CN114580496A - 一种锂离子电池单体故障自检测方法 - Google Patents

一种锂离子电池单体故障自检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种锂离子电池单体故障检测方法，通过对多组正常工作的锂离子电池进行一定倍率恒流充放电循环试验，采集循环过程中电压与电池表面温度数据，然后对采集的数据进行处理，提取锂离子电池特征曲线并提取特征曲线峰值数据，再构建数据集并进行数据驱动模型训练，计算得到Hotelling T2统计量与SPE统计量，进而得到正常工作的锂离子电池失效概率，并设置异常判定概率阈值，然后对待测锂离子电池进行上述操作得到待测锂离子电池失效概率，根据待测锂离子电池失效概率与异常判定概率阈值的比对结果判断电池是否故障。本方法选择包含了电池性能演变与熵热变化等信息的数据集，更能体现电池复杂的微观性能演变，确保了故障诊断的准确性。

Description

一种锂离子电池单体故障自检测方法
技术领域
本发明涉及电池技术领域，具体涉及一种锂离子电池单体故障自检测方法。
背景技术
作为新能源汽车三大关键核心技术之一的新型动力电池系统，一直都是世界各国关注的焦点领域。伴随着电动汽车的使用，恶劣的路面条件、环境温度和负载的动态变化会导致电池系统性能非线性下降，进而导致漏液、绝缘损坏和部分短路等问题。若未能及时监测电池的故障特征，电池将加速老化恶化继而引发自燃、爆炸等严重安全事故，因此实现锂离子电池的精确故障检测有重要意义。
目前对锂离子电池的故障检测主要存在以下两个问题。
①衡量变量单一且代表性差：目前对锂离子电池单体的故障检测往往通过对多个单一变量如电压、温度等进行评价，而电池的性能演变是一个“微观—宏观闭环联动”的非线性动态过程。在电池实际使用过程中，电池内部实际化学反应受诸多因素影响，电池材料属性、加工工艺、充放电倍率等差异均会影响电池内部反应过程，反应电池内部微观反应偏离常态的变量也十分复杂，包括运行温度、电压、电流、剩余容量以及变量变化梯度等等，实现高精度的电池故障检测需要选取更能够表征电池状态的分析变量。
②故障检测模型构建数据分析少且准确度不够：电池故障检测判断变量与故障阈值需要大量针对性结合该电池在不同工况下的运行数据，目前的故障检测不完善的一个主要原因是数据分析量不充分导致的模型精度问题。
针对以上两个技术难点可知，在通信技术不断升级与大数据挖掘算法不断优化的背景下，结合深度学习算法实现高精度电池故障检测是非常有研究和应用价值的。
发明内容
针对上述现有技术中存在的问题，本发明提供了一种锂离子电池单体故障检测方法，基于电池特征曲线，选择具有电池性能演变与熵热变化等信息的数据集，更能体现电池复杂的微观性能演变，确保了故障诊断的准确性，同时采用数据驱动算法，避免了对电池复杂演变过程与宏观物理表现的关系研究，大大降低了研究复杂度。
本发明技术方案如下：
一种锂离子电池单体故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对多组正常工作的锂离子电池进行一定倍率恒流充放电循环试验，采集循环过程中电压与电池表面温度数据；
S2：对采集的电压与电池表面温度数据进行处理，提取锂离子电池特征曲线，并采用滤波算法对特征曲线进行平滑处理；
S3：提取平滑处理后的特征曲线峰值数据，根据特征曲线峰值数据和电池基本状态参数组成数据集，基于深度学习算法对数据集进行数据驱动模型训练，对数据进行降维处理，得到数据矩阵；
S4：根据数据矩阵计算得到正常工作的锂离子电池霍特林T2统计量与SPE统计量，根据计算得到的霍特林T2统计量与SPE统计量计算出综合指标并回归到概率分布中，根据综合指标计算得到正常工作的锂离子电池失效概率，根据正常工作的锂离子电池失效概率设置异常判定概率阈值；
