CN116805813B - 基于反馈的电池快速充电控制方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提出了一种基于反馈的电池快速充电控制方法及装置，该方法包括：根据电池的物理特征建立多个电池特征模型；测量电池的平均温度和端子电压，并结合多个电池特征模型，估计电池的多个内部状态参数并检测电池是否发生故障；在未发生故障时，构建状态空间模型和用于优化充电时间的目标函数，并将电池电流作为控制输入，基于多个内部状态参数、空间模型和目标函数，计算控制输入的最优解，根据最优解反馈控制电池的状态；在发生故障时，通过控制电池的冷却温度来最小化温度上升，通过控制电池的放电电流减少生成的热量。该方法能够使快速充电策略适应不断变化的电池寿命，并且可以及时的主动检测出电池热故障。
Description
技术领域
本申请涉及电池充电控制技术领域，尤其涉及一种基于反馈的电池快速充电控制方法及装置。
背景技术
目前，可充电电池，比如锂电池等，已经广泛应用于各个领域中。快速充电技术是电池应用的一项重要技术，它显著提升了电池充电效率，节省了充电时间。
然而，相关技术中的电池快速充电方案存在以下两个问题：第一，在实际应用中，电池的健康状况随着使用时间的增长不断退化，而相关技术中的充电算法是固定的，无法适用于不同老化状态下的电池，影响了充电效率和电池的安全。第二，由于快速充电会产生高水平的热应力和机械应力，这不仅会导致电池老化，还会显著增加导致热失控的内部故障发生的概率，这些内部故障可能导致较为严重的事故。而相关技术中的快速充电方案缺乏检测这些故障的功能，导致电池具有较高的安全风险。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本申请的第一个目的在于提出一种基于反馈的电池快速充电控制方法，该方法能够使快速充电策略适应不断变化的电池寿命，并且可以及时的主动检测出电池热故障，从而能够降低电池发生故障的风险。
本申请的第二个目的在于提出一种基于反馈的电池快速充电控制装置。
本申请的第三个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
为达上述目的，本申请的第一方面在于提出一种基于反馈的电池快速充电控制方法，该方法包括以下步骤：
根据电池的物理特征建立多个电池特征模型，所述多个电池特征模型包括标称电热模型、电池老化模型和电池故障模型；
测量所述电池的平均温度和端子电压，基于所述多个电池特征模型、所述平均温度和所述端子电压，估计所述电池的多个内部状态参数并检测所述电池是否发生故障；
在未发生故障的情况下，基于所述标称电热模型和所述电池老化模型，构建状态空间模型和用于优化充电时间的目标函数，并将电池电流作为控制输入，基于所述多个内部状态参数、所述状态空间模型和所述目标函数，计算所述控制输入的最优解，根据所述最优解反馈控制电池的状态；
在发生故障的情况下，通过控制所述电池的冷却温度来最小化温度上升，并通过控制所述电池的放电电流减少生成的热量。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述检测所述电池是否发生故障，包括：基于所述电池故障模型构建滑模观测器；将所述平均温度、所述端子电压和估计的内部状态参数输入至所述滑模观测器，计算故障估计值；将所述故障估计值与预设的故障检测阈值进行比较，确定所述电池是否发生故障。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述构建状态空间模型和用于优化充电时间的目标函数，包括：根据所述标称电热模型和所述电池老化模型中的电池充电状态、极化电容的电压、电池容量的倒数以及电池内阻，构建状态向量；根据所述状态向量、已知扰动向量、熵热系数和多个模型参数矩阵构建所述状态空间模型；确定充电的最后时刻，基于最后时刻下的电池充电状态、电池容量的倒数和电池内阻，以及最小化的最后时刻和充电电流的约束条件，构建所述目标函数。