₂不涉及到最终的阻值和容值计算，因此不需要辨识a₂。采用两次变遗忘因子递推最小二乘算法分别对参数a₃、a₁进行辨识，共有以下十二个步骤。

S301：初始化。设置第一最小二乘模型的参数初始值误差协方差初始值P₁(0)，遗忘因子参数/>β₁；设置第二最小二乘模型的参数初始值/>误差协方差初始值P₂(0)，遗忘因子参数/>β₂；设置判断收敛的参数w、ε。

此步骤中，设置最小二乘的初始值用于递推算法的第一次迭代，遗忘因子参数用于计算每次迭代的遗忘因子，判断收敛的参数用于判断每次迭代结束后算法是否达到收敛，如果收敛则算法停止迭代。

S302：计算第一最小二乘模型的遗忘因子λ₁。t_k时刻的遗忘因子λ₁(k)的计算公式如下：

S303：计算第一最小二乘模型的观测矩阵H₁。t_k时刻的观测矩阵H₁(k)的计算公式如下：

H₁(k)＝U_f(t_k-1)-U_f(t_k-2)

S304：计算第一最小二乘模型的增益矩阵K₁。t_k时刻的增益矩阵K₁(k)的计算公式如下：

K₁(k)＝P₁(k-1)H₁(k)/[λ₁(k)+H₁(k)P₁(k-1)H₁(k)]

S305：计算第一最小二乘模型的t_k时刻的误差协方差矩阵P₁(k)和参数估计值公式如下：

P₁(k)＝[1-K₁(k)H₁(k)]P₁(k-1)/λ₁(k)

S306：计算t_k时刻参数a₃的估计值公式如下：

S307：计算第二最小二乘模型的遗忘因子λ₂。t_k时刻的遗忘因子λ₂(k)的计算公式如下：

S308：计算第二最小二乘模型的观测矩阵H₂。t_k时刻的观测矩阵H₂(k)的计算公式如下：

S309：计算第二最小二乘模型的增益矩阵K₂。t_k时刻的增益矩阵K₂(k)的计算公式如下：

K₂(k)＝P₂(k-1)H₂(k)/[λ₂(k)+H₂(k)P₂(k-1)H₂(k)]

S310：计算第二最小二乘模型的t_k时刻的误差协方差矩阵P₂(k)和参数估计值公式如下：

P₂(k)＝[1-K₂(k)H₂(k)]P₂(k-1)/λ₂(k)

S311：判断算法是否收敛。具体为：计算滑动窗口(窗口大小为w)内a₁和a₃的均值再计算滑动窗口内标准差/>计算公式如下：

然后分别比较与收敛精度ε的大小，如果两者同时小于ε，认为算法已收敛，否则将S305和S310计算得到的误差协方差矩阵和参数估计值作为S310中的初始值，返回S302进行迭代，直至算法收敛。当算法收敛后，将滑动窗口w内的均值作为模型参数a₁和a₃的辨识结果。

通过以上两次最小二乘辨识，每次辨识出一个参数，且不需要辨识参数a₂，可以大大减小最小二乘算法的计算量，更适合于在车载嵌入式系统中使用该算法。

S312：当脉冲信号发生器在正半周期产生值为U_s+的阶跃电压时，采样电压U_f+的值在时间t下的函数为：

U_f+(t)＝a₁₊+a₂₊exp(-t/a₃₊)

当脉冲信号发生器在负半周期产生值为U_s-的阶跃电压时，采样电压U_f-的值在时间t下的函数为：

U_f-(t)＝a_1-+a_2-exp(-t/a_3-)

通过上述步骤，运用两次变遗忘因子递推最小二乘算法分别辨识出正负半周期的a₁₊，a₃₊，a_1-和a_3-。

上述步骤中，S302至S306主要为辨识第一最小二乘模型的过程，该过程主要包括遗忘因子的计算，观测矩阵的计算，增益矩阵的计算，采样电压的输入，相邻两个时刻采样电压的差值计算，误差协方差矩阵和参数估计值的更新，参数a₃的估计值的计算。这一过程可以理解为第一次变遗忘因子递推最小二乘算法的迭代过程。

S307至S310主要为辨识第二最小二乘模型的过程，该过程主要包括遗忘因子的计算，观测矩阵的计算，增益矩阵的计算，采样电压的输入，误差协方差矩阵和参数估计值的更新。这一过程可以理解为第二次变遗忘因子递推最小二乘算法的迭代过程。

本发明将模型参数解耦，通过两次最小二乘辨识，每次辨识出一个参数，且不需要辨识参数a₂，可以大大减小最小二乘算法的计算量，并采用递推的最小二乘，具有占用内存小的优点，更适合在车载嵌入式系统中使用。本发明采用可变的遗忘因子，减小了对简化模型进行辨识得到的结果与实际结果之间的误差，具有收敛速度快，收敛精度高的优点。本发明通过设置合适的判断收敛的依据，能够提高检测算法响应速度，避免计算资源浪费，减小误差。

