CN115808635A - 动力电池、动力电池组极耳撕裂缺陷检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及锂离子电池性能测试领域，公开了一种动力电池、动力电池组极耳撕裂缺陷检测方法，包括以下步骤：获取动力电池循环过程中的端电压数据，包括放电过程、放电后静置过程、充电过程、充电后静置过程的端电压；获取放电过程中的端电压对时间的微分数据，或获取放电后静置过程的端电压对时间的微分数据，或获取充电过程中的端电压对电量的微分数据，或获取充电后静置过程的端电压对时间的微分数据；当上述步骤中所获取的任一微分数据大于对应的第一设定阈值时，则判断动力电池极耳存在撕裂缺陷。本发明不仅能够适用于动力电池生产过程中的检测，而且能够应用于动力电池在使用过程中的实时检测。

Description

动力电池、动力电池组极耳撕裂缺陷检测方法

技术领域

本发明涉及锂电池性能测试技术领域，具体涉及一种动力电池、动力电池组极耳撕裂缺陷检测方法。

背景技术

当前，汽车动力系统电动化已逐渐成为汽车技术发展的一个重要方向，汽车动力系统电动化是用电能替代化学能作为车辆主要的动力源。锂离子动力电池因其具有比能量高、自放电率低以及循环寿命长的特点，是目前最具实用价值的纯电动汽车能量源。

随着锂离子电池的大规模应用，以热失控为特征的锂离子电池安全性事故时有发生。在电池生产制造过程中引入的电池缺陷是导致电池热失控的潜在原因之一，因此若能及时的对电池缺陷进行检测，就可以降低热失控发生的概率。

电池极耳撕裂缺陷是常见的缺陷类型，目前针对电池极耳撕裂缺陷的研究多从生产角度出发，以降低极耳撕裂缺陷的出现概率，如实用新型专利201920801121.4提出了一种挡板装置，可以降低电芯极耳箔材的撕裂风险；发明专利201910262108.0提出了一种电池结构，其中包括了含有冗余段的电池极耳结构，可以降低极耳因承载拉力被拉断的可能性。以上研究都是从生产角度出发对电池结构进行设计，以尽量避免电池极耳的断裂缺陷及风险，然而以上在结构上的设计并不能完全避免极耳撕裂缺陷的发生。目前，针对极耳撕裂缺陷的检测，有研究利用计算机断层扫描（CT）等方法获取电池内部截面图像，辅以人眼或者图像识别等方法进行缺陷识别，然而上述方法检测成本较高且仅适用于电池的出厂检测，无法应用于对使用过程中电池缺陷的检测。

发明内容

本发明的目的在于提供一种动力电池极耳撕裂缺陷检测方法，解决目前在对电池极耳撕裂缺陷进行检测时存在的上述技术问题。

本发明的另一目的还在于提供一种动力电池组极耳撕裂缺陷检测方法，可实现对动力电池组中动力电池极耳撕裂缺陷的检测。

本发明通过下述技术方案实现：

动力电池极耳撕裂缺陷检测方法，包括以下步骤：

获取动力电池循环过程中的端电压数据，包括放电过程、放电后静置过程、充电过程、充电后静置过程的端电压；

获取放电过程中的端电压对时间的微分数据，或获取放电后静置过程的端电压对时间的微分数据，或获取充电过程中的端电压对电量的微分数据，或获取充电后静置过程的端电压对时间的微分数据；

当上述步骤中所获取的任一微分数据大于对应的第一设定阈值时，获取当微分数据大于对应第一设定阈值时所对应的时间值；获取基于该时间值的设定时间段内的电流波动幅值，当电流波动幅值小于第二设定阈值时，则判断动力电池极耳存在极耳撕裂缺陷。

作为对上述技术方案的进一步改进，在通过放电后静置过程的端电压对时间的微分数据来判断动力电池极耳是否存在撕裂缺陷时，选取静置第一设定时间后的端电压对时间的微分数据，第一设定时间取当动力电池在正常情况下的端电压对时间的微分数据小于或等于对应第一设定阈值x倍时的对应时间，x取(0,1]。