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述基于所述多个内部状态参数、所述状态空间模型和所述目标函数，计算所述控制输入的最优解，包括：简化所述目标函数，并将所述空间模型简化为具有已知扰动向量的线性模型；基于简化后的目标函数和所述线性模型求解最短充电时间优化问题，获得所述控制输入的求解式，其中，所述求解式中包括多个增益参数；将多个轨迹参数在预设范围内的各个数值代入所述求解式，计算对应的增益参数的数值，并建立每个所述增益参数与所述多个轨迹参数之间的函数关系，所述多个轨迹参数包括电池容量的倒数、放电深度、电池的平均温度和目标电池充电状态；根据所述函数关系和所述多个内部状态参数，生成所述控制输入的最优解。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述通过控制所述电池的冷却温度来最小化温度上升，包括：根据所述故障估计值、所述电池的平均温度和预设的多个控制增益，计算所述电池的冷却温度；将所述电池的冷却温度作为控制输入反馈至所述电池，以反馈控制电池的状态。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述通过控制所述电池的放电电流减少生成的热量，包括：将所述故障估计值与预设的故障区分阈值进行比较；在所述故障估计值大于所述故障区分阈值的情况下，将所述放电电流调整至高放电电流进行放电，直至所述电池的荷电状态降为零；在所述故障估计值小于等于所述故障区分阈值的情况下，将所述放电电流调整至低放电电流，以保持电池充电状态所在区域内的熵热系数为正值。
可选地，在本申请的一个实施例中，建立所述标称电热模型，包括：根据电池动态响应过程，建立所述电池的等效电路模型；基于所述等效电路模型建立电池平均热模型。
为达上述目的，本申请的第二方面还提出了一种基于反馈的电池快速充电控制装置，包括以下模块:
建立模块，用于根据电池的物理特征建立多个电池特征模型，所述多个电池特征模型包括标称电热模型、电池老化模型和电池故障模型；
估计模块，用于测量所述电池的平均温度和端子电压，基于所述多个电池特征模型、所述平均温度和所述端子电压，估计所述电池的多个内部状态参数并检测所述电池是否发生故障；
第一控制模块，用于在未发生故障的情况下，基于所述标称电热模型和所述电池老化模型，构建状态空间模型和用于优化充电时间的目标函数，并将电池电流作为控制输入，基于所述多个内部状态参数、所述空间模型和所述目标函数，计算所述控制输入的最优解，根据所述最优解反馈控制电池的状态；
第二控制模块，用于在发生故障的情况下，通过控制所述电池的冷却温度来最小化温度上升，并通过控制所述电池的放电电流减少生成的热量。
为了实现上述实施例，本申请第三方面实施例还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中的基于反馈的电池快速充电控制方法。
本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：本申请首先根据电池物理行为的多个方面建立电池模型，然后基于电池模型模型建立了一种基于闭环的实时反馈的最佳快速充电系统，通过利用熵效应作为额外的冷却机制来扩展容错控制方案，以解决温度异常问题。由此，本申请能够使电池的快速充电策略随着电池老化而适应性调整，可以适用于不同的电池健康状况，按照更为合理的方式充电，确保电池在整个使用寿命内的安全。并且，本申请考虑了电池多个方面的物理行为，基于闭环反馈控制的方式，使实时充电策略能够适应不同的电池健康状况，且可以主动诊断出电池内部是否发生了热故障，进而根据是否发生故障调整快速充电策略。从而，在保证电池快速充电效率的基础上，能够在故障发生的早期及时缓解异常，降低电池发生故障的风险，保证了电池的安全性。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请实施例提出的一种基于反馈的电池快速充电控制方法的流程图；
图2为本申请实施例提出的一种等效电路模型的结构示意图；
图3为本申请实施例提出的一种熵热系数与充电状态之间函数关系示意图；
图4为本申请实施例提出的一种故障检测方法的流程图；
图5为本申请实施例提出的一种控制输入最优解的计算方法的流程图；
