CN115356649A - 一种新能源电池故障诊断方法、系统及计算机存储介质 - Google Patents

一种新能源电池故障诊断方法、系统及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供的一种新能源电池故障诊断方法、系统及计算机存储介质。该新能源电池故障诊断方法包括：电池外观信息采集，电池外观故障分析，电池故障初步诊断，电池内部故障监测，电池内部故障分析，电池故障深度诊断和预警显示终端；本发明有效的解决了当前对于能源电池故障诊断存在效率低的问题，保障了电池的使用安全性，避免给电池造成损伤，降低了电池诊断工作量，同时还提高了电池的使用效率和使用寿命，提高了对电池诊断的科学性和合理性，避免了个人诊断电池存在的主观性，同时还提高了电池的诊断效率，保障了电池在后续使用的正常使用，避免存在一定的安全隐患，还保障了新能源电池的故障诊断结果的精准性和参考性。

Description

一种新能源电池故障诊断方法、系统及计算机存储介质
技术领域
本发明属于电池故障诊断技术领域，涉及到一种新能源电池故障诊断方法、系统及计算机存储介质。
背景技术
近年来，随着科技发展的需要和绿色理念的推进，新能源电池的应用也变地愈发广泛，但是与此同时也带来了一系列的问题，当电池出现使用问题时，一般需要进行维修或者替换，而故障诊断是电池维修的前提，由此凸显了电池诊断的重要性。
目前对于新能源电池故障诊断一般通过人工的方式进行诊断，存在诊断效率低、诊断误差大等问题，其具体体现在以下几个层面：
1、当前人工进行电池故障诊断时，一般需要对新能源电池进行拆卸，当新能源电池故障问题不属于内部问题时，进行拆卸的诊断方式不仅给电池造成了一定的损伤，还进行了不必要的诊断，增加了诊断工作量；
2、当前对电池外观故障进行诊断时，通过人眼的方式进行诊断，科学性和合理性较差，还存在很强主观性，并且诊断效率不高；
3、当前人工诊断方式的覆盖面不强，诊断力度不高，且诊断过程较为繁琐，不适用于大批次新能源电池的故障诊断，适应场景存在很大的局限性，还无法保障新能源电池的故障诊断结果的精准性和参考性。
发明内容
针对现有技术中的上述缺陷，本发明提供一种新能源电池故障诊断方法、系统及计算机存储介质，具体技术方案如下：
本发明第一方面提供了一种新能源电池故障诊断方法，该方法包括以下步骤：
步骤一、电池外观信息采集：通过高清摄像头依次对目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池的外观信息进行监测，其中，各待诊断电池的外观信息包括外壳破损信息、螺栓松动信息和绝缘皮破损信息；
步骤二、电池外观故障分析：对各待诊断电池的外观信息进行分析，从而得到各待诊断电池对应的外观故障符合系数，并记为αi，其中，i表示为各待诊断电池对应的编号，i＝1,2,......n；
步骤三、电池故障初步诊断：对各待诊断电池对应的外观故障符合系数进行初步诊断，若目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池为外观故障电池，提取外观故障电池对应的编号并执行步骤七，并启动传输装置传输至电池外观故障暂放区域，反之则启动传输装置传输至电池运行实验区域，并执行步骤四；
步骤四、电池内部故障监测：对目标传输装置中电池运行实验区域待诊断批次内各待诊断电池依次进行运行实验，由此对目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行监测，其中，目标传输装置中待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息包括运行温度、运行电流和运行电压；
步骤五、电池内部故障分析：对目标传输装置中电池运行实验区域待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行分析，从而得到各待诊断电池对应的内部故障符合系数，并记为βi；
步骤六、电池故障深度诊断：对各待诊断电池对应的内部故障符合系数进行深度诊断，若待诊断批次内各待诊断电池为内部故障电池，提取内部故障电池对应的编号并启动传输装置传输至电池内部故障暂放区域同时执行步骤七，反之则启动传输装置传输至正常电池暂放区域；
步骤七、预警显示终端：将各外观故障电池对应的编号和各内部故障电池对应的编号进行预警显示。
需要进一步说明的是，所述步骤一中外壳破损信息包括外壳破损数目和各破损处破损面积，螺栓松动信息包括螺栓松动数目和各松动螺栓松动高度，绝缘皮破损信息包括绝缘皮破损数目和各破损处破损面积。
需要进一步说明的是，所述步骤二中对各待诊断电池的外观信息进行分析，具体分析包括以下步骤：
A1、获取外壳破损信息，进而获取各待诊断电池破损处数目和各破损处对应的面积，将各破损处对应的面积进行相互比对，从中筛选出最大破损面积，并将其记为
Figure BDA0003827311780000031
A2、获取螺栓松动信息，进而获取各待诊断电池松动处数目和各松动处对应的高度，将各松动处对应的高度进行相互比对，从中筛选出最高松动高度，并将其记为
