CN114035086A - 基于信号处理的电池组多故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

一种基于信号处理的电池组多故障诊断方法，根据锂离子电池组双线制电压测量拓扑结构，获得测量电压与电池单体、电压传感器、电池间连接电阻之间不同的对应关系；对锂离子电池组进行混合工况测试实验以得到测试数据集；经测试数据处理及参数选定后，基于电压间相关系数对电池组中电压传感器故障、电池间短连接故障以及电池短路故障进行检测与分离。本发明在不增加硬件成本的前提下实现电池组多种故障的检测与分离，同时实现计算量的减小，可实现故障的实时诊断，更适合实际应用。

Description

基于信号处理的电池组多故障诊断方法

技术领域

本发明涉及的是一种锂电池检测领域的技术，具体是一种基于信号处理的电池组多故障诊断方法。

背景技术

锂离子电池由于寿命长、自放电率低和能量密度高而被广泛用作储能装置。但是电池安全问题成为锂离子电池进一步推广应用的主要制约因素之一。由于电池本身制造问题以及之后使用条件的影响，电池系统中可能会出现各种各样的故障，包括传感器故障、电池间连接故障、电池本身的故障等，而电池本身的故障又包括过充、过放、内部短路和外部短路故障等。这些故障严重影响锂离子电池的使用寿命以及使用安全，因此快速有效的故障诊断方法以确保电池安全对于锂离子电池的广泛应用至关重要。

基于模型的诊断方法故障诊断速度、故障诊断率和计算负担无法兼顾，使得该方法很难实际应用于大规模电池组故障诊断中。基于机器学习的故障诊断方法需要对大量的历史数据进行训练，目前在电池诊断领域的应用相对较小。传统的基于信号处理的故障诊断方法无需建模且计算量较小，但是在多故障分离方面均存在一些问题，并且均未考虑电池不一致性的影响，因此多用于某种特定故障的诊断。

发明内容

本发明针对现有技术仅仅考虑一种故障导致的高误诊风险，以及多故障诊断的计算复杂度较高的缺陷，提出一种基于信号处理的电池组多故障诊断方法，在不增加硬件成本的前提下实现电池组多种故障的检测与分离，同时实现计算量的减小。通过设计的双线制测量拓扑，并引入电池组电压间相关系数，不需要建模以及滤波算法，仅根据相关系数即可实现具有相似电气特征和热特征的多种故障的快速检测与分离，且需要计算的相关系数个数仅比电池组内串联电池个数多一个，极大地减小了计算量，可实现故障的实时诊断，更适合实际应用。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种基于信号处理的电池组多故障诊断方法，包括：

步骤1、根据锂离子电池组双线制电压测量拓扑结构，获得测量电压与电池单体、电压传感器、电池间连接电阻之间不同的对应关系。

所述的锂离子电池组双线制电压测量拓扑结构是指：n个电池串联的锂离子电池组，

所述的对应关系是指：

其中：U_i为电压传感器i的测量值,U 为电压传感器n+1测量的电池组总电压；V_i为电池单体i的电压,i为流经电池组的电流，R_i,i+1为电池单体i与电池单体i+1之间的连接导线的电阻值，w表示电压传感器的测量噪声。

步骤2、对锂离子电池组进行混合工况测试实验以得到测试数据集。

所述的混合工况包括：城市功率驾驶工况(Urban Dynamometer DrivingSchedule,UDDS)，美国联邦城市驾驶工况(Federal Urban Driving Schedule，FUDS)。