图6为本申请实施例提出的一种热容错控制方法的流程图；
图7为本申请实施例提出的一种具体的用于实现自适应最优快速充电的充电控制系统的结构示意图；
图8为本申请实施例提出的一种基于反馈的电池快速充电控制装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例所提出的一种基于反馈的电池快速充电控制方法及系统。
图1为本申请实施例提出的一种基于反馈的电池快速充电控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S101：根据电池的物理特征建立多个电池特征模型，多个电池特征模型包括标称电热模型、电池老化模型和电池故障模型。
具体的，先建立与电池快速充电相关的电池模型，即多个电池特征模型，建立的电池模型可以反映电池各方面的物理行为。通过分析电池的物理行为，根据得到的电池的物理特征建立多个电池特征模型。
在本申请一个实施例中，可以根据电池物理行为的三个方面建立电池特征模型，即建立代表电池的物理行为的标称电-热动力学模型（在本申请中简称为标称电热模型）、电池老化模型，以及可能由内部电化学故障、快速充电导致的机械应力或热应力引起的电池热故障模型（在本申请中简称为电池故障模型）。下面对建立的各个电池模型进行详细说明。
作为第一种示例，在建立标称电热模型时，包括以下步骤：先根据电池动态响应过程，建立电池的等效电路模型；基于等效电路模型建立电池平均热模型。具体而言，在本实施例中，先建立一个等效电路模型来模拟电池的动态响应，可以通过分析电池在快速充电过程和放电过程中的响应特征，以及充放电原理等，确定电池的动态响应规律，进而构建等效电路模型。
举例而言，如图2所示，本实施例构建的等效电路模型包括：表示蓄电池开路电压（Open Circuit Voltage，简称OCV）的电压源10、电池的欧姆内阻（R）、极化电阻（R 1）和极化电容（C 1）组成。该等效电路模型的特征可以通过以下公式（1）至公式（3）表示：
(1)
(2)
(3)
其中，是电池充电状态（也可以称为电池荷电状态，用于表示电池的剩余电量），/>可以由电压源10的参数计算，/>是电池容量/>的倒数，即/>，/>是极化电容/>两端的电压，/>是电池电流(/>表示充电，在该情况下为充电电流；/>表示放电，在该情况下为放电电流），/>是电池端子电压。
进一步的，基于等效电路模型表征的关系，为了进一步模拟该等效电路模型在正常充放电过程中的电池热动力学特征，本实施例还建立电池平均热模型，该电池平均热模型可以通过以下公式（4）表示：
(4)
其中，是电池质量，/>是热容，/>是电池的平均温度，/>是冷却温度，/>为对流传热系数，/>是传热面积，/>是熵热系数，熵热系数为关于/>的函数，本申请通过大量实验，得到如图3所示的熵热系数与充电状态之间的函数关系示意图。
其中，公式中与上述公式中相同参数的含义也相同，在本申请中均不再赘述。
需要说明的是，本实施例中建立的模型中的、/>和/>等参数通常受到电池运行条件例如/>、/>和/>的影响，而对这些易受影响的参数建立关于运行条件的模型通常需要繁琐的实验工作，计算较为复杂。此外，在模型中对参数关于运行条件建模又将带来高度非线性的模型结构，导致更大的计算负担。但若设置参数为常数又会限制充电控制方法的普适性。因此，本申请的快速充电控制方法，采用先将这些参数设置为恒定值，然后通过在充电控制和故障诊断算法中使用反馈，使用反馈的控制输入量对电池的状态进行调整的方式，抑制了由于这种恒定参数的选择而导致模型不准确的影响，同时也避免了对参数进行复杂建模的工作。从而可以在保证控制精确性的同时减少工作量。
作为第二种示例，在建立电池老化模型时，考虑到电池容量衰减会影响上述参数与/>，即/>和/>随着电池的老化而增加。而电池老化取决于电池荷电状态/>、电池的平均温度/>、电池电流/>和放电深度/>。因此，本实施例建立以下关于电池/>、平均温度/>、电流/>，以及放电深度/>的老化模型，来拟合这些条件对/>和/>的影响，构建出的电池老化模型可以通过以下公式（5）和公式（6）表示：
(5)
(6)
其中，和/>，/>是老化模型的系数。