Figure BDA0003827311780000041
A3、获取绝缘皮破损信息，进而获取各待诊断电池破损处数目和各破损处对应的面积，将各破损处对应的面积进行相互比对，从中筛选出最大破损面积，并将其记为
Figure BDA0003827311780000042
A4、根据外壳最大破损面积、螺栓最高松动高度和绝缘皮最大破损面积，进而对目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池的外观故障进行分析。
需要进一步说明的是，所述对目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池的外观故障进行分析，具体分析包括以下步骤：
从各待诊断电池对应的外壳破损信息中提取出目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的外壳破损数目、最大外壳破损面积、螺栓松动数目、最高螺栓松动高度、绝缘皮破损数目和最大绝缘皮破损面积，利用计算公式
Figure BDA0003827311780000043
计算得出目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的外观故障符合系数χi，其中，Wi、Ei、Ri分别表示为第i个待诊断电池对应的外壳破损数目、螺栓松动数目、绝缘皮破损数目，W'、E'和R'分别表示为设定的待诊断电池对应的许可外壳破损数目、许可螺栓松动数目和许可绝缘皮破损数目，S'、H'和Q'分别表示为设定的待诊断电池对应的外壳许可破损面积、螺栓许可松动高度和绝缘皮许可破损面积，a1、a2、a3、a4、a5和a6分别表示为设定的外壳破损数目、破损处破损面积、螺栓松动数目、松动处松动高度、绝缘皮破损数目和破损处破损面积对应的平衡影响因子，且a1+a2+a3+a4+a5+a6＝1，e表示为自然常数。
需要进一步说明的是，所述步骤三中对各待诊断电池对应的外观故障符合系数进行初步诊断，具体诊断过程如下：
将各待诊断电池对应的外观故障符合系数与设定的待诊断电池外观故障符合系数进行对比，若某待诊断电池对应的外观故障符合系数大于或等于设定的待诊断电池外观故障符合系数，则判定该待诊断电池为外观故障电池，若某待诊断电池对应的外观故障符合系数小于设定的待诊断电池外观故障符合系数，则判定该待诊断电池为外观正常电池。
需要进一步说明的是，所述步骤四中对目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行监测，具体监测过程如下：
通过电池运行实验区域内布设的红外测温仪对各待诊断电池的运行温度进行监测；
通过电池运行实验区域内布设的检测仪器对各待诊断电池的运行电流和运行电压进行监测。
需要进一步说明的是，所述步骤五中各待诊断电池对应的内部故障符合系数，具体计算过程包括以下步骤：
C1、从目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的内部信息中提取出各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的运行电压，利用计算公式
Figure BDA0003827311780000061
计算得出各待诊断电池对应的电压稳定评估系数φi，其中，
Figure BDA0003827311780000062
表示为第i个待诊断电池第j个运行监测时间点内对应的运行电压，D0表示为设定的允许电压损失差，ΔD0表示为设定的监测时间点内允许的电压差，其中，j表示为各运行监测时间点对应的编号，j＝1,2,......m；
C2、从目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的内部信息中提取出各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的运行电流，利用计算公式
Figure BDA0003827311780000063
计算得出各待诊断电池对应的电流稳定评估系数
Figure BDA0003827311780000064
其中，
Figure BDA0003827311780000065
表示为第i个待诊断电池第j个运行监测时间点内对应的运行电流，S0表示为设定的待诊断电池在运行监测时间点内标准运行电流，ΔS0表示为设定的监测时间点内允许的电流差；
C3、从目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的内部信息中提取出各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的运行温度，利用计算公式
Figure BDA0003827311780000066
计算得出各待诊断电池对应的温度稳定评估系数γi，其中，
Figure BDA0003827311780000067
表示为第i个待诊断电池第j个运行监测时间点内对应的温度，G表示为设定的待诊断电池在运行监测时间点内标准运行温度，ΔG表示为设定的允许温度差；
