CN114879071B - 一种基于平均电压的锂离子电池老化模式在线诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种锂离子电池非线性衰退老化模式在线诊断方法。该方法仅采用电池充电过程中的电压和电流信息,通过获取电池平均电压和容量在老化过程中的演变轨迹准确评估电池非线性衰退的老化模式。该诊断方法不需要采用特定的充电电流,简单易行,可靠性高,可直接在电动汽车上使用,适用于电动汽车动力电池在线老化模式识别。
Description
技术领域
本发明涉及电池诊断技术领域,具体说是一种基于平均电压的锂离子电池老化模式在线诊断方法。
背景技术
锂离子电池在老化过程中表现为两阶段的非线性容量衰退,这会造成电池内短路严重时引发热失控危机电动汽车的安全与性能。因此明晰引起锂离子电池非线性衰退的老化机理对合理使用电池并延长使用寿命具有重大意义。目前现有的老化模式诊断方法研究包括电池异位解体诊断和无损老化诊断。异位解体方法在对电池拆解后用特定的设备观察对比电池内在结构和元素变化,使电池无法继续使用。无损老化模式诊断方法包括异位无损诊断方法和原位无损诊断方法。异位无损诊断方法需要将电池定期从实车上取出,并用特定的设备上开展实验从而识别电池老化模式。原位无损诊断方法对电池施加特定的充放电脉冲序列,通过在特定脉冲下的电池响应分析电池老化模式。目前的老化模式诊断技术均需要特定的设备或特定的脉冲序列,在实车使用过程中很难实现。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷,本发明的目的在于提供一种锂离子电池非线性衰退老化模式在线诊断方法。该方法仅采用电池充电过程中的电压和电流信息,通过获取电池平均电压和容量在老化过程中的演变轨迹准确评估电池非线性衰退的老化模式。该诊断方法不需要采用特定的充电电流,简单易行,可靠性高,可直接在电动汽车上使用,适用于电动汽车动力电池在线老化模式识别。
为达到以上目的,本发明采取的技术方案是:
一种锂离子电池非线性衰退老化模式在线诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,构建锂离子电池非线性衰退老化路径数据库;
步骤2,获取待测锂离子电池多次充放电循环的容量和平均电压;
步骤3,将步骤2得到的多次充放电循环的容量和平均电压数据演变轨迹与步骤1得到的非线性衰退老化路径数据库进行比对,确定待测锂离子电池非线性衰退的老化模式。
进一步,步骤3中所述老化模式包括正极活性材料损失、负极活性材料损失和锂离子损失。
进一步,步骤1具体包括:
步骤1-1,测定某一体系下正/负极半电池的电压-容量曲线;
步骤1-2,构建电压曲线仿真器。仿真器通过正/负电压-容量曲线的伸缩模拟正/负极活性材料损失,负极曲线相对正极曲线向右平移模拟锂离子损失,最终利用正极曲线与负极曲线匹配合成全电池电压-容量曲线。
步骤1-3,通过步骤1-2中构建的电压曲线仿真器仿真不同老化路径下的全电池电压-容量曲线。
步骤1-4,通过步骤1-3得到不同老化路径下的电压-容量曲线,分析不同老化路径下电池平均电压及容量的变化轨迹,构建锂离子电池老化特征参数演变数据库;
步骤1-5,从步骤1-4得到的锂离子电池老化特征参数演变数据库中提取电池容量发生非线性衰退老化路径的数据,构建锂离子电池非线性衰退老化路径数据库。
进一步,步骤1-3中所述老化路径获取方式为:将不同老化模式对线型损失、指数型损失和幂指数型损失进行组合得到。
进一步,步骤2具体包括:
步骤2-1,获取待测锂离子电池全寿命期间内每次充放电循环过程中的电流数据和电压数据;
步骤2-2,根据步骤2-1得到的电流数据和电压数据,计算待测锂离子电池在固定电压区间内每次充放电循环的平均电压及容量。
本发明所述的一种锂离子电池非线性衰退老化模式在线诊断方法,其有益效果为:
(1)计算过程简单易行,不需要复杂的软硬件资源,可实现在线故障诊断。
(2)对数据采集精度及采样频率要求不高,不需要特定的脉冲电流,仅通过部分充电段数据就可以实现较为准确的老化诊断。
附图说明
本发明有如下附图:
图1锂离子电池非线性衰退的老化模式快速诊断方法整体流程图
图2各老化模式损失量与充放电循环次数的关系图
图3老化路径#112下全寿命期间正/负极半电池和全电池电压-容量曲线图
图4不同老化路径下的电池容量及平均电压变化趋势图:(1)-(27)
图5不同工况下电池工况容量及平均电压变化趋势图:工况I(1);工况II(2)
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