需要说明的是，在本申请中各参数符号的上标中的点，表示该参数的导数，表明某系参数具有方向性。
作为第三种示例，在建立电池故障模型时，如上所述，由于快速充电将导致高水平的热应力和机械应力，可能导致电池内部热失控问题。因此本申请对电池中异常发热等内部故障进行了建模。在热失控故障下，电池热模型可以通过以下公式（7）表示：
(7)
其中，表示异常发热故障，即/>表示可能导致电池内部异常发热的物理故障的影响，此类故障的可能来源是内部短路、过度充电，外部机械滥用或热滥用，比如振动和穿孔。/>表示开路电压关于充电状态的函数。
需要说明的是，在本申请实施例中，上述建立的各个模型中的和/>方程，以及参数/>、/>、/>、/>、/>、/>和/>等参数，可以通过离线数据驱动或在线联合估计算法进行辨识找到。电池平均温度T和端子电压/>可以通过实时测量获得。/>可以从电池使用历史中获得。
步骤S102：测量电池的平均温度和端子电压，基于多个电池特征模型、平均温度和端子电压，估计电池的多个内部状态参数并检测电池是否发生故障。
具体的，基于上一步骤中建立的各个电池特征模型，进行基于实时反馈的最佳快速充电控制，并且在控制过程中扩展了容错控制方案，且对电池是否发生热故障进行主动诊断，从而使实时充电策略能够适应电池健康状况。
具体实施时，先测量快速充电控制过程中需要实时测量的参数的数值，即上述的电池平均温度T和端子电压。举例而言，可以通过在电池多个位置处设置的温度传感器采集不同位置的温度，再计算采集到的数据的平均值，得到平均温度。并且，通过电压测试设备测量电池的端子电压。
进一步的，将实际测量的数值代入上一步骤建立的多个电池特征模型，根据电池特征模型表示的电池特性估计电池的内部状态，获得多个电池的内部状态参数，比如，多个内部状态参数可以包括上述的、/>、/>和/>等参数。
更进一步的，根据建立的多个电池特征模型构建电池故障检测器，并将实际测量的数据和估计的多个内部状态参数输入至该电池故障检测器，实时检测电池在当前是否发生故障。由此，本申请通过主动检测电池的热故障，可以及时的在发生故障的早期阶段诊断出电池发生了故障，并采取相应的措施。即本申请针对电池是否发生故障采取了不同的控制方式。
为了更加清楚的说明本申请对电池进行主动故障诊断的具体的实现过程，下面以在本申请一个实施例中提出的一种故障检测方法进行示例性说明。图4为本申请实施例提出的一种故障检测方法的流程图，如图4所示，该方法包括以下步骤：
步骤S401，基于电池故障模型构建滑模观测器。
其中，滑模观测器是一种用于估计系统状态的控制器，基于滑膜控制理论，通过引入滑膜面实现对电池状态的估计。本申请采用滑模观测器来设计用于诊断电池是否发生故障的故障检测器。
在本实施例中，可以基于上述建立的电池故障模型反映的热失控下的特征来构建滑模观测器的结构，作为一种示例，构建的滑模观测器可以通过以下公式（8）和公式（9）表示：
(8)
(9)
其中，是对故障/>的估计值，/>是符号函数，/>是设计的观测器增益，是用户自定义的估计参数。
其中，滑模观测器由上述公式（9）表示的滤波器与公式（8）表示的检测观测器构成，在实际应用中，滤波器与检测观测器一起执行故障的检测和估计任务，用于在线估计故障大小。其中，滤波器本质上是一阶低通滤波器，从开关反馈信号中提取平均值，并跟踪该反馈信号来在线检测故障。
步骤S402，将平均温度、端子电压和估计的内部状态参数输入至滑模观测器，计算故障估计值。
具体的，将平均温度、端子电压和估计的内部状态参数输入至滑模观测器，通过上述公式（8）和公式（9）计算出电池当前状态下的故障估计值。
步骤S403，将故障估计值与预设的故障检测阈值进行比较，确定电池是否发生故障。
具体的，本实施例进行故障检测的逻辑时，将滑模观测器输出的故障估计值与预设的故障检测阈值/>进行比较，当/>时诊断出电池发生故障, 反之则判断电池未发生故障。其中，故障检测阈值/>可以预先根据在蒙特卡洛模拟或各类实验研究的无故障条件下收集的数据，来进行调整设计。
步骤S103：在未发生故障的情况下，基于标称电热模型和电池老化模型，构建状态空间模型和用于优化充电时间的目标函数，并将电池电流作为控制输入，基于多个内部状态参数、空间模型和目标函数，计算控制输入的最优解，根据最优解反馈控制电池的状态。