C4、基于各待诊断电池对应的电压稳定评估系数、电流稳定评估系数和温度稳定评估系数，利用计算公式
Figure BDA0003827311780000071
计算得出各待诊断电池对应的内部故障符合系数βi，其中，d1、d2和d3分别表示为设定的电压稳定、电流稳定和温度稳定对应的平衡影响因子，且d1+d2+d3＝1。
需要进一步说明的是，所述对各待诊断电池对应的内部故障符合系数进行深度诊断，具体诊断过程如下：
将各待诊断电池对应的内部故障符合系数与设定的待诊断电池的内部故障符合系数进行对比，若某待诊断电池对应的内部故障符合系数大于或等于设定的待诊断电池的内部故障符合系数，则判定该待诊断电池为内部故障电池，若某待诊断电池对应的内部故障符合系数小于设定的待诊断电池的内部故障符合系数，则判定该待诊断电池为内部正常电池。
本发明第二方面提供了一种新能源电池故障诊断系统，所述系统包括：电池外观信息采集模块，电池外观故障分析模块，电池故障初步诊断模块，电池内部故障监测模块，电池内部故障分析模块，电池故障深度诊断模块和预警显示终端；其中，
所述电池外观信息采集模块：用于通过高清摄像头依次对目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池的外观信息进行监测；
所述电池外观故障分析模块：用于对各待诊断电池的外观信息进行分析，从而得到各待诊断电池对应的外观故障符合系数；
所述电池故障初步诊断模块：用于对各待诊断电池对应的外观故障符合系数进行初步诊断；
所述电池内部故障监测模块：用于对目标传输装置中电池运行实验区域待诊断批次内各待诊断电池依次进行运行实验，由此对目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行监测；
所述电池内部故障分析模块：用于对目标传输装置中电池运行实验区域待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行分析，从而得到各待诊断电池对应的内部故障符合系数；
所述电池故障深度诊断模块：用于对各待诊断电池对应的内部故障符合系数进行深度诊断；
所述预警显示终端：用于将各外观故障电池对应的编号和各内部故障电池对应的编号进行预警显示。
本发明第三方面提供了一种新能源电池故障诊断存储介质，所述新能源电池故障诊断存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现本发明所述的新能源电池故障诊断方法。
结合上述技术方案，本发明的有益效果如下：
本发明提供的一种新能源电池故障诊断方法，通过对目标传输装置中待诊断批次内各待诊断电池的外观信息和内部信息进行分析，进而分别分析得到各待诊断电池对应的外观故障符合系数和内部故障符合系数，并分别进行故障诊断，一方面，有效的解决了当前对于能源电池故障诊断存在效率低的问题，保障了电池的使用安全性，避免给电池造成损伤，降低了电池诊断工作量，同时还提高了电池的使用效率和使用寿命，一方面，提高了对电池诊断的科学性和合理性，避免了个人诊断电池存在的主观性，同时还提高了电池的诊断效率，另一方面，保障了电池在后续使用的正常使用，避免存在一定的安全隐患，进而还保障了新能源电池的故障诊断结果的精准性和参考性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明方法实施步骤流程图；
图2为本发明目标传输装置示意图；
图3为本发明系统各模块连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
请参阅图1至图2所示，一种新能源电池故障诊断方法，该方法包括以下步骤：
步骤一、电池外观信息采集：通过高清摄像头依次对目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池的外观信息进行监测，其中，各待诊断电池的外观信息包括外壳破损信息、螺栓松动信息和绝缘皮破损信息。
具体地，所述步骤一中外壳破损信息包括外壳破损数目和各破损处破损面积，螺栓松动信息包括螺栓松动数目和各松动螺栓松动高度，绝缘皮破损信息包括绝缘皮破损数目和各破损处破损面积。
在一个具体实施例中，电池外观上外壳破损、螺栓松动或绝缘皮破损，可能会造成电池内部短路或者外部故障，不利于电荷容量的保持。
步骤二、电池外观故障分析：对各待诊断电池的外观信息进行分析，从而得到各待诊断电池对应的外观故障符合系数，并记为αi，其中，i表示为各待诊断电池对应的编号，i＝1,2,......n。
具体地，所述步骤二中对各待诊断电池的外观信息进行分析，具体分析包括以下步骤：
A1、获取外壳破损信息，进而获取各待诊断电池破损处数目和各破损处对应的面积，将各破损处对应的面积进行相互比对，从中筛选出最大破损面积，并将其记为
Figure BDA0003827311780000101
A2、获取螺栓松动信息，进而获取各待诊断电池松动处数目和各松动处对应的高度，将各松动处对应的高度进行相互比对，从中筛选出最高松动高度，并将其记为