作为对上述技术方案的进一步改进，在通过充电过程中的端电压对电量的微分数据来判断动力电池极耳是否存在撕裂缺陷时，选取充电第二设定时间后的端电压对电量的微分数据，第二设定时间为[1,30]min。

作为对上述技术方案的进一步改进，在通过放电过程中的端电压对时间的微分数据来判断动力电池极耳是否发生撕裂时，对应的第一设定阈值为(0,4]V/s；

在通过放电后静置过程的端电压对时间的微分数据来判断动力电池极耳是否发生撕裂缺陷时，对应的第一设定阈值为(1e-4,4]V/s；

在通过获取充电过程中的端电压对电量的微分数据来判断动力电池极耳是否发生撕裂缺陷时，对应的第一设定阈值为(0.05,1]V/Ah；

在通过获取充电后静置过程的端电压对时间的微分数据来判断动力电池极耳是否发生撕裂缺陷时，对应的第一设定阈值为(0,4]V/s。

作为对上述技术方案的进一步改进，获取电流波动幅值所对应的设定时间段为[t-Δt, t+Δt]，其中t为微分数据大于第一设定阈值时所对应的时间值，Δt为[5,30]s。

作为对上述技术方案的进一步改进，第二设定阈值为0.3~1mA。

另一方面，本发明中还提供了一种动力电池组极耳撕裂缺陷检测方法，所述动力电池组包括多个串联的动力电池，包括以下步骤：

获取动力电池组中各个动力电池循环过程中的端电压数据，包括放电过程、放电后静置过程、充电过程、充电后静置过程的端电压；

获取放电过程中各个动力电池的端电压对时间的微分数据，或获取放电后静置过程各个动力电池的端电压对时间的微分数据，或获取充电过程中各个动力电池的端电压对时间的微分数据，或获取充电后静置过程的端电压对时间的微分数据；

计算各个不同过程（放电过程、放电后静置过程、充电过程、充电后静置过程）中所得到的对应微分数据的平均值，计算该平均值与该过程中对应的各个微分数据之间差值，当各个不同过程中所得到的任一差值大于对应的第三设定阈值时，则判断动力电池组中对应的动力电池存在极耳撕裂缺陷。

作为对上述技术方案的进一步改进，在通过放电后静置过程的端电压对时间的微分数据来判断动力电池组中的动力电池极耳是否存在撕裂缺陷时，选取静置第一设定时间后的端电压对时间的微分数据，第一设定时间取当动力电池在正常情况下的端电压对时间的微分数据小于或等于对应第一设定阈值x倍时的对应时间，x取(0,1]。

作为对上述技术方案的进一步改进，在通过充电过程中的端电压对电量的微分数据来判断动力电池组中的动力电池极耳是否存在撕裂缺陷时，选取充电第二设定时间后的端电压对电量的微分数据，设定时间为[1,30]min。

本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：

通过获取动力电池在各种状态下的端电压数据，提取端电压数据中的变化特征，通过特征识别即可实现对动力电池极耳撕裂缺陷的准确检测，不仅能够适用于动力电池生产过程中的检测，而且能够应用于动力电池在使用过程中的实时检测，具有检测可靠性高、准确性高的特点。

同时该检测方法还能够很好地适用于动力电池组中电池极耳撕裂缺陷的检测，并能够对动力电池组中存在极耳撕裂缺陷的动力电池的快速识别和检测。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本发明动力电池极耳撕裂缺陷检测方法一种实施方式流程图。

图2为本发明动力电池极耳撕裂缺陷检测方法另一种实施方式流程图。

图3为本发明动力电池组极耳撕裂缺陷检测方法流程图。

图4a）为本发明实施例1中动力电池在放电过程的端电压V₁与时间的曲线。

图4b）为图4a）中出现放电电压抬升位置的局部放大示意图。

图4c）为本发明实施例1中端电压V₁对时间的微分数据dV₁dt与时间的曲线。

图4d）为图4c）中出现放电电压抬升位置的局部放大示意图。

图5a）为本发明实施例2中动力电池在放电静置过程的端电压V₂与时间的曲线。

图5b）为本发明实施例2中端电压V₂对时间的微分数据dV₂dt与时间的曲线。

图6a）为本发明实施例3中动力电池在充电过程的端电压V₃与时间的曲线。

图6b）为图6a）中出现充电电压抬升位置的局部放大示意图。

图6c）为本发明实施例3中端电压V₃对时间的微分数据dV₃dt与时间的曲线。

图6d）为图6c）中出现充电电压抬升位置的局部放大示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本申请具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

