CN113805065A - 一种基于余弦相似度的混联电池组多故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于余弦相似度的混联电池组多故障诊断方法,涉及车载动力电池系统故障诊断领域,采用交错电压测量设计安装电压传感器的位置,根据异常测量电压的传感器编号,判断出故障的类型和位置;利用所建立的检测模型,计算编号相邻的传感器测量电压值的余弦相似度。将所有余弦相似度的值作为故障诊断策略的输入,得出故障的类型。至此,可以区分出传感器故障、连接松脱故障和短路故障。最后,根据所提出的隔离模型,对具有相似特征的外部短路和内部短路故障,以及传感器故障中的电压冻结和随机偏差,设置不同的阈值进行隔离。本发明无需其余的计算和模型,就可以实现多种类型故障的诊断,大大简化了电池系统故障诊断的难度。
Description
技术领域
本发明涉及车载动力电池系统故障诊断领域,尤其涉及一种基于余弦相似度的混联电池组多故障诊断方法。
背景技术
电动汽车已被公认为是未来高效和可持续交通运输系统的重要组成部分。电池管理系统(Battery Management System,BMS)是电动汽车动力电池的关键部分,它在很大程度上决定了汽车可驾驶性和每次充电的行驶里程。近年来由于动力电池引发的火灾事故占新能源汽车事故的比例越来越搞,因此,BMS需要对潜在的故障进行快速准确的诊断,从而避免因为故障引发的火灾等问题,并保证电动汽车的正常运行。电池系统的故障诊断通常可以分为识别、定位、检测三个步骤,对于具有相同特征的多种故障类型,还需要进行隔离。
目前,电池系统的故障诊断方法包括基于经验知识、解析模型和数据驱动的方法。基于经验知识的方法模型的方法主要依靠人工分析、逻辑推理等主观的分析方法,例如基于故障树的分析方法;基于模型的方法通常比较输出的残差信号与实测值,或者比较不同算法计算的模型参数,然后设定阈值进行判断;基于数据驱动的方法包括大数据分类或统计方法,常用来比较单体不一致或捕捉表征异常波动的参数值。目前,电池系统故障诊断依旧存在如下问题:
(1)早期故障检测困难
对于早期不明显的故障,例如短路故障中的内部短路故障,采用基于模型的方法需要建立复杂的解析表达式,然后比较模型输出的参数,根据阈值来进行判断。此方法不仅计算量复杂,而且容易因模型参数估计不准确造成误诊。
(2)检测类型单一
电池系统包括许多不同的种类。通常一种方法只能检测单种类型的故障,对于不同的故障类型,需要采取不同的方法。
(3)故障类型隔离困难
对于具有相同特征的多种故障类型,例如短路故障中的外部短路和内部短路,在一些方法中表征出的故障特征极为相似,较难实现两种故障的隔离。同样,为隔离传感器故障的不同类型,传统的方法需要增加额外的硬件才能实现。
发明内容
本发明的目的是解决上述现有技术的不足,提供一种可以识别出三种不同类型的故障,可对电池系统早期故障进行检测,对于不同工况的故障适用性强,隔离具有相似特征的故障类型的基于余弦相似度的混联电池组多故障诊断方法
本发明解决上述现有技术的不足所采用的技术方案是:
一种基于余弦相似度的混联电池组多故障诊断方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤一:按照交错电压测量设计布置混联电池组电路中电池和电压传感器的位置:
混联电池组电路包括相互并联的i条支路,每条支路上串联n个电池;对每条支路上的 n个电池(按序)依次编号为Cell i,1、Cell i,2、Cell i,3、……Cell i,n;(i与第i条支路相对应,即:第2条支路上的n个电池(按序)依次编号为:Cell 2,1、Cell 2,2、Cell 2,3、…… Cell 2,n)。因此,Cell i,n表示第i条支路上编号为n的电池;
使用第i组数据编号的2n个电压传感器测量第i条支路上的n个电池间交错电压,测量方法为:使用编号为i,1、i,2、i,3、……i,2n的电压传感器(按编号顺序)分别测量Celli,1 (电池编号为Cell i,1的电池)正负极间电压Vi,1、Cell i,1的正极到Cell i,2的正极间的电压 Vi,2、Cell i,1的负极到Cell i,2的负极间的电压Vi,3、Cell i,2的正极到Celli,3的正极间的电压Vi,4、Cell i,2的负极到Cell i,3的负极间的电压Vi,5、……Cell i,n-1的正极到Cell i,n的正极间的电压Vi,2n-2、Cell i,n-1的负极到Cell i,n的负极间的电压Vi,2n-1、Cell i,n正负极间电压 Vi,2n;(测量过程中的Cell i,n是指电池编号为Cell i,n的电池;Vi,2n表示第i条支路上编号为 2n的电压传感器测量的电压值);
步骤二:建立基于余弦相似度的多故障检测模型:
基于余弦相似度的多故障检测模型的计算公式为:
式中xk表示电压传感器X在k时刻的值;yk表示电压传感器Y在k时刻的值;a为递归移动窗口,C(k)为独立方波信号;独立方波信号中c0取值为0.05,时间周期取T0为60;a 取值为30;
电压传感器X和电压传感器Y为同一条支路中两个编号相关的两个电压传感器;两个编号相关的电压传感器指同一条支路中编号相邻的两个传感器以及编号为i,2n(编号最后一个)和编号为i,1(编号第一个)的两个传感器。
Rcs(xk,yk)表示由传感器X和传感器Y在k时刻测量电压值xk和yk计算得到的余弦相似度;Rcs(x,y)表示由传感器X和传感器Y的测量电压值x和y计算得到的余弦相似度;Rcs表示余弦相似度;RCS(Vi,2n-1,Vi,2n)表示分别由编号为i,2n-1的传感器和编号为i,2n的传感器测量得到的电压Vi,2n-1和Vi,2n计算得到的余弦相似度。