Figure BDA0003827311780000111
A3、获取绝缘皮破损信息，进而获取各待诊断电池破损处数目和各破损处对应的面积，将各破损处对应的面积进行相互比对，从中筛选出最大破损面积，并将其记为
Figure BDA0003827311780000112
A4、根据外壳最大破损面积、螺栓最高松动高度和绝缘皮最大破损面积，进而对目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池的外观故障进行分析。
具体地，所述对目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池的外观故障进行分析，具体分析包括以下步骤：
从各待诊断电池对应的外壳破损信息中提取出目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的外壳破损数目、最大外壳破损面积、螺栓松动数目、最高螺栓松动高度、绝缘皮破损数目和最大绝缘皮破损面积，利用计算公式
Figure BDA0003827311780000113
计算得出目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的外观故障符合系数χi，其中，Wi、Ei、Ri分别表示为第i个待诊断电池对应的外壳破损数目、螺栓松动数目、绝缘皮破损数目，W'、E'和R'分别表示为设定的待诊断电池对应的许可外壳破损数目、许可螺栓松动数目和许可绝缘皮破损数目，S'、H'和Q'分别表示为设定的待诊断电池对应的外壳许可破损面积、螺栓许可松动高度和绝缘皮许可破损面积，a1、a2、a3、a4、a5和a6分别表示为设定的外壳破损数目、破损处破损面积、螺栓松动数目、松动处松动高度、绝缘皮破损数目和破损处破损面积对应的平衡影响因子，且a1+a2+a3+a4+a5+a6＝1，e表示为自然常数。
步骤三、电池故障初步诊断：对各待诊断电池对应的外观故障符合系数进行初步诊断，若目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池为外观故障电池，提取外观故障电池对应的编号并执行步骤七，并启动传输装置传输至电池外观故障暂放区域，反之则启动传输装置传输至电池运行实验区域，并执行步骤四。
具体地，所述步骤三中对各待诊断电池对应的外观故障符合系数进行初步诊断，具体诊断过程如下：
将各待诊断电池对应的外观故障符合系数与设定的待诊断电池外观故障符合系数进行对比，若某待诊断电池对应的外观故障符合系数大于或等于设定的待诊断电池外观故障符合系数，则判定该待诊断电池为外观故障电池，若某待诊断电池对应的外观故障符合系数小于设定的待诊断电池外观故障符合系数，则判定该待诊断电池为外观正常电池。
步骤四、电池内部故障监测：对目标传输装置中电池运行实验区域待诊断批次内各待诊断电池依次进行运行实验，由此对目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行监测，其中，目标传输装置中待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息包括运行温度、运行电流和运行电压。
具体地，所述步骤四中对目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行监测，具体监测过程如下：
通过电池运行实验区域内布设的红外测温仪对各待诊断电池的运行温度进行监测；
通过电池运行实验区域内布设的检测仪器对各待诊断电池的运行电流和运行电压进行监测。
步骤五、电池内部故障分析：对目标传输装置中电池运行实验区域待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行分析，从而得到各待诊断电池对应的内部故障符合系数，并记为βi。
具体地，所述步骤五中各待诊断电池对应的内部故障符合系数，具体计算过程包括以下步骤：
C1、从目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的内部信息中提取出各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的运行电压，利用计算公式
Figure BDA0003827311780000131
计算得出各待诊断电池对应的电压稳定评估系数φi，其中，
Figure BDA0003827311780000132
表示为第i个待诊断电池第j个运行监测时间点内对应的运行电压，D0表示为设定的允许电压损失差，ΔD0表示为设定的监测时间点内允许的电压差，其中，j表示为各运行监测时间点对应的编号，j＝1,2,......m；
C2、从目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的内部信息中提取出各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的运行电流，利用计算公式
Figure BDA0003827311780000141