S5：对待测锂离子电池进行相同倍率恒流充放电循环试验，采集循环过程中电压与电池表面温度数据，并重复S2步骤再通过S3步骤已经训练的数据驱动模型进行数据降维进而计算霍特林T2统计量与SPE统计量，得到待测锂离子电池失效概率，根据待测锂离子电池失效概率与异常判定概率阈值的比对结果判断电池是否故障，若待测锂离子电池失效概率大于等于异常判定概率阈值，则判断待测锂离子电池出现故障，否则，待测锂离子电池正常。
优选地，所述S2步骤中，所述特征曲线包括IC曲线、DV曲线和DTV曲线。
优选地，所述IC曲线是以电池容量对电压的导数为Y轴，以电池端电压为X轴的二维曲线；
所述DV曲线是以电池端电压对电池容量的导数为Y轴，以电池容量为X轴的二维曲线；
所述DTV曲线是以电池表面温度对电池端电压的导数为Y轴，以电池端电压为X轴的二维曲线。
优选地，所述S2步骤中，所述滤波算法包括插值估计和近似估计，所述插值估计包括分段估计和样条估计，所述近似估计包括极大似然估计和贝叶斯估计。
优选地，所述S3步骤中，采用一阶微分方法提取特征曲线峰值数据，所述峰值数据为电池特征曲线极大值和电池特征曲线极小值。
优选地，所述S3步骤中，所述电池基本状态参数包括充放电深度、充放电倍率、电池表面温度。
优选地，所述S3步骤中，所述数据驱动模型采用机器学习算法，包括线性机器学习算法和非线性机器学习算法，所述线性机器学习算法包括PCA算法和LDA算法，所述非线性机器学习算法包括AE算法和VAE算法。
优选地，所述S3步骤中，所述降维处理是对利用机器学习算法训练时得到的转化矩阵进行降维变换，得到数据矩阵。
本发明的有益效果为：
本发明提供了一种锂离子电池单体故障检测方法，该方法先对多组正常工作的锂离子电池进行一定倍率恒流充放电循环试验，采集循环过程中电压与电池表面温度数据，然后对采集的电压与电池表面温度数据进行处理，提取锂离子电池特征曲线，基于电池特征曲线，选择包含了电池性能演变与熵热变化等信息的数据集，更能体现电池复杂的微观性能演变，确保了故障诊断的准确性；然后采用滤波算法对特征曲线进行平滑处理，提取特征曲线峰值数据，并根据特征曲线峰值数据和电池基本状态参数组成数据集，再基于数据驱动算法对数据集进行数据驱动模型训练，对数据进行降维处理，得到数据矩阵，基于数据驱动算法对数据集进行数据驱动模型训练，避免了对电池复杂演变过程与宏观物理表现的关系研究，大大降低了研究复杂度；然后根据数据矩阵计算得到锂离子电池正常运行的Hotelling T2统计量与SPE统计量，根据计算得到的Hotelling T2统计量与SPE统计量计算出综合指标并回归到概率分布中，根据综合指标计算得到正常工作的锂离子电池失效概率，根据正常工作的锂离子电池失效概率设置异常判定概率阈值，最后对待测锂离子电池进行相同倍率恒流充放电循环试验，采集循环过程中电压与电池表面温度数据，重复S1-S3步骤，基于已经训练的数据驱动模型，得到待测锂离子电池失效概率，根据待测锂离子电池失效概率与异常判定概率阈值的比对结果判断电池是否故障，若待测锂离子电池失效概率大于等于异常判定概率阈值，则判断电池出现故障，否则，电池正常。
本发明结合大数据挖掘技术，能够实现对锂离子电池单体的精确故障检测，同时基于数据集的扩充以及精确程度的逐渐递增，更容易与未来的云电池管理结合，避免了模型算法的精度瓶颈，还可根据生产使用情况，设置多项判定概率阈值以实现多级预警，防止误报，此外，本发明不需要对电池进行拆解，是一种无损的电池检测方法，有效提高了电池的再利用价值。
附图说明
图1为本发明锂离子电池单体故障检测方法的流程图。
图2为本发明锂离子电池单体故障检测方法的优选流程图。