步骤三:故障诊断策略;
根据各电压传感器实时采集到的电压值Vi,1、Vi,2、Vi,3、……Vi,2n计算Rcs(x,y);
将由所有电压传感器测量值计算得到的Rcs(x,y)分为Rgroup1和Rgroup2两个不同的组: Rgroup1中的Rcs(x,y)所涉及到的两个传感器的编号中,编号较小的为奇数;Rgroup2中的Rcs(x, y)所涉及到的两个传感器的编号中,编号较小的为偶数,(电压传感器编号大小的比较时,比较同一条支路中两个传感器的顺序编号,例如RCS(Vi,1,Vi,2)属于Rgroup1,而RCS(Vi,2,Vi,3)属于Rgroup2)。即:
Rgroup1=[RCS(Vi,1,Vi,2),RCS(Vi,3,Vi,4),RCS(Vi,5,Vi,6),…,RCS(Vi,2n-1,Vi,2n)]
Rgroup2=[RCS(Vi,2,Vi,3),RCS(Vi,4,Vi,5),RCS(Vi,6,Vi,7),…,RCS(Vi,2n,Vi,1)]
当Rgroup1和Rgroup2中的所有RCS(x,y)都极为接近0°(不大于0.4°)时,无故障;
当Rgroup2中的RCS(Vi,2n-4,Vi,2n-3),RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)发生明显的上升,RCS(Vi,2n-3,Vi,2n-2)几乎不变,其余RCS(x,y)保持不变时,编号为Cell i,n-1的电池处于短路状态;
当Rgroup1中RCS(V2n-3,V2n-2),RCS(V2n-1,V2n)发生明显的上升,而RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)几乎不变,其余RCS(x,y)保持不变时,电池n-1和电池n之间发生连接松脱故障;
当分别来自Rgroup1和Rgroup2的RCS(Vi,n-1,Vi,n),RCS(Vi,n,Vi,n+1)发生明显的上升,其余RCS(x, y)保持不变时,编号为i,n的电压传感器发生故障;
故障诊断策略:当Rgroup1中有两个相邻的RCS(x,y)发生了明显的上升,即可以判断出现了连接松脱故障;当Rgroup2中有两个相邻的RCS(x,y)发生了明显的上升,即可以判断出现了短路故障;当Rgroup1和Rgroup2分别有一个RCS(x,y)发生了明显的上升,即可以判断出现了传感器故障,两个RCS(x,y)中编号相同的传感器即为出现故障的传感器。
进一步的,区分具有相似特征故障的隔离方法:
当Rgroup2中的的RCS(Vi,2n-4,Vi,2n-3),RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)上升到20°以上,其余RCS(x,y)保持不变时,编号为Cell i,n-1的电池处于外部短路状态;当Rgroup2中的RCS(Vi,2n-4,Vi,2n-3), RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)上升到1°以上、20°以下,其余RCS(x,y)保持不变时,编号为Celli,n-1的电池处于内部短路状态;
当分别来自Rgroup1和Rgroup2的RCS(Vi,n-1,Vi,n),RCS(Vi,n,Vi,n+1)上升到10°以上,其余RCS(x, y)保持不变时,第i条支路上的编号为i,n的电压传感器处于随机偏差故障状态;当分别来自 Rgroup1和Rgroup2的RCS(Vi,n-1,Vi,n),RCS(Vi,n,Vi,n+1)上升到4°以上、10°以下,其余RCS(x,y)保持不变时,第i条支路上的编号为i,n的电压传感器处于电压冻结故障状态。
本发明的有益效果在于:(1)本发明能够对常见的连接松脱故障,短路故障和传感器故障进行识别、定位、检测。(2)对于具有相似特征的故障,例如短路故障中的外部短路和内部短路,通过设置合理的阈值,进行简单有效的隔离。(3)基于余弦相似度的多故障诊断,不同故障的阈值间隔大,具有较好的区分度,即不易导致误诊。
附图说明
图1为本发明基于余弦相似度的混联电池组多故障诊断方法流程图。
图2为混联电池组故障模拟详情图。
图3为无故障时的RCS图。
图4为发生外部短路故障的RCS图。
图4a为图4的局部放大图。
图5为发生内部短路故障的RCS图。
图5a为图5的局部放大图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明所提出的技术方案进行详细、清晰的描述。显然,所描述的实施例是本发明的一种情况,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无明显创新下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明解决上述现有技术的不足所采用的技术方案是:
一种基于余弦相似度的混联电池组多故障诊断方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤一:按照交错电压测量设计布置混联电池组电路中电池和电压传感器的位置:
混联电池组电路包括相互并联的i条支路,每条支路上串联n个电池;对每条支路上的 n个电池(按序)依次编号为Cell i,1、Cell i,2、Cell i,3、……Cell i,n;(i与第i条支路相对应,即:第2条支路上的n个电池(按序)依次编号为:Cell 2,1、Cell 2,2、Cell 2,3、…… Cell 2,n)。因此,Cell i,n表示第i条支路上编号为Cell i,n的电池;
使用第i组数据编号的2n个电压传感器测量第i条支路上的n个电池间交错电压,测量方法为:使用编号为i,1、i,2、i,3、……i,2n的电压传感器(按编号顺序)分别测量Celli,1 正负极间电压Vi,1、Cell i,1的正极到Cell i,2的正极间的电压Vi,2、Cell i,1的负极到Cell i,2 的负极间的电压Vi,3、Cell i,2的正极到Cell i,3的正极间的电压Vi,4、Celli,2的负极到Cell i,3 的负极间的电压Vi,5、……Cell i,n-1的正极到Cell i,n的正极间的电压Vi,2n-2、Cell i,n-1的负极到Cell i,n的负极间的电压Vi,2n-1、Cell i,n正负极间电压Vi,2n;(测量过程中的Cell 1,1是指电池编号为Cell 1,1的电池;Vi,2n表示第i条支路上编号为i,2n的电压传感器测量的电压值);
步骤二:建立基于余弦相似度的多故障检测模型:
基于余弦相似度的多故障检测模型的计算公式为:
式中xk表示电压传感器X在k时刻的值;yk表示电压传感器Y在k时刻的值;a为递归移动窗口,C(k)为独立方波信号;独立方波信号中c0取值为0.05,时间周期取T0为60;a 取值30;
电压传感器X和电压传感器Y为同一条支路中两个编号相关的两个电压传感器;两个编号相关的电压传感器指同一条支路中编号相邻的两个传感器以及编号为i,2n(编号最后一个)和编号为i,1(编号第一个)的两个传感器。
Rcs(xk,yk)表示由传感器X和传感器Y在k时刻测量电压值xk和yk计算得到的余弦相似度;Rcs(x,y)表示由传感器X和传感器Y的测量电压值x和y计算得到的余弦相似度;Rcs表示余弦相似度值;RCS(Vi,2n-1,Vi,2n)表示分别由编号为i,2n-1的传感器和编号为i,2n传感器测量得到的电压Vi,2n-1和Vi,2n,计算得到的余弦相似度。
步骤三:故障诊断策略;
根据各电压传感器实时采集到的电压值Vi,1、Vi,2、Vi,3、……Vi,2n计算Rcs(x,y);
将由所有电压传感器测量值计算得到的Rcs(x,y)分为Rgroup1和Rgroup2两个不同的组: Rgroup1中的Rcs(x,y)所涉及到的两个传感器的编号中,编号较小的为奇数;Rgroup2中的Rcs(x, y)所涉及到的两个传感器的编号中,编号较小的为偶数(电压传感器编号大小的比较时,比较同一条支路中两个传感器的顺序编号,例如RCS(Vi,1,Vi,2)属于Rgroup1,而RCS(Vi,2,Vi,3)属于 Rgroup2)。即:
Rgroup1=[RCS(Vi,1,Vi,2),RCS(Vi,3,Vi,4),RCS(Vi,5,Vi,6),…,RCS(Vi,2n-1,Vi,2n)]
Rgroup2=[RCS(Vi,2,Vi,3),RCS(Vi,4,Vi,5),RCS(Vi,6,Vi,7),…,RCS(Vi,2n,Vi,1)]
当Rgroup1和Rgroup2中的所有RCS(x,y)都极为接近0°(不大于0.4°)时,无故障;
当Rgroup2中的RCS(Vi,2n-4,Vi,2n-3),RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)发生明显的上升,RCS(Vi,2n-3,Vi,2n-2)几乎不变,其余RCS(x,y)保持不变时,编号为Cell i,n-1的电池处于短路状态;
当Rgroup1中RCS(V2n-3,V2n-2),RCS(V2n-1,V2n)发生明显的上升,而RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)几乎不变,其余RCS(x,y)保持不变时,电池n-1和电池n之间发生连接松脱故障;
当分别来自Rgroup1和Rgroup2的RCS(Vi,n-1,Vi,n),RCS(Vi,n,Vi,n+1)发生明显的上升,其余RCS(x, y)保持不变时,序号为i,n的电压传感器发生故障;
故障诊断策略:当Rgroup1中有两个相邻的RCS(x,y)发生了明显的上升,即可以判断出现了连接松脱故障;当Rgroup2中有两个相邻的RCS(x,y)发生了明显的上升,即可以判断出现了短路故障;当Rgroup1和Rgroup2分别有一个RCS(x,y)发生了明显的上升,即可以判断出现了传感器故障,两个RCS(x,y)中编号相同的传感器即为出现故障的传感器。
进一步的,区分具有相似特征故障的隔离方法:
当Rgroup2中的的RCS(Vi,2n-4,Vi,2n-3),RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)上升到20°以上,其余RCS(x,y)保持不变时,编号为Cell i,n-1的电池处于外部短路状态;当Rgroup2中的RCS(Vi,2n-4,Vi,2n-3), RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)上升到1°以上、20°以下,其余RCS(x,y)保持不变时,编号为Celli,n-1的电池处于内部短路状态;