计算得出各待诊断电池对应的电流稳定评估系数
Figure BDA0003827311780000142
其中，
Figure BDA0003827311780000143
表示为第i个待诊断电池第j个运行监测时间点内对应的运行电流，S0表示为设定的待诊断电池在运行监测时间点内标准运行电流，ΔS0表示为设定的监测时间点内允许的电流差；
C3、从目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的内部信息中提取出各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的运行温度，利用计算公式
Figure BDA0003827311780000144
计算得出各待诊断电池对应的温度稳定评估系数γi，其中，
Figure BDA0003827311780000145
表示为第i个待诊断电池第j个运行监测时间点内对应的温度，G表示为设定的待诊断电池在运行监测时间点内标准运行温度，ΔG表示为设定的允许温度差；
C4、基于各待诊断电池对应的电压稳定评估系数、电流稳定评估系数和温度稳定评估系数，利用计算公式
Figure BDA0003827311780000146
计算得出各待诊断电池对应的内部故障符合系数βi，其中，d1、d2和d3分别表示为设定的电压稳定、电流稳定和温度稳定对应的平衡影响因子，且d1+d2+d3＝1。
步骤六、电池故障深度诊断：对各待诊断电池对应的内部故障符合系数进行深度诊断，若待诊断批次内各待诊断电池为内部故障电池，提取内部故障电池对应的编号并启动传输装置传输至电池内部故障暂放区域同时执行步骤七，反之则启动传输装置传输至正常电池暂放区域。
具体地，所述对各待诊断电池对应的内部故障符合系数进行深度诊断，具体诊断过程如下：
将各待诊断电池对应的内部故障符合系数与设定的待诊断电池的内部故障符合系数进行对比，若某待诊断电池对应的内部故障符合系数大于或等于设定的待诊断电池的内部故障符合系数，则判定该待诊断电池为内部故障电池，若某待诊断电池对应的内部故障符合系数小于设定的待诊断电池的内部故障符合系数，则判定该待诊断电池为内部正常电池。
步骤七、预警显示终端：将各外观故障电池对应的编号和各内部故障电池对应的编号进行预警显示。
本发明提供的一种新能源电池故障诊断方法，通过对目标传输装置中待诊断批次内各待诊断电池的外观信息和内部信息进行分析，进而分别分析得到各待诊断电池对应的外观故障符合系数和内部故障符合系数，并分别进行故障诊断，一方面，有效的解决了当前对于能源电池故障诊断存在效率低的问题，保障了电池的使用安全性，避免给电池造成损伤，降低了电池诊断工作量，同时还提高了电池的使用效率和使用寿命，一方面，提高了对电池诊断的科学性和合理性，避免了个人诊断电池存在的主观性，同时还提高了电池的诊断效率，另一方面，保障了电池在后续使用的正常使用，避免存在一定的安全隐患，进而还保障了新能源电池的故障诊断结果的精准性和参考性。
请参阅图3所示，一种新能源电池故障诊断系统，所述系统包括：电池外观信息采集模块，电池外观故障分析模块，电池故障初步诊断模块，电池内部故障监测模块，电池内部故障分析模块，电池故障深度诊断模块和预警显示终端；其中，
所述电池外观故障分析模块与电池外观信息采集模块和电池故障初步诊断模块连接，所述电池内部故障分析模块与电池内部故障监测模块和电池故障深度诊断模块连接，所述预警显示终端与电池故障初步诊断模块和电池故障深度诊断模块连接。
所述电池外观信息采集模块：用于通过高清摄像头依次对目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池的外观信息进行监测；
所述电池外观故障分析模块：用于对各待诊断电池的外观信息进行分析，从而得到各待诊断电池对应的外观故障符合系数；
所述电池故障初步诊断模块：用于对各待诊断电池对应的外观故障符合系数进行初步诊断；
所述电池内部故障监测模块：用于对目标传输装置中电池运行实验区域待诊断批次内各待诊断电池依次进行运行实验，由此对目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行监测；
所述电池内部故障分析模块：用于对目标传输装置中电池运行实验区域待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行分析，从而得到各待诊断电池对应的内部故障符合系数；
所述电池故障深度诊断模块：用于对各待诊断电池对应的内部故障符合系数进行深度诊断；
所述预警显示终端：用于将各外观故障电池对应的编号和各内部故障电池对应的编号进行预警显示。
本发明提供了一种新能源电池故障诊断存储介质，所述新能源电池故障诊断存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现本发明所述的新能源电池故障诊断方法。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种新能源电池故障诊断方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤一、电池外观信息采集：通过高清摄像头依次对目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池的外观信息进行监测，其中，各待诊断电池的外观信息包括外壳破损信息、螺栓松动信息和绝缘皮破损信息；