本实施例中动力电池极耳撕裂缺陷检测方法是在电池循环过程中，实时获取电池的端电压数据，这里的端电压数据包括放电过程的端电压数据、放电后静置过程的端电压数据、充电过程中的端电压数据、充电后静置过程的端电压数据，通过对上述过程中的端电压数据进行特征提取，基于提取的特征进行电池极耳撕裂缺陷的诊断。

参照图1，本实施例中针对动力电池极耳撕裂缺陷的检测方法，包括以下步骤：

S01、在动力电池循环过程中，获取电池各个过程的端电压数据；该检测方法能够适用于动力电池在充放电或零电流静置过程的检测，以实现对动力电池在不同的过程、阶段、状态下的检测，因此这里可分别获取放电过程的端电压、放电后静置过程的端电压、充电过程的端电压、充电后静置过程的端电压的数据曲线；

S02、对步骤S01中获取的端电压数据曲线进行特征提取，包括：

S021、针对放电过程中的端电压数据V₁，计算端电压数据对时间的微分数据dV₁dt；

S022、针对放电后静置过程中的端电压数据V₂，计算端电压数据对时间的微分数据dV₂dt；

S023、针对充电过程中的端电压数据V₃，由于充电过程中端电压曲线对时间的微分数据dV₃dt始终大于0，且该数据与充电电流有关，相同情况下的充电电流也大则dV₃dt也越大，为了排除充电电流的影响，在充电过程中计算端电压数据对充电电量的微分dV₃dQ；

S024、针对充电后静置过程中的端电压数据V₄，计算端电压数据对时间的微分数据dV₄dt；

S03、当上述步骤中所获取的任一微分数据大于对应的第一设定阈值时，则判断动力电池极耳存在撕裂缺陷；具体如下：

S031、针对放电过程，判断该微分数据dV₁dt是否大于对应的第一设定阈值Th₁，若该微分数据dV₁dt大于该第一设定阈值Th₁，则判断动力电池极耳存在撕裂缺陷；

这里的第一设定阈值Th₁可取(0,4]V/s，当然该第一设定阈值的取值越小，检测的灵敏度会越高，但同时也越容易受到电流波动的影响而影响到检测的准确性，在该取值范围内能够很好地兼顾灵敏度与准确性的要求；

S032、针对放电后静置过程，判断该微分数据dV₂dt是否大于对应的第一设定阈值Th₂，若该微分数据dV₂dt大于该第一设定阈值Th₂，则判断动力电池极耳存在撕裂缺陷；

这里的第一设定阈值Th₂可取(1e-4,4]V/s，同样地，该第一设定阈值的取值越小，检测的灵敏度会越高，但同时也越容易受到电流波动的影响而影响到检测的准确性，在该取值范围内能够很好地兼顾灵敏度与准确性的要求；

S033、针对充电过程，判断该微分数据dV₃dQ是否大于对应的第一设定阈值Th₃，若该微分数据dV₃dQ大于该第一设定阈值Th₃，则判断动力电池极耳存在撕裂缺陷；

这里的第一设定阈值Th₃可取(0.05,1]V/Ah，同样地，该第一设定阈值的取值越小，检测的灵敏度会越高，但同时也越容易受到电流波动的影响而影响到检测的准确性，在该取值范围内能够很好地兼顾灵敏度与准确性的要求；

S034、针对充电后静置过程，判断该微分数据dV₄dt是否大于对应的第一设定阈值Th₄，若该微分数据dV₄dt大于该第一设定阈值Th₄，则判断动力电池极耳存在撕裂缺陷；