当分别来自Rgroup1和Rgroup2的RCS(Vi,n-1,Vi,n),RCS(Vi,n,Vi,n+1)上升到10°以上,其余RCS(x, y)保持不变时,第i条支路上的编号为i,n的电压传感器处于随机偏差故障状态;当分别来自 Rgroup1和Rgroup2的RCS(Vi,n-1,Vi,n),RCS(Vi,n,Vi,n+1)上升到4°以上、10°以下,其余RCS(x,y)保持不变时,第i条支路上的编号为i,n的电压传感器处于电压冻结故障状态。
本发明中所述的极为接近0°是指不大于0.4°;所述的几乎不变是指变化小于0.4°。
本发明提供的基于余弦相似度的混联电池组多故障诊断方法中,各步骤的理论依据如下:
步骤一:按照交错电压测量设计布置电池和传感器的位置。在电路中分别模拟不同的故障实验,采集电压传感器测量的电压数据。交错电压测量设计,是为了保证当一个电池单体出现故障的时候,有两个电压传感器的示数随之发生异常改变。同理,当两个电池之间发生连接松脱故障的时候,也有两个电压传感器的示数随之发生异常改变,但异常传感器的编号不同。而传感器故障发生的时候,仅出现故障的传感器示数发生改变,与之相邻的其余传感器示数不会发生改变。每条支路上串联n个电池,每个电池需要2个传感器,然后将i条支路并联起来,共使用2in个电压传感器。Vi,n表示第i条支路上编号为n的电压传感器测量的电压值。
(1)当电路无故障发生的时候,该支路上电压变化趋势相同。当某一支路上发生故障时,该支路上出现故障的位置测量电压值发生异常变化,虽然这会导致其他支路的电压也会随之改变,但其他支路上各传感器测量电压值与其同一支路上的其余传感器测量电压值变化趋势依旧相同。
(2)当支路i上编号为n-1的电池Cell i,n-1发生短路故障时,传感器测量电压Vi,2n-3和 Vi,2n-2同时出现异常变化,通过两个测量电压值异常变化的传感器显示故障特征,出现测量值异常变化的传感器中,编号较小的为奇数;
(3)当支路i上的电池Cell i,n-1和电池Cell i,n之间发生连接松脱故障,传感器测量电压 Vi,2n-2和Vi,2n-1同时出现异常变化,通过两个测量电压值异常变化的传感器显示故障特征,出现测量值异常变化的传感器中,编号较小的为偶数;
(4)当支路i上的编号为n的电压传感器处于故障时,传感器测量电压值Vi,n出现异常变化,而其余传感器测量电压值均正常。
于是,为了识别出故障的类型,可通过观察出现异常测量电压值的传感器编号进行推断。若仅一个电压传感器测量值出现异常变化,说明发生传感器故障;若两个电压传感器测量值出现异常变化,说明发生连接松脱故障或短路故障。根据两个传感器的编号,判断具体故障类型。若出现测量值异常变化的传感器中,编号较小的为奇数,说明是短路故障,若出现测量值异常变化的传感器中,编号较小的为偶数,说明是连接松脱故障。按照前面的分析,根据测量值异常变化的传感器编号,可以实现故障的准确定位。
步骤二:建立基于余弦相似度的多故障检测模型:
余弦相似度,又称为余弦相似性,是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。
式中,COSθ(X,Y)k表示向量X和向量Y之间的余弦相似度,xk表示向量X在k时刻的值;yk表示向量Y在k时刻的值。实际运用的时候,由于数据量的原因,需要考虑诊断灵敏性和测量误差的影响,所以引入递归移动窗口a来平衡灵敏性和测量误差的影响。灵敏度随移动窗口a的增大而减小,测量误差的影响程度随移动窗口a的减小而增大。a通常取值为 30。无故障发生的时候,任意相邻编号传感器测量电压值Vi,n和Vi,n+1变化趋势一致,即两电压曲线近似平行。于是,向量Vi,n和Vi,n+1之间的夹角始终接近0°,COSθ(Vi,n,Vi,n+1)k始终为 1。故障发生的时候,根据前面的分析,必定会有传感器测量电压值发生改变,从而造成相邻传感器编号的X和Y两向量之间的余弦相似度COSθ(X,Y)k在出现故障的时刻发生异常的下降
该方法能够实现故障的检测,但是余弦相似度范围通常在0-1之内变化,即不同故障的下降程度区分度不大。因此,所以利用两向量的余弦夹角θ(X,Y)k来间接表示二者的余弦相似度,得到不同向量之间新的余弦相似度计算式。
新的余弦相似度值,同样可以实现故障的检测。无故障发生的时候,任意相邻编号传感器测量电压值Vi,n和Vi,n+1变化趋势一致,即两电压曲线近似平行,于是θ(X,Y)k极为接近 0°;反之,当故障发生的时候,根据前面的分析,必定会有传感器测量电压值发生异常改变,从而造成相邻传感器编号的X和Y两向量不平行,出现一定的角度,即θ(X,Y)k的值出现明显的上升。采用此方法计算出的余弦相似度值,变化范围在0-90°之间,不同故障之间的区分度大,不易误诊。
在实际应用中,所有的测量值都存在测量误差。当电池组处于动态工作状况下,即有变化明显的输入或输出时,由于电压会随之有明显的变化,电压变化趋势在相似度计算中起主导作用,此时的测量误差可以忽略不计。但当电池组处于非动态工况,即电流为零或以恒定电流充电或放电的工作状况时,实际电池单电压趋于一个稳定的值或变化不明显。此时,测量误差就会在相似度计算中起主导作用,一个小的测量误差可以使相似度产生较大的变化。为了解决这个问题,可以在电压采集数据上增加一个独立的离散方波信号C(k),作为一个电压的校正函数。
电压采集数据就变成了一个准方波曲线,而不是一个稳定的数字,从而使电压有较为明显的变化趋势。得到新的计算公式。
于是,故障检测模型如下所示。
(1)无故障时,所有的RCS(x,y)极为接近0°。