步骤二、电池外观故障分析：对各待诊断电池的外观信息进行分析，从而得到各待诊断电池对应的外观故障符合系数，并记为αi，其中，i表示为各待诊断电池对应的编号，i＝1,2,......n；
步骤三、电池故障初步诊断：对各待诊断电池对应的外观故障符合系数进行初步诊断，若目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池为外观故障电池，提取外观故障电池对应的编号并执行步骤七，并启动传输装置传输至电池外观故障暂放区域，反之则启动传输装置传输至电池运行实验区域，并执行步骤四；
步骤四、电池内部故障监测：对目标传输装置中电池运行实验区域待诊断批次内各待诊断电池依次进行运行实验，由此对目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行监测，其中，目标传输装置中待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息包括运行温度、运行电流和运行电压；
步骤五、电池内部故障分析：对目标传输装置中电池运行实验区域待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行分析，从而得到各待诊断电池对应的内部故障符合系数，并记为βi；
步骤六、电池故障深度诊断：对各待诊断电池对应的内部故障符合系数进行深度诊断，若待诊断批次内各待诊断电池为内部故障电池，提取内部故障电池对应的编号并启动传输装置传输至电池内部故障暂放区域同时执行步骤七，反之则启动传输装置传输至正常电池暂放区域；
步骤七、预警显示终端：将各外观故障电池对应的编号和各内部故障电池对应的编号进行预警显示。
2.根据权利要求1所述的一种新能源电池故障诊断方法，其特征在于：所述步骤一中外壳破损信息包括外壳破损数目和各破损处破损面积，螺栓松动信息包括螺栓松动数目和各松动螺栓松动高度，绝缘皮破损信息包括绝缘皮破损数目和各破损处破损面积。
3.根据权利要求2所述的一种新能源电池故障诊断方法，其特征在于：所述步骤二中对各待诊断电池的外观信息进行分析，具体分析包括以下步骤：
A1、获取外壳破损信息，进而获取各待诊断电池破损处数目和各破损处对应的面积，将各破损处对应的面积进行相互比对，从中筛选出最大破损面积，并将其记为
Figure FDA0003827311770000021
A2、获取螺栓松动信息，进而获取各待诊断电池松动处数目和各松动处对应的高度，将各松动处对应的高度进行相互比对，从中筛选出最高松动高度，并将其记为
Figure FDA0003827311770000022
A3、获取绝缘皮破损信息，进而获取各待诊断电池破损处数目和各破损处对应的面积，将各破损处对应的面积进行相互比对，从中筛选出最大破损面积，并将其记为
Figure FDA0003827311770000031
A4、根据外壳最大破损面积、螺栓最高松动高度和绝缘皮最大破损面积，进而对目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池的外观故障进行分析。
4.根据权利要求3所述的一种新能源电池故障诊断方法，其特征在于：所述对目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池的外观故障进行分析，具体分析包括以下步骤：
从各待诊断电池对应的外壳破损信息中提取出目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的外壳破损数目、最大外壳破损面积、螺栓松动数目、最高螺栓松动高度、绝缘皮破损数目和最大绝缘皮破损面积，利用计算公式
Figure FDA0003827311770000032
计算得出目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的外观故障符合系数χi，其中，Wi、Ei、Ri分别表示为第i个待诊断电池对应的外壳破损数目、螺栓松动数目、绝缘皮破损数目，W'、E'和R'分别表示为设定的待诊断电池对应的许可外壳破损数目、许可螺栓松动数目和许可绝缘皮破损数目，S'、H'和Q'分别表示为设定的待诊断电池对应的外壳许可破损面积、螺栓许可松动高度和绝缘皮许可破损面积，a1、a2、a3、a4、a5和a6分别表示为设定的外壳破损数目、破损处破损面积、螺栓松动数目、松动处松动高度、绝缘皮破损数目和破损处破损面积对应的平衡影响因子，且a1+a2+a3+a4+a5+a6＝1，e表示为自然常数。
5.根据权利要求4所述的一种新能源电池故障诊断方法，其特征在于：所述步骤三中对各待诊断电池对应的外观故障符合系数进行初步诊断，具体诊断过程如下：