具体的，当检测出电池未发生故障的情况下，执行电池快速充电控制模式，该控制模式的目标是在保证电池健康的基础上，确保充电时间最短。即，根据上一步骤中得到的电池的实际测量数据和估计出的多个参数值，计算对电池进行充电控制的控制输入量的最优解，并将该控制输入的最优解反馈至电池，通过向电池输入该控制输入量，实现在快速充电过程中可以控制电池的状态。从而由电池输出的实际测量值至反馈至电池的控制入量，实现了一个完整的闭环反馈。
具体实施时，根据建立的标称电热模型和电池老化模型的表达式，构建状态空间模型和用于优化充电时间的目标函数，该目标函数即求解最短时间充电的优化问题。并将电池电流I（在本控制模式下为充电电流）作为控制输入，基于在之前的步骤中得到的多个内部状态参数和实测的物理量，以及构建的状态空间模型和目标函数，计算出最优控制，即控制输入的最优解。进而，将能够实现最短充电时间的充电电流I反馈至电池，作为控制输入量对电池的快速充电控制。
在本申请一个实施例中，构建状态空间模型和用于优化充电时间的目标函数，包括以下步骤：先根据标称电热模型和电池老化模型中的电池充电状态、极化电容的电压、电池容量的倒数以及电池内阻，构建状态向量；再根据状态向量、已知扰动向量、熵热系数和多个模型参数矩阵构建状态空间模型；最后，确定充电的最后时刻，基于最后时刻下的电池充电状态、电池容量的倒数和电池内阻，以及最小化的最后时刻和充电电流的约束条件，构建目标函数。
具体而言，在本实施例中，根据上述公式（1）至公式（6）表示的标称电热模型和电池老化模型，定义以下状态量：。
其中，是预期的充电后到达的目标/>。进而，状态空间模型可以通过以下公式（10）表示：
其中，，
其中，x是构建的状态向量，，u是控制输入，在本实施例中u=I，d是已知的扰动向量，/>。
进而，基于上述状态空间模型的表达式，最短时间充电的优化问题可以通过以下公式（13）表示：
其中，是总充电时间，/>是由用户自行定义的优化权重。
其中，上述公式（13）中的第一项表示在最后时刻的实际/>和目标/>，第二项/>和第三项/>表示在最后时刻/>可逆容量的值/>和内阻/>，在最后时刻/>最小化这两个项，本质上最小化了电阻增加和容量减少。第四项最小化最后时间从而实现快速充电。第五项表示在充电期间对总电流的软约束。
进一步的，基于构建的状态空间模型和目标函数，将得到的多个内部状态参数和实测的物理量代入运算，计算出最优控制。为了更加清楚的说明本申请计算最优控制的具体实现过程，下面以在本申请一个实施例中提出的一种控制输入最优解的计算方法进行示例性说明。图5为本申请实施例提出的一种控制输入最优解的计算方法的流程图，如图5所示，该方法包括以下步骤：
步骤S501：简化目标函数，并将状态空间模型简化为具有已知扰动向量的线性模型。
具体的，上述公式（13）所示的目标函数可以写成如以下公式（14）所示的紧凑形式：
其中，S x和Q 1是不同的权重矩阵，它们是上述参数、/>、/>和/>的函数。
为了进一步简化，将上述公式（10）所示的状态空间模型简化为如以下公式（15）所示的改写形式：
其中，，/>是可能的最小容量，/>是可能的最大容量。/>是在给定条件下计算的常数向量/>。从而，通过这种简化可以形成具有已知扰动的线性系统，即公式（15）所示的形式。
步骤S502：基于简化后的目标函数和线性模型求解最短充电时间优化问题，获得控制输入的求解式，其中，求解式中包括多个增益参数。
需要说明的是，通过步骤S501的简化，将电池快速充电控制的最优控制问题转变如下：在时间间隔内，找到沿着状态轨迹运动的具有已知扰动的系统（即上述公式15）的最优控制模式/>，使得成本函数（即上述公式14）的值最小化。其中，/>和最终状态是自由参数。
进而，为了求解上述转换后的最短充电时间优化问题，采用变分法、拉格朗日乘子法和扫频法等求解方法进行求解，得到上述最优控制问题的解如以下公式（16）至公式（17）所示：
（16）
（17）
（18）
其中，和/>是状态轨迹，K 1和K 2是不同的增益，求解式中的最优控制/>本质上是一种具有增益/>和/>的状态反馈控制，增益/>和/>取决于轨迹/>和/>，/>和/>取决于/>（相当于/>)和/>（相当于/>,/>,/>)。