(2)当Cell i,n-1发生短路故障时,传感器测量电压值Vi,2n-3和Vi,2n-2出现相同趋势的异常变化。因此,RCS(Vi,2n-4,Vi,2n-3)和RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)出现明显的上升,RCS(Vi,2n-3,Vi,2n-2)由于 Vi,2n-3和Vi,2n-2变化趋势相同,无明显上升,其余RCS(x,y)不变,仍旧极为接近0°。
(3)当支路i上的电池Cell i,n-1和电池Cell i,n之间发生连接松脱故障时,Vi,2n-2和Vi,2n-1出现相同趋势的异常变化。因此,RCS(V2n-3,V2n-2)和RCS(V2n-1,V2n)出现明显的上升, RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)由于Vi,2n-2和Vi,2n-1变化趋势相同,无明显上升,其余RCS(x,y)不变,仍旧极为接近0°。
(4)当支路i上的编号为n的电压传感器发生故障,传感器测量电压值Vi,n出现异常变化。因此RCS(Vi,n-1,Vi,n)和RCS(Vi,n,Vi,n+1)出现明显的上升,其余RCS(x,y)不变,仍旧极为接近0°。
步骤三:建立故障诊断策略:
根据采集到的电压数据,根据步骤二中RCS(xk,yk)的计算公式,得到相邻编号传感器的测量电压值之间余弦相似度RCS(x,y)。每个余弦相似度涉及两个传感器编号,首先将计算得到的余弦相似度分为两个组:Rgroup1和Rgroup2。Rgroup1中的每个余弦相似度,两个传感器编号中较小的为奇数;Rgroup2中的每个余弦相似度,两个传感器编号中较小的为偶数。例如:RCS(Vi,1,Vi,2)属于Rgroup1,而RCS(Vi,2,Vi,3)属于Rgroup2。
Rgroup1=[RCS(Vi,1,Vi,2),RCS(Vi,3,Vi,4),RCS(Vi,5,Vi,6),…,RCS(Vi,2n-1,Vi,2n)]
Rgroup2=[RCS(Vi,2,Vi,3),RCS(Vi,4,Vi,5),RCS(Vi,6,Vi,7),…,RCS(Vi,2n,Vi,1)]
(1)当无故障的时候,Rgroup1和Rgroup2中的所有RCS(x,y)都极为接近0°。
(2)当电池Cell i,n-1处于短路状态时,测量电压Vi,2n-1和Vi,2n出现趋势相同的异常变化,其他测量电压无变化。所以Rgroup2中的RCS(Vi,2n-4,Vi,2n-3),RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)发生明显的上升。RCS(Vi,2n-3,Vi,2n-2)由于Vi,2n-3和Vi,2n-2变化趋势相同,所以几乎不变,其余RCS(x,y)保持不变。
(3)当接触电阻Rn-1,n处于故障状态时,即电池Cell i,n-1和电池Cell i,n之间发生连接松脱故障,测量电压Vi,2n-2和Vi,2n-1出现趋势相同的异常变化,其他测量电压无变化。所以 Rgroup1中RCS(V2n-3,V2n-2),RCS(V2n-1,V2n)发生明显的上升,而RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)由于Vi,2n-2和Vi,2n-1变化趋势相同,所以几乎不变,其余RCS(x,y)保持不变。
(4)当第i条支路上,序号为n的电压传感器处于故障时,测量电压Vi,n出现异常变化,其余测量电压正常。所以分别来自Rgroup1和Rgroup2的RCS(Vi,n-1,Vi,n),RCS(Vi,n,Vi,n+1)发生明显的上升,其余RCS(x,y)保持不变。
于是可以得到故障诊断策略。当Rgroup1中有两个相邻的RCS(x,y)发生了明显的上升,即可以判断出现了连接松脱故障;当Rgroup2中有两个相邻的RCS(x,y)发生了明显的上升,即可以判断出现了短路故障;当Rgroup1和Rgroup2分别有一个RCS(x,y)发生了明显的上升,即可以判断出现了传感器故障,两RCS(x,y)中编号相同的传感器即为出现故障的传感器。
进一步的,建立用于具有相似特征的故障之间进行隔离的方法的理论是:步骤三的诊断策略,能够容易地诊断出连接松脱故障、短路故障和传感器故障。然而,短路故障包括外部短路和内部短路两种不同的类型。当电池Cell i,n-1处于短路状态时,外部短路和内部短路故障都是通过检测Rgroup2中的RCS(Vi,2n-4,Vi,2n-3),RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)发生明显的上升进行判断。同样地,对于传感器故障而言,包括电压冻结和随机偏差等故障。当第i条支路上,序号为 n的电压传感器处于故障时,分别来自Rgroup1和Rgroup2的RCS(Vi,n-1,Vi,n),RCS(Vi,n,Vi,n+1)发生明显的上升。在实际运用过程中,需要对其进行区分,即隔离外部短路和内部短路,以及传感器的不同类型。为了实现隔离的效果,引入阈值,对同一特征的故障进行隔离。
如图2所示的混联电池组故障模拟详情图,用图2所示的电路进行实验、检测本发明的使用效果。
步骤一:按照交错电压测量设计布置电池的位置,并安装电压传感器。并在实验过程中分别模拟不同的故障,采集电压传感器测量的电压数据。
故障模拟详情如图2所示,实验使用4个LR1865SZ电池,组成2串2并的混联电池组电路,该混联电池组电路包括相互并联的2条支路,每条支路上串联2个电池;对2条支路上的4个电池按序依次编号为Cell 1,1、Cell 1,2和Cell 2,1、Cell 2,2;