这里的第一设定阈值Th₁可取(0,4]V/s，同样地，该第一设定阈值的取值越小，检测的灵敏度会越高，但同时也越容易受到电流波动的影响而影响到检测的准确性，在该取值范围内能够很好地兼顾灵敏度与准确性的要求。

在一个实施例中，步骤S022中针对放电后静置过程，该过程中由于放电后静置过程中的去极化阶段的dV₂dt会存在显著大于0的情况，因此为了避免放电后静置过程中去极化阶段对检测结果的影响，选取静置第一设定时间Δt₂后的端电压对时间的微分数据来判断电池极耳撕裂缺陷。这里去极化过程所需的静置时间Δt₂与该过程的电池温度、电流倍率等有着一定的关系，随着静置时间的增加由于去极化对dV₂dt所带来的影响会逐渐减小，因此可以根据对应的第一设置预制Th₂来确定第一设定时间Δt₂的值，该第一设定时间取当动力电池在正常情况下的端电压对时间的微分数据小于或等于对应第一设定阈值Th₂的x倍时所对应的时间，即第一设定时间Δt₂的值为dV₂dt≤x*Th₂时所对应的时间，其中x取(0,1]；一般地，第一设定时间Δt₂的取值为[1,30]min。

在一个实施例中，步骤S023中针对充电过程，在该过程中由于充电刚开始时电池极化的影响，dV₃dQ会存在显著大于零的情况，因此为了避免电池极化的影响，选取充电第二设定时间Δt3后的端电压对电量的微分数据来判断电池极耳是否发生撕裂缺陷，一般地，第二设定时间Δt3的取值为[1,30]min。

另一方面，在实际动力电池的应用过程中很难存在理想的恒流充放电状态，而较大的电流波动将会引起端电压的波动进而影响到检测的准确性，基于这一点，本实施例中提出了一种能够排除电流干扰的检测方法，参照图2，在上述检测方法的基础上还包括有以下检测步骤：

S041、获取上述任一过程中微分数据大于对应第一设定阈值时所对应的时间值t；

S042、获取基于该时间值的设定时间段[t-Δt, t+Δt]内的电流波动幅值I_m；

S043、当该电流波动幅值I_m小于第二设定阈值Th_Im时，则判断动力电池极耳存在极耳。

上述步骤中Δt可以取[5,30]s。

基于一般车用BMS对电流能够控制到0.1mA级别，这里电流波动幅值的阈值即第二设定阈值Th_Im相应地可以取0.3~1mA，该取值可适用于电池的不同循环状态和过程（如充放电或静置过程）。

另一方面，在实施应用中，通常是将多个动力电池串联形成动力电池组来使用，当动力电池组中的某个动力电池发生极耳撕裂缺陷时，其端电压所对应的特征信号将与同一动力电池组的其它动力电池之间表现出明显的差异，基于这一发现，本实施例中提供了一种能够适用于动力电池组的电池极耳撕裂检测方法，参照图3，包括以下步骤：

S11、获取动力电池组中各个动力电池循环过程中的端电压数据，包括放电过程、放电后静置过程、充电过程、充电后静置过程的端电压；

S12、对步骤S11中获取的端电压数据曲线进行特征提取，包括：

S121、获取放电过程，动力电池组中各个动力电池的端电压V_1,i(i代表动力电池组中第i节动力电池，i=1,2,3,…,n，n为动力电池组中单体动力电池数量)对时间的微分数据dV_1,idt；

S122、获取放电后静置过程，动力电池组中各个动力电池的端电压V_2,i对时间的微分数据dV_2,idt；

S123、获取充电过程，动力电池组中各个动力电池的端电压V_3,i对时间的微分数据dV_3,idt；

S124、获取充电后静置过程，动力电池组中各个动力电池的端电压V_4,i对时间的微分数据dV_4,idt；

S13、获取上述各个不同过程（放电过程、放电后静置过程、充电过程、充电后静置过程）中所得到的对应微分数据的平均值，计算该平均值与该过程中对应的各个微分数据之间差值，当上述各个不同过程中所得到的任一差值大于对应的第三设定阈值时，则判断动力电池组中对应的动力电池存在极耳撕裂缺陷；包括：