具体实施方式
为了更清楚的理解该发明的内容，将结合附图和实施例详细说明。
本发明涉及的一种锂离子电池单体故障检测方法，其流程如图1所示，包括：S1：对多组正常工作的锂离子电池进行一定倍率恒流充放电循环试验，采集循环过程中电压与电池表面温度数据；S2：对采集的电压与电池表面温度数据进行处理，提取锂离子电池特征曲线，并采用滤波算法对特征曲线进行平滑处理；S3：提取平滑处理后的特征曲线峰值数据，根据特征曲线峰值数据和电池基本状态参数组成数据集；S4：基于深度学习算法对数据集进行数据驱动模型训练，对数据进行降维处理，得到数据矩阵，根据数据矩阵计算得到正常工作的锂离子电池霍特林T2统计量(简称Hotelling T2统计量)与SPE统计量，根据计算得到的Hotelling T2统计量与SPE统计量计算出综合指标并回归到概率分布中，根据综合指标计算得到正常工作的锂离子电池失效概率，根据正常工作的锂离子电池失效概率设置异常判定概率阈值；S5：对待测锂离子电池进行相同倍率恒流充放电循环试验，采集循环过程中电压与电池表面温度数据，并重复S2步骤，再通过S3步骤已经训练的数据驱动模型进行数据降维进而计算霍特林T2统计量与SPE统计量，得到待测锂离子电池失效概率，根据待测锂离子电池失效概率与异常判定概率阈值的比对结果判断电池是否故障，若待测锂离子电池失效概率大于等于异常判定概率阈值，则判断该待测锂离子电池出现故障，否则，该待测锂离子电池正常。其中，根据生产使用情况，可设置多项判定概率阈值实现多级预警，防止误报。本发明基于电池特征曲线，选择包含了电池性能演变与熵热变化等信息的数据集，更能体现电池复杂的微观性能演变，确保了故障诊断的准确性，同时基于数据驱动算法对数据集进行数据驱动模型训练，避免了对电池复杂演变过程与宏观物理表现的关系研究，大大降低了研究复杂度。
下面对本发明锂离子电池单体故障检测方法的各步骤进行详细说明，如图2所示的优选流程图。
S1：首先对多组正常工作的锂离子电池进行多次低倍率恒流充放电循环试验，采集循环过程中放电时的电压、电流与电池表面温度数据。
S2：然后对采集的电压、电流与电池表面温度数据进行处理，提取锂离子电池特征曲线，并采用滤波算法对特征曲线进行平滑处理，优选地，特征曲线包括IC曲线、DV曲线和DTV曲线，进一步优选地，IC曲线是以电池容量对电压的导数为Y轴，以电池端电压为X轴的二维曲线；DV曲线是以电池端电压对电池容量的导数为Y轴，以电池容量为X轴的二维曲线；DTV曲线是以电池表面温度对电池端电压的导数为Y轴，以电池端电压为X轴的二维曲线。其中，上述电池容量通过安时积分法计算得到，对电池表面温度的采集则是在环境温度为20℃左右进行。
其中，滤波算法可以分为插值估计与近似估计两类，插值估计主要包括分段估计和样条估计，近似估计主要包括极大似然估计和贝叶斯估计，以贝叶斯估计理论派生出的算法包括卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波等衍生算法以及粒子滤波等算法。需要说明的是，上述算法的计算复杂程度与准确度往往呈现负相关。
S3：提取平滑处理后的特征曲线峰值数据，根据特征曲线峰值数据和电池基本状态参数组成数据集；
具体地，采用一阶微分方法提取特征曲线峰值数据，所述曲线峰值数据是指电池特征曲线的极大值与极小值，不同材料电池特性曲线形状不相同，特征曲线峰值数值与个数也不同，其中，峰值个数以正常工作电池为参考。此外，可选取电池的充放电深度、充放电倍率、电池表面温度以及电池特性曲线的峰值数据作为数据集，并按照一定比例将正常电池的循环试验数据分为训练集与测试集分别进行数据驱动模型的实验和验证。