S4：将辨识过程中采样到的动力电池电压进行算术平均值滤波，得到对应的动力电池电压值。

由于电动汽车的加速和制动过程，动力电池电压会有上下波动。在本发明中一个方波信号周期设定为3秒，时间较短。在较短的时间内，动力电池电压的波动可以看作均值为一个定值的随机过程。因此，将辨识过程中采样得到的动力电池电压值进行算术平均值滤波，减小了动力电池电压波动对计算结果的影响，得到对应的动力电池电压值U。

S5：根据动力电池电压值以及模型参数辨识结果，计算得到绝缘阻值和等效Y电容值。

于是，动力电池正极相对于汽车电底盘的绝缘阻值计算公式为：

动力电池负极相对于汽车电底盘的绝缘阻值计算公式为：

等效Y电容C_p//C_n的计算公式为：

本发明实际考虑了电动汽车中Y电容的存在，并且能同时计算正负极绝缘阻值和等效Y电容值，更具有实用性。

参见附图2，为在电动汽车动力电池连接时，基于两次变遗忘因子递推最小二乘的绝缘阻值检测算法实现流程图。主要包括初始化、辨识第一个最小二乘模型、辨识第二个最小二乘模型、判断是否收敛、动力电池电压滤波、计算阻值和容值六个模块。

综上所述，本发明的要点在于实际考虑了电动汽车高压系统中Y电容对测量过程的影响，建立了采样电压的模型，将模型参数解耦，并用两次变遗忘因子递推最小二乘算法对模型进行辨识，最后通过辨识结果计算出绝缘阻值和等效Y电容的大小。本发明在低频信号注入法的基础上，将变遗忘因子递推最小二乘算法运用在绝缘检测中，消除了Y电容的影响。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (4)

1.一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法，其特征在于，包括：

S1：构建含有Y电容的动力电池连接时的绝缘检测电路模型，并获取所述绝缘检测电路模型中采样电压的连续时间函数；

S2：将所述采样电压的连续时间函数中参数进行解耦，获得第一最小二乘模型和第二最小二乘模型；

S3：采用变遗忘因子递推最小二乘算法分别对第一最小二乘模型和第二最小二乘模型进行辨识，得到模型参数辨识结果；

S4：将辨识过程中采样到的动力电池电压进行算术平均值滤波，得到对应的动力电池电压值；

S5：根据所述动力电池电压值以及所述模型参数辨识结果，计算得到绝缘阻值和等效Y电容值；

所述S1中，含有Y电容的动力电池连接时的绝缘检测电路模型包括电动汽车高压系统等效电路和绝缘检测电路；

所述电动汽车高压系统等效电路包括动力电池、正极绝缘电阻、负极绝缘电阻、正极Y电容、负极Y电容以及电底盘，所述动力电池的正极分别与所述正极绝缘电阻和所述正极Y电容电连接，所述动力电池的负极分别与所述负极绝缘电阻和所述负极Y电容电连接，所述正极绝缘电阻、负极绝缘电阻、正极Y电容和负极Y电容均与所述电底盘电连接；

所述绝缘检测电路包括第一限流电阻、第二限流电阻、采样电阻以及脉冲信号发生器，所述第一限流电阻一端与所述动力电池的正极电连接，所述第二限流电阻的一端与所述动力电池的负极电连接，所述第一限流电阻的另一端和所述第二限流电阻的另一端均与所述采样电阻电连接，所述脉冲信号发生器与所述电底盘电连接，所述脉冲信号发生器和所述采样电阻均接地；

所述S2，具体包括：

S201：根据采样电压的连续时间函数，获得采样电压在t_k时刻的表达式：

U_f(t_k)＝a₁+a₂ exp(-t_k/a₃)

S202：将所述采样电压在t_k时刻的表达式用上一时刻的表达式表示为：

其中，Δt是采样间隔时间；

S203：将相邻两个时刻的采样电压的表达式相减，得到如下式子：

其中，ΔU_f(t_k)为t_k时刻的采样电压值减去t_k-1时刻的采样电压值，ΔU_f(t_k-1)为t_k-1时刻的采样电压值减去t_k-2时刻的采样电压值；

S204：将参数a₁和参数a₃解耦后，得到第一最小二乘模型和第二最小二乘模型；

所述S3，具体包括：

S301：初始化，设置所述第一最小二乘模型的参数初始值α(0)和误差协方差初始值P₁(0)，遗忘因子参数和β₁；设置所述第二最小二乘模型的参数初始值a₁(0)和误差协方差初始值P₂(0)，遗忘因子参数/>和β₂；并设置判断收敛的参数w和ε；