S131、放电过程中，计算各动力电池的端电压对时间的微分数据dV_1,idt的平均值，为dV_1,avgdt；分别计算dV_1,idt与dV_1,avgdt之间的差值为ΔdV_1,idt，当其中某一个差值大于对应的第三设定阈值 Th_d1时，则判断动力电池组中该对应的动力电池存在极耳撕裂缺陷，实现对动力电池组中动力电池极耳撕裂缺陷的检测；其中第三设定阈值Th_d1可以取(1e-4,4]V/s，该第三设定阈值的取值越小，则检测灵敏度会越高，但同时也越容易受到电池一致性差异的影响而影响到检测的准确性；

S132、放电后静置过程中，计算各动力电池的端电压对时间的微分数据dV_2,idt的平均值，为dV_2,avgdt；分别计算dV_2,idt与dV_2,avgdt之间的差值为ΔdV_2,idt，当其中某一个差值大于对应的第三设定阈值Th_d2时，则判断动力电池组中该对应的动力电池存在极耳撕裂缺陷，实现对动力电池组中动力电池极耳撕裂缺陷的检测；其中第三设定阈值Th_d2可以取(1e-4,4]V/s；

S133、充电过程中，计算各动力电池的端电压对时间的微分数据dV_3,idt的平均值，为dV_3,avgdt；分别计算dV_3,idt与dV_3,avgdt之间的差值为ΔdV_3,idt，当其中某一个差值大于对应的第三设定阈值Th_d3时，则判断动力电池组中该对应的动力电池存在极耳撕裂缺陷，实现对动力电池组中动力电池极耳撕裂缺陷的检测；其中第三设定阈值Th_d3可以取(1e-4,4]V/s；

S134、充电后静置过程中，计算各动力电池的端电压对时间的微分数据dV_4,idt的平均值，为dV_4,avgdt；分别计算dV_4,idt与dV_4,avgdt之间的差值为ΔdV_4,idt，当其中某一个差值大于对应的第三设定阈值Th_d4时，则判断动力电池组中该对应的动力电池存在极耳撕裂缺陷，实现对动力电池组中动力电池极耳撕裂缺陷的检测；其中第三设定阈值Th_d4可以取(1e-4,4]V/s。

在其中一个实施例中，步骤S122中针对放电后静置过程，由于放电后静置过程中在去极化阶段，各个单体动力电池的dV_2,idt差异较大，为了避免放电后静置过程中去极化阶段的数据对检测结果的影响，选取动力电池组静置第一设定时间Δt₂后的端电压对时间的微分数据来判断电池极耳撕裂缺陷的检测，这里去极化过程所需的静置时间Δt₂的取值为[1,30]min。

在其中一个实施例中，步骤S123中针对充电过程，由于充电刚开始时电池极化的影响，各个单体动力电池的dV_3,idt的差异会较大，因此为了避免电池极化的影响，选取充电第二设定时间Δt3后的端电压对时间的微分数据来判断电池极耳是否发生撕裂缺陷，一般地，第二设定时间Δt3的取值为[1,30]min。

实施例1

该实施例中的动力电池为100Ah锂离子电池，正极材料为三元622，负极材料为石墨。

S01、参照图4a）为获取的动力电池在放电过程的端电压V₁与时间的曲线，图4b）为动力电池在放电过程的端电压V₁的局部放大图；从图中可以看出在约10930s附近出现放电电压抬升的现象；

S02、计算端电压V₁对时间的微分数据dV₁dt与时间的曲线，如图4c)所示，从中可以看出在放电过程中，动力电池在正常情况下dV₁dt小于0，但由于极耳撕裂的存在，在约10930s附近，dV₁dt数据显著大于0；

S03、图4d）为dV₁dt曲线的局部放大图，图中虚线为第一设定阈值Th₁，本实施例中Th₁取值为1e-3V/s，在10933s时dV₁dt>Th₁，可以初步判断动力电池极耳存在撕裂缺陷；