使用2组数据对2组、8个电压传感器编号,两组数据分别为:1,1、1,2、1,3、1,4和2,1、2,2、2,3、2,4;
使用第i组数据编号的2n个电压传感器测量第i条支路上的n个电池间交错电压,测量方法为:使用编号为1,1、1,2、1,3、1,4的电压传感器按编号顺序分别测量Cell 1,1正负极间电压V1,1、Cell 1,1的正极到Cell 1,2的正极间的电压V1,2、Cell 1,1的负极到Cell1,2的负极间的电压V1,3、Cell 1,2正负极间电压V1,4;(测量过程中的Cell 1,1是指电池编号为Cell 1,1 的电池,其余同理);
如图2所示的电路一共2条支路,每条支路2个电池,分别模拟连接松脱故障、传感器故障、外部短路故障和内部短路故障。连接松脱故障是通过在Cell 1,1和Cell 1,2之间串联一系列不同值的电阻实现的,正常两个电池之间由导线连接,导线的内阻极小,大约为20mΩ。本次实验,在100秒的时候串联一个200mΩ的电池,在800秒的时候串联一个400mΩ的电阻,这两个电阻值是连接导线时内阻值的10-20倍,因此可以用来模拟连接松脱故障;传感器故障在第一条支路上编号为3的传感器上进行模拟,传感器故障包括多种类型,本次实验以电压冻结和随机偏差两种故障类型为例。首先,为模拟电压冻结故障,在100秒到500秒的时间内,保持V1,3的值不变。然后在500秒的时候,使V1,3恢复正常。经过200秒的过渡,从700秒开始,给V1,3增加一个振幅为0.1V的随机波动以模拟随机偏差故障。外部短路故障是指与电池并联的支路发生短路,通常在电池上并联一个阻值极小的电阻来实现,本次实验在电池Cell 2,1上并联一根导线进行模拟;内部短路故障是指电池单体自身被短路,通常在电池上并联一个阻值极大的电阻来实现,本次实验在电池Cell 2,1上并联一个阻值为20Ω的电阻进行模拟。
按照交错电压测量设计,4个电池,共需要8个电压传感器进行测量,按照要求布置好传感器的位置。不同的故障会导致传感器测量电压值发生不同的异常变化。
(1)当无故障的时候,所有传感器测量电压值的曲线变化趋势一致。
(2)当支路2中编号为1的电池Cell 2,1发生短路故障时,传感器测量电压V2,1和V2,2同时出现异常变化,通过两个测量电压值异常变化的传感器显示故障特征,出现测量值异常变化的传感器中,编号较小的为奇数;
(3)当支路1中的电池Cell 1,1和电池Cell 1,2之间发生连接松脱故障,传感器测量电压 V1,2和V1,3同时出现异常变化,通过两个测量电压值异常变化的传感器显示故障特征,出现测量值异常变化的传感器中,编号较小的为偶数;
(4)当支路1中的编号为3的电压传感器处于故障时,传感器测量电压值V1,3出现异常变化,而其余测量电压值均正常。
反之,通过传感器测量电压值的异常情况,也可以识别出不同的故障类型。若只有一个传感器示数出现异常,说明是传感器故障;若有两个传感器示数出现异常,且两者中传感器编号较小为奇数,说明是短路故障;若有两个传感器示数出现异常,且两者中传感器编号较小为偶数,说明是连接松脱故障。根据示数异常的传感器编号,也可以反推出故障的位置,既可以实现故障的定位。
步骤二:计算同一支路上,编号相邻的传感器测量电压值之间的余弦相似度值。
由步骤一得到不同故障情况下,8个传感器在实验中测得的电压数据。计算出相邻编号传感器测量电压值之间的余弦相似度,即分别计算出:RCS(V1,1,V1,2)、RCS(V1,2,V1,3)、RCS(V1,3,V1,4)、RCS(V1,4,V1,1)、RCS(V2,1,V2,2)、RCS(V2,2,V2,3)、RCS(V2,3,V2,4)、RCS(V2,4,V2,1)。RCS(V1,1,V1,2)表示测量电压值V1,1和测量电压值V1,2的余弦相似度,同理可得其余的余弦相似度。无故障的时候,余弦相似度RCS结果如图3所示,所有的RCS均在0.4°以内。外部短路故障的时候,余弦相似度RCS结果如图4所示,发生故障的时刻有RCS超过了0.4°。内部短路故障的时候,余弦相似度RCS结果图如图5所示,发生故障的时刻有RCS超过了0.4°。
步骤三:将步骤二计算得到的RCS(x,y)值分成两个组:每个涉及两个传感器编号,编号较小的为奇数的即为Rgroup1,编号较小的为偶数的即为Rgroup2,具体如下所示:
Rgroup1=[RCS(V1,1,V1,2),RCS(V1,3,V1,4),RCS(V2,1,V2,2),RCS(V2,3,V2,4)]
Rgroup2=[RCS(V1,2,V1,3),RCS(V1,4,V1,1),RCS(V2,2,V2,3),RCS(V2,4,V2,1)]
根据图1所示的故障诊断测量判断故障的类型
当Rgroup1和Rgroup2中都无RCS(x,y)超过阈值0.4°,说明无故障发生。
当检测到Rgroup2中的两余弦相似度值RCS(V2,4,V2,1),RCS(V2,2,V2,3)明显上升到0.4°以上,通常以1°为阈值,超过了1°即可以判断出现了短路故障,而RCS(V2,1,V2,2)和其余的余弦相似度值保持不变。说明测量电压V2,1和V2,2出现趋势相同的异常变化,即电池Cell 2,1处于短路状态。所以RCS(V2,4,V2,1),RCS(V2,2,V2,3)明显上升,而RCS(V2,1,V2,2)由于V2,1和V2,2变化趋势相同,所以几乎不变。