将各待诊断电池对应的外观故障符合系数与设定的待诊断电池外观故障符合系数进行对比，若某待诊断电池对应的外观故障符合系数大于或等于设定的待诊断电池外观故障符合系数，则判定该待诊断电池为外观故障电池，若某待诊断电池对应的外观故障符合系数小于设定的待诊断电池外观故障符合系数，则判定该待诊断电池为外观正常电池。
6.根据权利要求1所述的一种新能源电池故障诊断方法，其特征在于：所述步骤四中对目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行监测，具体监测过程如下：
通过电池运行实验区域内布设的红外测温仪对各待诊断电池的运行温度进行监测；
通过电池运行实验区域内布设的检测仪器对各待诊断电池的运行电流和运行电压进行监测。
7.根据权利要求6所述的一种新能源电池故障诊断方法，其特征在于：所述步骤五中各待诊断电池对应的内部故障符合系数，具体计算过程包括以下步骤：
C1、从目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的内部信息中提取出各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的运行电压，利用计算公式
Figure FDA0003827311770000051
计算得出各待诊断电池对应的电压稳定评估系数φi，其中，
Figure FDA0003827311770000052
表示为第i个待诊断电池第j个运行监测时间点内对应的运行电压，D0表示为设定的允许电压损失差，ΔD0表示为设定的监测时间点内允许的电压差，其中，j表示为各运行监测时间点对应的编号，j＝1,2,......m；
C2、从目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的内部信息中提取出各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的运行电流，利用计算公式
Figure FDA0003827311770000053
计算得出各待诊断电池对应的电流稳定评估系数
Figure FDA0003827311770000054
其中，
Figure FDA0003827311770000055
表示为第i个待诊断电池第j个运行监测时间点内对应的运行电流，S0表示为设定的待诊断电池在运行监测时间点内标准运行电流，ΔS0表示为设定的监测时间点内允许的电流差；
C3、从目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池对应的内部信息中提取出各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的运行温度，利用计算公式
Figure FDA0003827311770000056
计算得出各待诊断电池对应的温度稳定评估系数γi，其中，
Figure FDA0003827311770000061
表示为第i个待诊断电池第j个运行监测时间点内对应的温度，G表示为设定的待诊断电池在运行监测时间点内标准运行温度，ΔG表示为设定的允许温度差；
C4、基于各待诊断电池对应的电压稳定评估系数、电流稳定评估系数和温度稳定评估系数，利用计算公式
Figure FDA0003827311770000062
计算得出各待诊断电池对应的内部故障符合系数βi，其中，d1、d2和d3分别表示为设定的电压稳定、电流稳定和温度稳定对应的平衡影响因子，且d1+d2+d3＝1。
8.根据权利要求7所述的一种新能源电池故障诊断方法，其特征在于：所述对各待诊断电池对应的内部故障符合系数进行深度诊断，具体诊断过程如下：
将各待诊断电池对应的内部故障符合系数与设定的待诊断电池的内部故障符合系数进行对比，若某待诊断电池对应的内部故障符合系数大于或等于设定的待诊断电池的内部故障符合系数，则判定该待诊断电池为内部故障电池，若某待诊断电池对应的内部故障符合系数小于设定的待诊断电池的内部故障符合系数，则判定该待诊断电池为内部正常电池。
9.一种新能源电池故障诊断系统，其特征在于：该系统包括电池外观信息采集模块，电池外观故障分析模块，电池故障初步诊断模块，电池内部故障监测模块，电池内部故障分析模块，电池故障深度诊断模块和预警显示终端；其中，
所述电池外观信息采集模块：用于通过高清摄像头依次对目标传输装置中外观监测区域内待诊断批次内各待诊断电池的外观信息进行监测；
所述电池外观故障分析模块：用于对各待诊断电池的外观信息进行分析，从而得到各待诊断电池对应的外观故障符合系数；
所述电池故障初步诊断模块：用于对各待诊断电池对应的外观故障符合系数进行初步诊断；
所述电池内部故障监测模块：用于对目标传输装置中电池运行实验区域待诊断批次内各待诊断电池依次进行运行实验，由此对目标传输装置中电池运行实验区域内待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行监测；
所述电池内部故障分析模块：用于对目标传输装置中电池运行实验区域待诊断批次内各待诊断电池在运行过程中各运行监测时间点内对应的内部信息进行分析，从而得到各待诊断电池对应的内部故障符合系数；