S302：计算所述第一最小二乘模型的遗忘因子λ₁，t_k时刻的遗忘因子λ₁(k)的计算公式为：

S303：计算所述第一最小二乘模型的观测矩阵H₁，t_k时刻的观测矩阵H₁(k)的计算公式为：

H₁(k)＝U_f(t_k-1)-U_f(t_k-2)

S304：计算所述第一最小二乘模型的增益矩阵K₁，t_k时刻的增益矩阵K₁(k)的计算公式为：

K₁(k)＝P₁(k-1)H₁(k)/[λ₁(k)+H₁(k)P₁(k-1)H₁(k)]

S305：计算所述第一最小二乘模型的t_k时刻的误差协方差矩阵P₁(k)和参数估计值计算公式分别为：

P₁(k)＝[1-K₁(k)H₁(k)]P₁(k-1)/λ₁(k)

S306：计算t_k时刻参数a₃的估计值计算公式为：

S307：计算所述第二最小二乘模型的遗忘因子λ₂，t_k时刻的遗忘因子λ₂(k)的计算公式为：

S308：计算所述第二最小二乘模型的观测矩阵H₂，t_k时刻的观测矩阵H₂(k)的计算公式为：

S309：计算所述第二最小二乘模型的增益矩阵K₂，t_k时刻的增益矩阵K₂(k)的计算公式为：

K₂(k)＝P₂(k-1)H₂(k)/[λ₂(k)+H₂(k)P₂(k-1)H₂(k)]

S310：计算所述第二最小二乘模型的t_k时刻的误差协方差矩阵P₂(k)和参数估计值a₁(k)，计算公式分别为：

P₂(k)＝[1-K₂(k)H₂(k)]P₂(k-1)/λ₂(k)

S311：判断算法是否收敛，计算滑动窗口w内a₁和a₃的均值再计算滑动窗口内标准差/>计算公式分别为：

分别比较与收敛精度ε的大小，如果两者同时小于ε，判定算法已收敛，否则将S305和S310计算得到的误差协方差矩阵和参数估计值作为S301中的初始值，返回S302进行迭代，直至算法收敛，当算法收敛后，将滑动窗口w内的均值/>作为模型参数a₁和a₃的辨识结果；

S312：根据脉冲信号发生器在正半周期产生值为U_s+的阶跃电压时，采样电压U_f+的值在时间t下的函数，辨识出正半周期的a₁₊和a₃₊，并根据脉冲信号发生器在负半周期产生值为U_s-的阶跃电压时，采样电压U_f-的值在时间t下的函数，辨识出负半周期的a_1-和a_3-；

所述S5中，绝缘阻值包括动力电池正极相对于汽车电底盘的绝缘阻值和动力电池负极相对于汽车电底盘的绝缘阻值；

所述动力电池正极相对于汽车电底盘的绝缘阻值的计算公式为：

所述动力电池负极相对于汽车电底盘的绝缘阻值的计算公式为：

其中，R为限流电阻阻值，R_f为采样电阻值，U为动力电池电压值，U_s+为脉冲信号发生器在正半周期产生的阶跃电压值，U_s-为脉冲信号发生器在负半周期产生的阶跃电压值；

所述S5中，等效Y电容值的计算公式为：

其中，C_p//C_n为等效Y电容值，R_p为动力电池正极相对于汽车电底盘的绝缘阻值，R_n为动力电池负极相对于汽车电底盘的绝缘阻值，R_f为采样电阻值。

2.根据权利要求1所述的一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法，其特征在于，所述S1中，采样电压的连续时间函数为：

U_f(t)＝a₁+a₂exp(-t/a₃)

其中，a₁为响应稳态分量，既是采样电压的平稳值，也是无Y电容时的采样电压值；a₂为响应增益，即在方波信号发生阶跃时的采样电压值与平稳时的采样电压值的差值；a₃为响应时间常数，即等效Y电容的时间常数。

3.根据权利要求1所述的一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法，其特征在于，所述S204中，第一最小二乘模型为：

ΔU_f(k)＝H₁(k)*α(k)+e₁(k)

其中，H₁(k)＝U_f(t_k-1)-U_f(t_k-2)，α(k)＝exp(-Δt/a₃(k))，ΔU_f(k)＝U_f(t_k)-U_f(t_k-1)，e₁(k)是一维随机观测噪声且为零均值、独立的高斯白噪声序列；

所述第二最小二乘模型为：

U_f(k)＝H₂(k)a₁(k)+Y(k)+e₂(k)

其中，U_f(k)表示t_k时刻的U_f， 为第一个最小二乘模型中k时刻的状态估计值，e₂(k)是一维随机观测噪声且为零均值、独立的高斯白噪声序列。

4.根据权利要求1所述的一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法，其特征在于，所述S312中，采样电压U_f+的值在时间t下的函数为：

U_f+(t)＝a₁₊+a₂₊exp(-t/a₃₊)

采样电压U_f-的值在时间t下的函数为：

U_f-(t)＝a_1-+a_2-exp(-t/a_3-)。