步骤S503：将多个轨迹参数在预设范围内的各个数值代入求解式，计算对应的增益参数的数值，并建立每个增益参数与多个轨迹参数之间的函数关系。
其中，多个轨迹参数包括电池容量的倒数、放电深度、电池的平均温度和目标电池充电状态。
具体的，将多个轨迹参数在预设范围内的各个数值代入求解式，比如，在给定范围,/>,/>内，求解上述公式（16）和公式（17）以离线计算增益/>和/>。
其中，是范围的最大值，/>是范围的最小值。此计算的本质上是计算每个/>在预设范围内的各个可能值对应的最优控制增益和/>。
进一步的，可以分析计算出的这些增益的数值与对应的各个轨迹参数之间的映射关系，建立增益参数与的函数关系，以供后续在线计算增益/>和/>。
步骤S504：根据函数关系和多个内部状态参数，生成控制输入的最优解。
具体的，将步骤S102中的估计值，即估计出的多个内部状态参数，与得到的增益参数与的函数关系，计算出控制输入u的最优解。
举例而言，可以通过以下公式计算出控制输入u的最优解，根据得到的最优解实现实时的最优控制：。
其中，是估计状态，即对各个状态量的估计值，/>和/>是与/>、/>、和/>相关的函数。
由此，本申请基于闭环反馈的方法，使实时充电策略能够适应电池健康状况。
步骤S104：在发生故障的情况下，通过控制电池的冷却温度来最小化温度上升，并通过控制电池的放电电流减少生成的热量。
具体的，当诊断出电池发生故障的情况下，执行故障缓解控制模式，该控制模式的目标是在保证电池健康的基础上，确保充电时间最短。与上述电池快速充电控制模式中的最短充电时间目标相反，该控制模式的目标是计算电池电流I（在本控制模式下为放电电流）和冷却温度，通过最小化温升来最大限度地减少故障的影响。
具体实施时，接收上述实施例中得到的电池的实际测量数据（即和/>）和估计出的多个内部状态参数（即/>,/>,/>和/>的估计值），以及确定故障估计值，比如，接收上述实施例中通过滑模观测器得到的故障估计值/>。根据接收到的数据执行冷却温度控制和放电电流控制两种控制方式。
在本申请一个实施例中，通过控制电池的冷却温度来最小化温度上升，包括：根据故障估计值、电池的平均温度和预设的多个控制增益，计算电池的冷却温度；将电池的冷却温度作为控制输入反馈至电池，以反馈控制电池的状态。
具体的，在本实施例中，将冷却温度作为控制输入，并设计一种可操纵的控制算法控制/>以最小化电池的温度上升。
进一步的，在本申请一个实施例中，通过控制电池的放电电流减少生成的热量，包括以下步骤：将故障估计值与预设的故障区分阈值进行比较；在故障估计值大于故障区分阈值的情况下，将放电电流调整至高放电电流进行放电，直至电池的荷电状态降为零；在故障估计值小于等于故障区分阈值的情况下，将放电电流调整至低放电电流，以保持电池充电状态参数所在区域内的熵热系数为正值。
具体的，在本实施例中，利用电池的放电电流向外输出电量以进一步减少热量的产生，并通过将故障估计值与预设的故障区分阈值进行比较，判断故障的严重程度。如果故障程度较大，则将电池放电至/>，以确保电池在故障下处于尽可能低的能量状态，从而即使发生爆炸也能尽可能低能量。如果故障程度很轻，则用小电流对电池进行放电，以确保其保持在/>所在区域熵系数/>是正值。由此可以确保在该控制模式下可以从熵项中获得额外的冷却效果。
为了更加清楚的说明本申请通过上述冷却温度控制和放电电流控制两种控制方式，扩展热容错的具体实现过程，下面以本申请实施例中提出的一种热容错控制方法进行示例性说明。图6为本申请实施例提出的一种热容错控制方法的流程图，如图6所示，该方法包括以下步骤：
步骤S601：获取实际测量的电池温度和估计出的故障估计值。
具体的，输入测量温度和故障估计/>。
步骤S602：将故障估计值与故障检测阈值进行比较，若故障估计值小于等于故障检测阈值，则返回至步骤S601，若故障估计值大于故障检测阈值，则执行步骤S603。
具体的，将故障估计值与故障检测阈值/>比较，如果/>，则不进行操作，并返回至步骤S601持续进行故障主动诊断的数据监测。