S04、进一步地，本实施例中取Δt=10s，Th_Im=1mA(约为放电电流的千分之一)，获取设定时间段[10933-10, 10933+10]s内的电流波动幅值I_m=0.53mA，此时I_m<Th_Im，则可以判断动力电池极耳存在撕裂缺陷。

通过对该电池进行拆解检测，发现电池存在极耳撕裂的情况，说明上述方法对电池极耳撕裂缺陷检测的准确性。

实施例2

该实施例中的动力电池为100Ah锂离子电池，正极材料为三元622，负极材料为石墨。

S01、参照图5a）为获取的动力电池在放电完成后静置过程的端电压V₂与时间的曲线，从图中可以看出在静置开始时端电压由于去极化发生抬升，然后在约2000s附近又一次出现电压抬升的现象；

S02、计算端电压V₂对时间的微分数据dV₂dt与时间的曲线，如图5b)所示，从中可以看出在放电后静置过程中，在静置刚开始的t₂=100s内的去极化过程中dV₂dt>0，之后dV₂dt≈0，但是由于极耳撕裂的存在，在约2000s附近dV₂dt曲线又一次显著大于0；

S03、图5b) 中虚线为第一设定阈值Th₂，本实施例中Th₂取值为1e-3V/s，在1837s时dV₂dt>Th₂，可以初步判断动力电池极耳存在撕裂缺陷；

S04、进一步地，本实施例中取Δt=10s，Th_Im=1mA，获取设定时间段[1837-10, 1837+10]s内的电流波动幅值I_m=0.001mA，此时I_m<Th_Im，则可以判断动力电池极耳存在撕裂缺陷。

通过对该电池进行拆解检测，发现电池存在极耳撕裂的情况，说明上述方法对电池极耳撕裂缺陷检测的准确性。

实施例3

该实施例中的动力电池为100Ah锂离子电池，正极材料为三元622，负极材料为石墨。

S01、参照图6a）为获取的动力电池在充电过程的端电压V₃与时间的曲线，图6b）为动力电池在充电过程的端电压V₃的局部放大图；从图中可以看出在约1235s附近出现充电电压抬升的现象；

S02、计算端电压V₃对时间的微分数据dV₃dt与时间的曲线，如图6c)所示，从中可以看出在充电开始时的t₃=600s内，由于电池极化的影响dV₃dQ显著大于0；在600s后的正常充电过程中，dV₃dQ小于0.02V/Ah；但是由于极耳撕裂缺陷的存在，在1235s时dV₃dQ曲线大于0.1V/Ah；

S03、图6d）为dV₃dQ曲线的局部放大图，图中虚线为第一设定阈值Th₃，本实施例中Th₃取值为0.1V/Ah，在1235s时dV₃dQ>Th₃，可以初步判断动力电池极耳存在撕裂缺陷；

S04、进一步地，本实施例中取Δt=10s，Th_Im=1mA(约为充电电流的千分之一)，获取设定时间段[1235-10, 1235+10]s内的电流波动幅值I_m=0.3mA，此时I_m<Th_Im，则可以判断动力电池极耳存在撕裂缺陷。

通过对该电池进行拆解检测，发现电池存在极耳撕裂的情况，说明上述方法对电池极耳撕裂缺陷检测的准确性。

实施例4

在采用该方法对另外一批电池进行检测（包括放电、放电静置、充电、充电静置等过程），没有检测到电池极耳撕裂的信号，对这些电池进行拆解检查，发现动力电池没有出现电池极耳撕裂情况，同样证明了本方法对电池极耳撕裂检测的准确性。

实施例5

在采用该方法对动力电池组在各种状态进行检测（包括放电、放电静置、充电、充电静置等过程），通过将检测结果与电池的拆解检查进行对比，同样证明本方法能够很好地适用于对动力电池组中电池极耳撕裂缺陷的检测。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.动力电池极耳撕裂缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取动力电池循环过程中的端电压数据，包括放电过程、放电后静置过程、充电过程、充电后静置过程的端电压；