所述电池故障深度诊断模块：用于对各待诊断电池对应的内部故障符合系数进行深度诊断；
所述预警显示终端：用于将各外观故障电池对应的编号和各内部故障电池对应的编号进行预警显示。
10.一种新能源电池故障诊断存储介质，其特征在于：所述新能源电池故障诊断存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述权利要求1-8任一项所述的新能源电池故障诊断方法。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020011822A1 (en) * 2000-07-18 2002-01-31 Nissan Motor Co., Ltd. Battery pack diagnostic method and battery pack diagnostic apparatus
CN107589384A (zh) * 2017-08-29 2018-01-16 国网湖南省电力公司 一种用于直流电源系统的状态评估方法
CN107843853A (zh) * 2017-12-13 2018-03-27 中国科学技术大学 一种动力电池组串联连接故障诊断方法
CN109839602A (zh) * 2019-02-02 2019-06-04 爱驰汽车（上海）有限公司 动力电池性能和价值评估方法、装置、电子设备
CN111361454A (zh) * 2020-03-18 2020-07-03 一汽解放汽车有限公司 动力电池热管理系统的诊断方法、装置、设备和存储介质
CN111880101A (zh) * 2020-08-10 2020-11-03 兰溪翊昇新能源有限公司 一种锂电池故障的诊断方法
CN112924471A (zh) * 2021-01-26 2021-06-08 四川华能宝兴河水电有限责任公司 一种设备故障诊断系统及其诊断方法
CN113093041A (zh) * 2021-04-06 2021-07-09 吴炜 一种新能源汽车动力系统电池健康状态远程数据采集和诊断分析系统
CN113189505A (zh) * 2021-03-26 2021-07-30 深圳市磐锋精密技术有限公司 一种基于大数据的手机电池状态监测系统
CN113359049A (zh) * 2021-04-29 2021-09-07 张火锐 一种固态锂电池损耗的检测方法
CN113484054A (zh) * 2021-07-06 2021-10-08 座头鲸通信技术(武汉)有限公司 一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法及云分析平台

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020011822A1 (en) * 2000-07-18 2002-01-31 Nissan Motor Co., Ltd. Battery pack diagnostic method and battery pack diagnostic apparatus
CN107589384A (zh) * 2017-08-29 2018-01-16 国网湖南省电力公司 一种用于直流电源系统的状态评估方法
CN107843853A (zh) * 2017-12-13 2018-03-27 中国科学技术大学 一种动力电池组串联连接故障诊断方法
CN109839602A (zh) * 2019-02-02 2019-06-04 爱驰汽车（上海）有限公司 动力电池性能和价值评估方法、装置、电子设备
CN111361454A (zh) * 2020-03-18 2020-07-03 一汽解放汽车有限公司 动力电池热管理系统的诊断方法、装置、设备和存储介质
CN111880101A (zh) * 2020-08-10 2020-11-03 兰溪翊昇新能源有限公司 一种锂电池故障的诊断方法
CN112924471A (zh) * 2021-01-26 2021-06-08 四川华能宝兴河水电有限责任公司 一种设备故障诊断系统及其诊断方法
CN113189505A (zh) * 2021-03-26 2021-07-30 深圳市磐锋精密技术有限公司 一种基于大数据的手机电池状态监测系统
CN113093041A (zh) * 2021-04-06 2021-07-09 吴炜 一种新能源汽车动力系统电池健康状态远程数据采集和诊断分析系统
CN113359049A (zh) * 2021-04-29 2021-09-07 张火锐 一种固态锂电池损耗的检测方法
CN113484054A (zh) * 2021-07-06 2021-10-08 座头鲸通信技术(武汉)有限公司 一种智能家具新风系统运行故障智能诊断分析方法及云分析平台

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