步骤3、测试数据处理及参数选定，具体包括：

3.1)引入遗忘机制，以削弱故障诊断过程中大量的历史运行数据对诊断速度和精度的影响，并根据步骤2)中所得的测试数据集，确定滑动窗口的长度。

3.2)对测量电压叠加方波信号以削弱小电流情况下测量噪声对诊断的影响，并根据步骤 2)中所得的测试数据集，确定方波信号的幅值和周期。

3.3)根据步骤2)中所得的测试结果数据库，确定故障诊断中所选择的故障指示参数的阈值、电流相关阈值以及电压相关阈值。

步骤4、基于电压间相关系数对电池组中电压传感器故障、电池间短连接故障以及电池短路故障进行检测与分离，具体包括：

4.1)加载传感器测量数据。

4.2)当前后两个相邻采样时刻的电流变化超过相应的阈值，更新电池内阻。对个别异常采样点进行预处理。

4.3)考虑内阻不一致性计算电池组中单体电压间的相关系数，形成数据集合M1。

4.4)考虑内阻不一致性计算电池组中所有单体电压之和电池组电压之间的相关系数M2。

4.5)根据相关系数计算结果进行故障检测：当M1，M2中有元素超出阈值，则检测到故障发生，否则说明电池组内无故障发生。

4.6)当检测到故障，进一步根据异常元素的相对位置进行故障的定位与故障类型的区分：当两个异常元素不相邻，且二者之间间隔一个元素，则该位置处发生了连接故障；当相邻两个元素出现异常，则故障位置可确定，并判断步骤4.4)中相关系数是否超出阈值，当超出阈值则该故障为传感器故障，否则为短路故障。

技术效果

本发明基于双线制电压测量拓扑结构进一步实施锂离子电池组多故障诊断方法，考虑了内阻不一致性对基于相关性的故障诊断的影响，能准确实现故障的检测、定位与分离的同时提高了故障诊断的速度和精度，且该部分的计算量极小且不增加硬件成本，极大地减少了计算负担，更易于实现在线故障诊断。

附图说明

图1为本发明流程图；

图2为图1中所描述的锂离子电池组双线制电压测量拓扑图；

图3为图1所描述的锂离子电池组多故障检测与分离流程图；

图4为实施例效果对比曲线图。

具体实施方式

如图1所示，为本实施例涉及一种基于信号处理的锂离子电池组多故障诊断方法，包括以下步骤：

步骤1、设计锂离子电池组双线制电压测量拓扑，确保测量电压与电池单体、电压传感器、电池间连接电阻之间不同的对应关系，从而使得后续能够基于信号处理实现电池组多种故障的检测与分离。

如图2所示，在步骤1)中设计的电池组双线制电压测量拓扑，使得电池组内每个传感器均与一个电池单体以及两个连接电阻相对应，而电池组电压传感器则测量电池组总电压。根据该测量拓扑，可得电压传感器的测量值与电池单体的电压以及连接电阻的数学表达式为：

其中U_i为电压传感器i的测量值,U为电压传感器n+1测量的电池组总电压。V_i为电池单体i的电压,i为流经电池组的电流，R_i,i+1为电池单体i与电池单体i+1之间的连接导线的电阻值。 w表示电压传感器的测量噪声。

根据上述表达式可知，每个连接电阻分别与三个电压传感器测量值相关联，这使得很容易区分连接故障和其他故障。当发生连接故障，则有三个测量电压包含该故障信息。电池单体电压与两个电压传感器测量值相关。当发生电池短路故障，则有两个测量电压包含该故障信息。当发生传感器故障，则只有一个电压传感器测量值包含该故障信息。从而可以对不同的故障类型加以有效区分。

具体来说，当电池单体i和单体i+1之间发生连接故障，则测量值U_i、U_i+1和U同时出现异常。由于测量值U_i与U_i+1包含相同的故障信息，所以两者之间的相关系数的变化情况不会受到连接故障的影响，但是U_i-1与U_i之间的相关系数以及U_i+1与U_i+2之间的相关系数均会呈现出下降趋势。

当电池单体i发生短路故障，测量值U_i和U同时出现异常。U_i-1与U_i之间的相关系数以及U_i与U_i+1之间的相关系数均会呈现出下降趋势。U_i之和与U包含相同的故障信息，所以两者之间的相关系数将会保持在正常范围内。

当电压传感器i发生故障，则只有测量值Ui出现异常。U_i-1与U_i之间的相关系数、U_i与U_i+1之间的相关系数以及U_i之和与U之间的相关系数均会呈现出下降趋势。

步骤2、对锂离子电池组进行大量的测试实验，包括UDDS工况，FUDS工况，建立动态模拟工况实验数据库。

步骤3、测试数据处理及参数选定。确定滑动窗口的长度，方波信号的幅值和周期，电流相关阈值，电压相关阈值以及故障指标的阈值。

步骤4、如图3所示，根据测量电压计算每两个相邻单体的电压相关系数以及电池组电压相关系数，对电池组中电压传感器故障、电池间短连接故障以及电池短路故障进行检测与分离，具体包括：