S4：基于深度学习算法对数据集进行数据驱动模型训练，对数据进行降维处理，得到数据矩阵，根据数据矩阵计算得到正常工作的锂离子电池Hotelling T2统计量与SPE统计量，并根据计算得到的Hotelling T2统计量与SPE统计量计算出综合指标并回归到概率分布
Figure BDA0003486313530000053
中，根据综合指标，对于在线数据(如所需的电压、电流及温度等数据)每个时刻可计算得到正常工作的锂离子电池失效概率，根据正常工作的锂离子电池失效概率设置异常判定概率阈值P0；
优选地，数据驱动模型采用机器学习算法，包括线性机器学习算法和非线性机器学习算法，所述线性机器学习算法包括PCA算法和LDA算法，所述非线性机器学习算法包括AE算法和VAE算法。
S5：对待测锂离子电池进行相同倍率恒流充放电循环试验，采集循环过程中电压与电池表面温度数据，并重复S2步骤，再通过S3步骤已经训练的数据驱动模型进行数据降维进而计算霍特林T2统计量与SPE统计量，得到待测锂离子电池失效概率P，根据待测锂离子电池失效概率P与异常判定概率阈值P0的比对结果判断电池(待测锂离子电池)是否故障，若待测锂离子电池失效概率大于等于异常判定概率阈值，即P≥P0时，则判断电池出现故障，若待测锂离子电池失效概率小于异常判定概率阈值，即P≤P0时，则判定电池正常。其中，根据实际的生产使用情况，还可设置多项判定概率阈值实现多级预警，防止误报。
具体地，Hotelling T2统计量与SPE统计量的计算方法根据正常电池训练集降维过程矩阵进行计算，其中，Hotelling T2统计量按照下式进行计算：
Figure BDA0003486313530000051
上式中，X为某一时刻样本矩阵，P为PCA降维矩阵，
Figure BDA0003486313530000052
为训练样本集XTX主元特征值构成的对角矩阵，k为主元个数，i代指某一时刻。
SPE统计量按照下式进行计算：
Figure BDA0003486313530000061
上式中，X为某一时刻样本矩阵，P为PCA降维矩阵，I为单位矩阵，k为主元个数，i代指某一时刻。
基于T2与SPE量的求解，根据综合指标
Figure BDA0003486313530000062
可得到样本当前时刻的系统失效率函数：
Figure BDA0003486313530000063
Figure BDA0003486313530000064
综合指标
Figure BDA0003486313530000065
符合概率分布
Figure BDA0003486313530000066
根据
Figure BDA0003486313530000067
概率分布函数可得到当前失效概率h，失效概率h按照下式进行计算：
Figure BDA0003486313530000068
Figure BDA0003486313530000069
需要说明的是，对于失效概率异常判定概率阈值的设置是由经验所判断获得，可通过已有数据进行标定，根据实际应用需求设置多级预警；此外，通过对实验电池采用已训练的数据驱动模型进行数据降维是指以机器学习算法训练时的转化矩阵进行实验数据矩阵的降维变换。
本发明提供了客观、科学的锂离子电池单体故障检测方法及系统，通过将深度学习算法与大数据挖掘技术相结合，能够实现对锂离子电池单体的精确故障检测，基于电池特征曲线，选择包含了电池性能演变与熵热变化等信息的数据集，更能体现电池复杂的微观性能演变，确保了故障诊断的准确性，同时基于数据驱动算法对数据集进行数据驱动模型训练，避免了对电池复杂演变过程与宏观物理表现的关系研究，大大降低了研究复杂度，此外基于数据集的扩充以及精确程度的逐渐递增，更容易与未来的云电池管理结合，避免了模型算法的精度瓶颈，且本发明不需要对电池进行拆解，是一种无损的电池检测方法，有效提高了电池的再利用价值。