当检测到Rgroup1中的两余弦相似度值RCS(V1,1,V1,2),RCS(V1,3,V1,4)明显上升到0.4°以上,通常以10°为阈值,超过了10°即可以判断出现了连接松脱故障,而RCS(V1,2,V1,3)和其余的两余弦相似度值保持不变。说明测量电压V1,2和V1,3出现趋势相同的异常变化,即电池Cell 1,1和电池Cell 1,2之间发生连接松脱故障。所以RCS(V1,1,V1,2),RCS(V1,3,V1,4)明显上升,而 RCS(V1,2,V1,3)由于V1,2和V1,3变化趋势相同,所以几乎不变。
当检测到分别来自Rgroup1和Rgroup2的RCS(V1,2,V1,3),RCS(V1,3,V1,4)明显上升到0.4°以上,通常以4°为阈值,超过了4°即可以判断出现了传感器故障,其余相似度保持不变。说明测量电压V1,3出现异常变化,即支路1上编号为3的电压传感器处于故障。由于传感器故障仅影响自身的示数,与之相邻的两传感器测量电压值正常,所以仅有RCS(V1,2,V1,3),RCS(V1,3,V1,4)明显上升。
步骤四:在步骤三的基础上,针对具有相似特征的故障类型,设置不同的阈值进行隔离。
当电池Cell 2,1处于短路状态时,无论是内部短路还是外部短路,都会导致Rgroup2中的RCS(V2,4,V2,1),RCS(V2,2,V2,3)发生明显的上升。外部短路故障发生时,RCS(V2,4,V2,1),RCS(V2,2,V2,3)上升到20°以上。而内部短路故障发生时,RCS(V2,4,V2,1),RCS(V2,2,V2,3)仅上升到1°以上,但远在20°以下。于是通过设置阈值来隔离两种短路。即只有当Rgroup2中的RCS(V2,4,V2,1), RCS(V2,2,V2,3)上升到20°以上才为外部短路;如果RCS(V2,4,V2,1),RCS(V2,2,V2,3)仅上升到1°以上,但远在20°以下,则为内部短路。
当支路1上编号为3的电压传感器处于故障时,无论是何种类型的传感器故障。都是来自Rgroup1和Rgroup2的RCS(V1,2,V1,3),RCS(V1,3,V1,4)发生明显的上升,其余相似度保持不变。当发生随机偏差故障的时候,RCS(V1,2,V1,3),RCS(V1,3,V1,4)上升到10°以上;当出现电压冻结的时候,RCS(V1,2,V1,3),RCS(V1,3,V1,4)仅上升到4°以上,但远在10°以下。于是通过设置阈值来隔离两种不同的传感器故障。即只有当RCS(V1,2,V1,3),RCS(V1,3,V1,4)上升到10°以上才为随机偏差故障;如果RCS(V1,2,V1,3),RCS(V1,3,V1,4)仅上升到4°以上,但在10°以下,则为电压冻结故障。
上述虽然已经结合附图对本发明的具体实施方法进行了清晰的描述,但并非对本发明保护范围的限制,对于本领域的普通技术人员而言,在无明显创新下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
Claims (2)
1.一种基于余弦相似度的混联电池组多故障诊断方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤一:按照交错电压测量设计布置混联电池组电路中电池和电压传感器的位置:
混联电池组电路包括相互并联的i条支路,每条支路上串联n个电池;对每条支路上的n个电池依次编号为Cell i,1、Cell i,2、Cell i,3、……Cell i,n;
使用第i组数据编号的2n个电压传感器测量第i条支路上的n个电池间交错电压,测量方法为:使用编号为i,1、i,2、i,3、……i,2n的电压传感器分别测量Cell i,1正负极间电压Vi,1、Cell i,1的正极到Cell i,2的正极间的电压Vi,2、Cell i,1的负极到Cell i,2的负极间的电压Vi,3、Cell i,2的正极到Cell i,3的正极间的电压Vi,4、Cell i,2的负极到Cell i,3的负极间的电压Vi,5、……Cell i,n-1的正极到Cell i,n的正极间的电压Vi,2n-2、Cell i,n-1的负极到Cell i,n的负极间的电压Vi,2n-1、Cell i,n正负极间电压Vi,2n;
步骤二:建立基于余弦相似度的多故障检测模型:
基于余弦相似度的多故障检测模型的计算公式为:
式中xk表示电压传感器X在k时刻的值;yk表示电压传感器Y在k时刻的值;a为递归移动窗口,C(k)为独立方波信号;
步骤三:故障诊断策略;
根据各电压传感器实时采集到的电压值Vi,1、Vi,2、Vi,3、……Vi,2n计算Rcs(x,y);
将由所有电压传感器测量值计算得到的Rcs(x,y)分为Rgroup1和Rgroup2两个不同的组:Rgroup1中的Rcs(x,y)所涉及到的两个传感器的编号中,编号较小的为奇数;Rgroup2中的Rcs(x,y)所涉及到的两个传感器的编号中,编号较小的为偶数,即:
Rgroup1=[RCS(Vi,1,Vi,2),RCS(Vi,3,Vi,4),RCS(Vi,5,Vi,6),…,RCS(Vi,2n-1,Vi,2n)]
Rgroup2=[RCS(Vi,2,Vi,3),RCS(Vi,4,Vi,5),RCS(Vi,6,Vi,7),…,RCS(Vi,2n,Vi,1)]
当Rgroup1和Rgroup2中的所有RCS(x,y)都极为接近0°时,无故障;
当Rgroup2中的RCS(Vi,2n-4,Vi,2n-3),RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)发生明显的上升,RCS(Vi,2n-3,Vi,2n-2)几乎不变,其余RCS(x,y)保持不变时,编号为Cell i,n-1的电池处于短路状态;