4.1)加载传感器测量数据。包括电池组电压测量值U、电池组内各个电压测量值U_i以及电流测量值I。

4.2)内阻更新与数据预处理。当|I_k-I_k-1|超过电流相关阈值，更新内阻：

否则内阻维持原值。其中角标k指第k次采样，角标i指第i个单体，R_i指与电压传感器U_i对应的内阻，即电池i的内阻及两侧连接内阻R_i-1，i，R_i，i+1之和，U_t，k为n个单体测量电压在k时刻之和，U_k为k时刻测得的电池组总电压，R_t1，R_t2分别为U_t，U对应的内阻。

当ΔU_k·ΔU_k-1＜0或者|dΔU_k|大于电压相关阈值，

其中ΔU_k＝U_j，k- IΔR_i，j-U_i，k，dΔU_k＝ΔU_k-ΔU_k-1，

为ΔU在k-N至k-1采样时刻的平均值。

4.3)计算电池组中每两个相邻单体间的电压相关系数r_i，j(i＝1，2，…，n-1)以及r_n，1，形成数据集合M₁＝{r_1，2，r_2，3，…r_n-1，n，r_n，1}。其中r_i，j＝r(U_i，U_j-IΔR_i，j)，ΔR_i，j＝R_j-R_i。

定义向量并初始化：对于k＝0，定义向量α_k＝x_ky_k，β_k＝x_k，γ_k＝y_k，ε_k＝x_k ²，δ_k＝y_k ²r(X，Y)_k＝1，其中：变量X和Y分别表示两个电压向量U_i以及U_i+1，x_k与y_k分别表示X向量和y向量中第k时刻时的元素，r(X，Y)表示X和Y之间的相关系数。

当时刻k小于移动窗口长度m时：中间值更新为：α_k＝α_k-1+x_ky_k，β_k＝β_k-1+x_k，γ_k＝γ_k-1+y_k，ε_k＝ε_k-1+x_k ²，δ_k＝δ_k-1+y_k ²；计算相关系数

当时刻k大于移动窗口长度m时：中间值更新为：α_k＝α_k-1+x_ky_k-x_k-my_k-m，β_k＝β_k-1+x_k-x_k-m，γ_k＝γ_k-1+y_k-y_k-m，ε_k＝ε_k-1+x_k ²-x_k-m ²，δ_k＝δ_k-1+y_k ²- y_k-m ²；计算相关系数

4.4)计算电池组中所有单体电压之和电池组电压之间的相关系数r_t1，t2，得到M₂＝{r_t1，t2}。其中r_t1，t2＝r(U_t，U-IΔR_t1，t1)，ΔR_t1，t2＝R_t2-R_t1。

4.5)根据相关系数计算结果进行故障诊断：当M1，M2中有元素超出阈值，则检测到故障发生，当所有元素均在阈值之内，则电池组内无故障发生。

4.6)检测到故障后根据异常元素的位置进行故障的分离：当M1中所有元素都在正常范围内，M2超出相应阈值，则电压传感器n+1发生故障；当M1中r(U_i-1，U_i)和r(U_i+1，U_i+2)均超出阈值，则电池单体i与单体i+1之间发生了连接故障；当M1中r(U_i-1，U_i)和r(U_i+1，U_i+2)均超出相应的阈值，但是M2中r(U_t，U)保持在正常范围内，则电池单体i发生了短路故障。否则说明电压传感器i发生了故障。

经过具体实际实验，在室温常压的具体环境设置下，对6串锂离子电池组以不同初始 SOC验证上述多诊断方法，如图4所示，为短路故障状态下本方法与不考虑不一致性时方法的对比曲线图，本方法所需诊断时间明显小于不考虑不一致性时的常规方法。

与现有技术相比，本方法的相关系数的计算个数由2n变为n+1，减小了故障诊断的计算量，考虑内阻不一致性，提高了故障诊断的速度和精度。

上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。

Claims (6)