应当指出，以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面地理解本发明创造，但不以任何方式限制本发明创造。因此，尽管本说明书参照附图和实施例对本发明创造已进行了详细的说明，但是，本领域技术人员应当理解，仍然可以对本发明创造进行修改或者等同替换，总之，一切不脱离本发明创造的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明创造专利的保护范围当中。

Claims (8)

1.一种锂离子电池单体故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对多组正常工作的锂离子电池进行一定倍率恒流充放电循环试验，采集循环过程中电压与电池表面温度数据；
S2：对采集的电压与电池表面温度数据进行处理，提取锂离子电池特征曲线，并采用滤波算法对特征曲线进行平滑处理；
S3：提取平滑处理后的特征曲线峰值数据，根据特征曲线峰值数据和电池基本状态参数组成数据集，基于深度学习算法对数据集进行数据驱动模型训练，对数据进行降维处理，得到数据矩阵；
S4：根据数据矩阵计算得到正常工作的锂离子电池霍特林T2统计量与SPE统计量，根据计算得到的霍特林T2统计量与SPE统计量计算出综合指标并回归到概率分布中，根据综合指标计算得到正常工作的锂离子电池失效概率，根据正常工作的锂离子电池失效概率设置异常判定概率阈值；
S5：对待测锂离子电池进行相同倍率恒流充放电循环试验，采集循环过程中电压与电池表面温度数据，并重复S2步骤再通过S3步骤已经训练的数据驱动模型进行数据降维进而计算霍特林T2统计量与SPE统计量，得到待测锂离子电池失效概率，根据待测锂离子电池失效概率与异常判定概率阈值的比对结果判断电池是否故障，若待测锂离子电池失效概率大于等于异常判定概率阈值，则判断待测锂离子电池出现故障，否则，待测锂离子电池正常。
2.根据权利要求1所述的锂离子电池单体故障检测方法，其特征在于，所述S2步骤中，所述特征曲线包括IC曲线、DV曲线和DTV曲线。
3.根据权利要求2所述的锂离子电池单体故障检测方法，其特征在于，所述IC曲线是以电池容量对电压的导数为Y轴，以电池端电压为X轴的二维曲线；
所述DV曲线是以电池端电压对电池容量的导数为Y轴，以电池容量为X轴的二维曲线；
所述DTV曲线是以电池表面温度对电池端电压的导数为Y轴，以电池端电压为X轴的二维曲线。
4.根据权利要求1所述的锂离子电池单体故障检测方法，其特征在于，所述S2步骤中，所述滤波算法包括插值估计和近似估计，所述插值估计包括分段估计和样条估计，所述近似估计包括极大似然估计和贝叶斯估计。
5.根据权利要求1所述的锂离子电池单体故障检测方法，其特征在于，所述S3步骤中，采用一阶微分方法提取特征曲线峰值数据，所述峰值数据为电池特征曲线极大值和电池特征曲线极小值。
6.根据权利要求1所述的锂离子电池单体故障检测方法，其特征在于，所述S3步骤中，所述电池基本状态参数包括充放电深度、充放电倍率、电池表面温度。
7.根据权利要求1所述的锂离子电池单体故障检测方法，其特征在于，所述S3步骤中，所述数据驱动模型采用机器学习算法，包括线性机器学习算法和非线性机器学习算法，所述线性机器学习算法包括PCA算法和LDA算法，所述非线性机器学习算法包括AE算法和VAE算法。
8.根据权利要求1所述的锂离子电池单体故障检测方法，其特征在于，所述S3步骤中，所述降维处理是对利用机器学习算法训练时得到的转化矩阵进行降维变换，得到数据矩阵。
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