当Rgroup1中RCS(V2n-3,V2n-2),RCS(V2n-1,V2n)发生明显的上升,而RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)几乎不变,其余RCS(x,y)保持不变时,电池n-1和电池n之间发生连接松脱故障;
当分别来自Rgroup1和Rgroup2的RCS(Vi,n-1,Vi,n),RCS(Vi,n,Vi,n+1)发生明显的上升,其余RCS(x,y)保持不变时,编号为i,n的电压传感器发生故障。
2.根据权利要求1所述的基于余弦相似度的混联电池组多故障诊断方法,其特征在于区分具有相似特征故障的隔离方法为:
当Rgroup2中的的RCS(Vi,2n-4,Vi,2n-3),RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)上升到20°以上,其余RCS(x,y)保持不变时,编号为Cell i,n-1的电池处于外部短路状态;当Rgroup2中的RCS(Vi,2n-4,Vi,2n-3),RCS(Vi,2n-2,Vi,2n-1)上升到1°以上、20°以下,其余RCS(x,y)保持不变时,编号为Cell i,n-1的电池处于内部短路状态;
当分别来自Rgroup1和Rgroup2的RCS(Vi,n-1,Vi,n),RCS(Vi,n,Vi,n+1)上升到10°以上,其余RCS(x,y)保持不变时,第i条支路上的编号为i,n的电压传感器处于随机偏差故障状态;当分别来自Rgroup1和Rgroup2的RCS(Vi,n-1,Vi,n),RCS(Vi,n,Vi,n+1)上升到4°以上、10°以下,其余RCS(x,y)保持不变时,第i条支路上的编号为i,n的电压传感器处于电压冻结故障状态。
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---|---|---|---|---|
CN114814593A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-07-29 | 哈尔滨工业大学(威海) | 基于闵氏距离和两步检测策略的电池组多故障诊断方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160231388A1 (en) * | 2015-02-06 | 2016-08-11 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus to estimate state of battery based on battery charging voltage data |
CN112014759A (zh) * | 2020-07-22 | 2020-12-01 | 量道(深圳)储能科技有限公司 | 基于分布式集群分析电池性能的方法及系统 |
CN112858917A (zh) * | 2021-01-15 | 2021-05-28 | 哈尔滨工业大学(威海) | 基于遗传算法优化神经网络的电池系统多故障诊断方法 |
CN113253113A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-08-13 | 重庆长安新能源汽车科技有限公司 | 一种动力电池一致性故障的预测方法 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160231388A1 (en) * | 2015-02-06 | 2016-08-11 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus to estimate state of battery based on battery charging voltage data |
CN112014759A (zh) * | 2020-07-22 | 2020-12-01 | 量道(深圳)储能科技有限公司 | 基于分布式集群分析电池性能的方法及系统 |
CN112858917A (zh) * | 2021-01-15 | 2021-05-28 | 哈尔滨工业大学(威海) | 基于遗传算法优化神经网络的电池系统多故障诊断方法 |
CN113253113A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-08-13 | 重庆长安新能源汽车科技有限公司 | 一种动力电池一致性故障的预测方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
陈如尹;赖松林;杨志;: "基于改进阈值比较法的电动汽车电池故障在线诊断方法", 电气技术, no. 12 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114814593A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-07-29 | 哈尔滨工业大学(威海) | 基于闵氏距离和两步检测策略的电池组多故障诊断方法 |
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