1.一种基于信号处理的电池组多故障诊断方法，其特征在于，包括：

步骤1、根据锂离子电池组双线制电压测量拓扑结构，获得测量电压与电池单体、电压传感器、电池间连接电阻之间不同的对应关系；

步骤2、对锂离子电池组进行混合工况测试实验以得到测试数据集；

步骤3、测试数据处理及参数选定，具体包括：

3.1)引入遗忘机制，以削弱故障诊断过程中大量的历史运行数据对诊断速度和精度的影响，并根据步骤2)中所得的测试数据集，确定滑动窗口的长度；

3.2)对测量电压叠加方波信号以削弱小电流情况下测量噪声对诊断的影响，并根据步骤2)中所得的测试数据集，确定方波信号的幅值和周期；

3.3)根据步骤2)中所得的测试结果数据库，确定故障诊断中所选择的故障指示参数的阈值、电流相关阈值以及电压相关阈值；

步骤4、基于电压间相关系数对电池组中电压传感器故障、电池间短连接故障以及电池短路故障进行检测与分离。

2.根据权利要求1所述的基于信号处理的电池组多故障诊断方法，其特征是，所述的锂离子电池组双线制电压测量拓扑结构是指：n个电池串联的锂离子电池组，

所述的对应关系是指：

其中：U_i为电压传感器i的测量值,U为电压传感器n+1测量的电池组总电压；V_i为电池单体i的电压,i为流经电池组的电流，R_i,i+1为电池单体i与电池单体i+1之间的连接导线的电阻值，w表示电压传感器的测量噪声。

3.根据权利要求1所述的基于信号处理的电池组多故障诊断方法，其特征是，所述的混合工况包括：城市功率驾驶工况(Urban Dynamometer Driving Schedule,UDDS)，美国联邦城市驾驶工况(Federal Urban Driving Schedule，FUDS)。

4.根据权利要求1所述的基于信号处理的电池组多故障诊断方法，其特征是，所述的检测与分离，具体包括：

4.1)加载传感器测量数据；

4.2)当前后两个相邻采样时刻的电流变化超过相应的阈值，更新电池内阻，对个别异常采样点进行预处理；

4.3)考虑内阻不一致性计算电池组中单体电压间的相关系数，形成数据集合M1；

4.4)考虑内阻不一致性计算电池组中所有单体电压之和电池组电压之间的相关系数M2；

4.5)根据相关系数计算结果进行故障检测：当M1，M2中有元素超出阈值，则检测到故障发生，否则说明电池组内无故障发生；

4.5)当检测到故障，进一步根据异常元素的相对位置进行故障的定位与故障类型的区分：当两个异常元素不相邻，且二者之间间隔一个元素，则该位置处发生了连接故障；当相邻两个元素出现异常，则故障位置可确定，并判断步骤4.4)中相关系数是否超出阈值，当超出阈值则该故障为传感器故障，否则为短路故障。

5.根据权利要求4所述的基于信号处理的电池组多故障诊断方法，其特征是，所述的数据集合M1，通过以下方式得到：计算电池组中每两个相邻单体间的电压相关系数r(U_i,U_i+1)(i＝1,2,…,n-1)以及r(U_n,U₁),形成数据集合M₁＝{r(U₁，U₂)，r(U₂，U₃)，…r(U_n-1，U_n)，r(U_n，U₁)}，其中：对于k＝0,定义向量α_k＝x_ky_k，β_k＝x_k，γ_k＝y_k，ε_k＝x_k ²，δ_k＝y_k ²r(X，Y)_k＝1，其中：变量X和Y分别表示两个电压向量U_i以及U_i+1，x_k与y_k分别表示X向量和y向量中第k时刻时的元素，r(X,Y)表示X和Y之间的相关系数；

当时刻k小于移动窗口长度m时：中间值更新为：α_k＝α_k-1+x_ky_k，β_k＝β_k-1+x_k，γ_k＝γ_k-1+y_k，ε_k＝ε_k-1+x_k ²，δ_k＝δ_k-1+y_k ²；计算相关系数

当时刻k大于移动窗口长度m时：中间值更新为：α_k＝α_k-1+x_ky_k-x_k-my_k-m，β_k＝β_k-1+x_k-x_k-m，γ_k＝γ_k-1+y_k-y_k-m，ε_k＝ε_k-1+x_k ²-x_k-m ²，δ_k＝δ_k-1+y_k ²-y_k-m ²；计算相关系数

6.根据权利要求4所述的基于信号处理的电池组多故障诊断方法，其特征是，所述的相关系数M2，通过以下方式得到：计算各单体电压测量值之和，由于

中电池组内电池之间连接线上的电压均被重复计算了一次，为提高诊断精度，需要将重复计算部分从电压总和中减去，得到

计算电压和U_t与电池组电压U之间的相关系数r(U_t,U)，得到M₂＝{r(U_t，U)}。

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