结合现有研究,本发明将电池锂离子损失(LLI)、正极活性材料损失(LAMpE)及负极活性材料损失(LAMNE)的损失形式分为线型损失、指数型损失及幂指数型损失(α<1,α表示幂指数系数)三种,损失形式及损失量如图2所示。LLI、LAMPE及LAMNE以3*3*3方式对线型损失、指数型损失及幂指数型损失进行组合,三种损失模拟了27种老化路径,并使用实测正负极曲线推演了27种老化路径下的平均电压及容量变化趋势。为方便描述,将称线型损失记为损失#1,指数型损失表示为损失#2,指数型损失表示为损失#3。在模拟电池老化路径时将LLI、LAMPE及LAMNE组合方式表示为#abc,其中a、b、c在1、2、3中取值。老化路径为#112下全寿命期间内正负极曲线及全电池的曲线如图3所示。
平均电压及容量的计算方法如式(1)与式(2)所示:
Q=Qend-Qini (2)
模拟的27种老化路径如附图4所示。其中非线性衰退的老化路径数据库如表1所示。
表1非线性衰退的老化路径数据库
通过上述非线性衰退的老化路径数据库可得,只要电池发生非线性衰退则LLI或LAMNE一定发生加速衰退。当电池非线性衰退滞后于监测到的平均电压拐点出现的时间,电池除了LLI或LAMNE发生非线性衰退外,正极材料也一定出现加速衰退。
上述结论可直接使用,实际过程中不再需要该步骤的推导,直接进行下一步。
以一款额定容量为36Ah的三元电池为例,实验工况如表2所示。电池充电制式为恒流恒压(CC-CV)即当电池达到充电截止电压转为恒压充电直到电流降到0.1C为止。放电时采用1C恒流放电直到电池达到放电截止电压。充电与放电过程中间电池静置10min。
表2三元电池实验工况
记录每次循环过程中的电流电压。
使用式(1)及式(3)计算每次循环下电池在固定区间(本例选择3V-4V)的平均电压及容量:
平均电压及容量随循环次数的演变轨迹如图5所示。
因此得出:工况I下电池发生非线性衰退的原因是由于LLI与LAMNE在后期加速损失引起;工况II下电池发生非线性衰退的原因是LLI、LAMNE及LAMPE均发生加速衰退。
由于计算过程中使用积分量,因此本发明对采样频率和采样精度没有要求,仅根据电压电流信息即可实现电池老化模式的快速评估。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
Claims (4)
1.一种锂离子电池非线性衰退老化模式在线诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,构建锂离子电池非线性衰退老化路径数据库;
步骤2,获取待测锂离子电池在全寿命期间内充电过程中的容量和平均电压;
步骤3,将步骤2得到的全寿命周期内充电过程中的容量和平均电压随循环次数的演变轨迹与步骤1得到的非线性衰退老化路径数据库进行比对,确定待测锂离子电池非线性衰退的老化模式;
步骤1具体包括:
步骤1-1,测定某一体系下正/负极半电池的电压-容量曲线;
步骤1-2,构建电压曲线仿真器,仿真器通过正/负电压-容量曲线的伸缩模拟正/负极活性材料损失,负极曲线相对正极曲线向右平移模拟锂离子损失,最终利用正极曲线与负极曲线匹配合成全电池电压-容量曲线;
步骤1-3,通过步骤1-2中构建的电压曲线仿真器仿真不同老化路径下的全电池电压-容量曲线;
步骤1-4,通过步骤1-3得到不同老化路径下的电压-容量曲线,分析不同老化路径下电池平均电压及容量的变化轨迹,构建锂离子电池老化特征参数演变数据库;
步骤1-5,从步骤1-4得到的锂离子电池老化特征参数演变数据库中提取电池容量发生非线性衰退老化路径的数据,构建锂离子电池非线性衰退老化路径数据库。
2.如权利要求1所述的一种锂离子电池非线性衰退老化模式在线诊断方法,其特征在于:步骤3中所述老化模式包括正极活性材料损失、负极活性材料损失和锂离子损失。
3.如权利要求1所述的一种锂离子电池非线性衰退老化模式在线诊断方法,其特征在于:步骤1-3中所述老化路径获取方式为:将不同老化模式对线型损失、指数型损失和幂指数型损失进行组合得到。
4.如权利要求2所述的一种锂离子电池非线性衰退老化模式在线诊断方法,其特征在于:步骤2具体包括:
步骤2-1,获取待测锂离子电池在全寿命期间内每次充放电循环过程中的电流数据和电压数据;
步骤2-2,根据步骤2-1得到的电流数据和电压数据,计算待测锂离子电池在固定电压区间内每次充放电循环的平均电压及容量。
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CN110927607A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-27 | 武汉理工大学 | 辨识和量化分析锂离子电池衰退机理的方法及系统 |
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