获取放电过程中的端电压对时间的微分数据，或获取放电后静置过程的端电压对时间的微分数据，或获取充电过程中的端电压对电量的微分数据，或获取充电后静置过程的端电压对时间的微分数据；

当上述步骤中所获取的任一微分数据大于对应的第一设定阈值时，获取当微分数据大于对应第一设定阈值时所对应的时间值；获取基于该时间值的设定时间段内的电流波动幅值，当电流波动幅值小于第二设定阈值时，则判断动力电池极耳存在极耳撕裂缺陷。

2.根据权利要求1所述的动力电池极耳撕裂缺陷检测方法，其特征在于，在通过放电后静置过程的端电压对时间的微分数据来判断动力电池极耳是否存在撕裂缺陷时，选取静置第一设定时间后的端电压对时间的微分数据，第一设定时间取当动力电池在正常情况下的端电压对时间的微分数据小于或等于对应第一设定阈值x倍时的对应时间，x取(0,1]。

3.根据权利要求1所述的动力电池极耳撕裂缺陷检测方法，其特征在于，在通过充电过程中的端电压对电量的微分数据来判断动力电池极耳是否存在撕裂缺陷时，选取充电第二设定时间后的端电压对电量的微分数据，第二设定时间为[1,30]min。

4.根据权利要求1所述的动力电池极耳撕裂缺陷检测方法，其特征在于，在通过放电过程中的端电压对时间的微分数据来判断动力电池极耳是否发生撕裂时，对应的第一设定阈值为(0,4]V/s；

在通过放电后静置过程的端电压对时间的微分数据来判断动力电池极耳是否发生撕裂缺陷时，对应的第一设定阈值为(1e-4,4]V/s；

在通过获取充电过程中的端电压对电量的微分数据来判断动力电池极耳是否发生撕裂缺陷时，对应的第一设定阈值为(0.05,1]V/Ah；

在通过获取充电后静置过程的端电压对时间的微分数据来判断动力电池极耳是否发生撕裂缺陷时，对应的第一设定阈值为(0,4]V/s。

5.根据权利要求1所述的动力电池极耳撕裂缺陷检测方法，其特征在于，获取电流波动幅值所对应的设定时间段为[t-Δt, t+Δt]，其中t为微分数据大于第一设定阈值时所对应的时间值，Δt为[5,30]s。

6.根据权利要求1所述的动力电池极耳撕裂缺陷检测方法，其特征在于，第二设定阈值为0.3~1mA。

7.动力电池组极耳撕裂缺陷检测方法，所述动力电池组包括多个串联的动力电池，其特征在于，包括以下步骤：

获取动力电池组中各个动力电池循环过程中的端电压数据，包括放电过程、放电后静置过程、充电过程、充电后静置过程的端电压；

获取放电过程中各个动力电池的端电压对时间的微分数据，或获取放电后静置过程各个动力电池的端电压对时间的微分数据，或获取充电过程中各个动力电池的端电压对时间的微分数据，或获取充电后静置过程的端电压对时间的微分数据；

计算各个不同过程中所得到的对应微分数据的平均值，计算该平均值与该过程中对应的各个微分数据之间差值，当各个不同过程中所得到的任一差值大于对应的第三设定阈值时，则判断动力电池组中对应的动力电池存在极耳撕裂缺陷。

8.根据权利要求7所述的动力电池组极耳撕裂缺陷检测方法，其特征在于，在通过放电后静置过程的端电压对时间的微分数据来判断动力电池组中的动力电池极耳是否存在撕裂缺陷时，选取静置第一设定时间后的端电压对时间的微分数据，第一设定时间取当动力电池在正常情况下的端电压对时间的微分数据小于或等于对应第一设定阈值x倍时的对应时间，x取(0,1]。

9.根据权利要求7所述的动力电池组极耳撕裂缺陷检测方法，其特征在于，在通过充电过程中的端电压对电量的微分数据来判断动力电池组中的动力电池极耳是否存在撕裂缺陷时，选取充电第二设定时间后的端电压对电量的微分数据，设定时间为[1,30]min。

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