步骤S603：判断故障估计值是否大于与故障区分阈值，若是，则根据故障估计值、实测的电池温度和预设的多个控制增益，计算电池的冷却温度并反馈输入至电池，并调节放电电流为高放电电流，若否，则执行步骤S604。
具体的，本步骤中通过以下公式计算冷却温度：
其中，和/>是预设的控制增益。
并且，令。其中，/>是故障情况下的高放电电流。
步骤S604：判断当前的电池充电状态是否小于预设范围的最小值，若是，则调节放电电流为零，若否，则执行步骤S605。
步骤S605：调节放电电流为低放电电流。
需要说明的是，在步骤S604和步骤S605中，按照步骤S603中同样的方式计算电池的冷却温度，将计算出的冷却温度作为控制输入，反馈输入至电池。在步骤S604中令，在步骤S605中令/>。其中，/>是故障情况下的低放电电流。
为了更加清楚、直观的描述上述热容错控制方法实现原理，可以通过以下表1所示的热容错控制算法进行解释：
表1 热容错控制算法
其中，是指示故障发生的故障阈值，/>是区分大故障与小故障的故障阈值，的值可以由电池热失效模式的先验知识来确定。
在本实施例中，可以通过调节电流I至，以平衡由于电流产生的热量，达到的状态。还可以通过调节电流I至/>，以利用由于熵项引起的冷却效果，进而缓解电流和/>带来的影响。
由此，本实施例通过利用熵效应作为额外的冷却机制来扩展容错控制方案，可以解决温度异常问题。
综上所述，本申请实施例的基于反馈的电池快速充电控制方法，首先根据电池物理行为的多个方面建立电池模型，然后基于电池模型模型进行基于闭环的实时反馈的最佳快速充电控制，通过利用熵效应作为额外的冷却机制来扩展容错控制方案，以解决温度异常问题。由此，该方法能够使电池的快速充电策略随着电池老化而适应性调整，可以适用于不同的电池健康状况，按照更为合理的方式充电，确保电池在整个使用寿命内的安全。并且，该方法考虑了电池多个方面的物理行为，基于闭环反馈控制的方式，使实时充电策略能够适应不同的电池健康状况，且可以主动诊断出电池内部是否发生了热故障，进而根据是否发生故障调整快速充电策略。从而，在保证电池快速充电效率的基础上，能够在故障发生的早期及时缓解异常，降低电池发生故障的风险，保证了电池的安全性。
为了实现上述实施例，本申请还提出了一种用于实现自适应最优快速充电的充电控制系统，图7为本申请实施例提出的一种具体的用于实现自适应最优快速充电的充电控制系统的结构示意图，如图7所示，该系统包括：状态估计器1、故障检测器2、决策器3、第一控制器4和第二控制器5。
其中，该控制系统与外部的电池与冷却系统相连，该控制系统内各个器件的连接方式如图7所示，此处不再赘述。由图7可知，本系统实时测量电池与冷却系统的电池端子电压V t和平均温度T，并输出实时测量值至该系统。并且，该控制系统将运算得到的冷却温度和电池电流I作为控制输入，反馈至电池与冷却系统，实现对电池与冷却系统的控制。
该控制系统可以是上述方法实施例中步骤S102至步骤S104的执行主体。其中，状态估计器1估计电池内部状态,/>,/>,/>，并输出。故障检测器2用于检测故障的发生，并在线估计故障的大小。当电池中未检测到故障时，第一控制器4处于激活状态，执行上述方法实施例中的电池快速充电控制模式。当电池中检测到故障时，第二控制器5处于激活状态，执行上述方法实施例中的故障缓解控制模式。决策器3根据故障检测器2输出的估计的故障反馈f决定激活哪种控制模式（即激活第一控制器4或第二控制器5），其决策逻辑是：当时，激活第一控制器4，/>时，激活第二控制器5。
需要说明的是，该控制系统中各器件进行运算和实现自身功能的具体实现方式，可以参照上述方法实施例中的相关解释说明，此处不再赘述。
为了实现上述实施例，本申请还提出了一种基于反馈的电池快速充电控制装置，图8为本申请实施例提出的一种基于反馈的电池快速充电控制装置的结构示意图的结构示意图，如图8所示，该装置包括建立模块100、估计模块200、第一控制模块300和第二控制模块400。
其中，建立模块100，用于根据电池的物理特征建立多个电池特征模型，多个电池特征模型包括标称电热模型、电池老化模型和电池故障模型。
估计模块200，用于测量电池的平均温度和端子电压，基于多个电池特征模型、平均温度和端子电压，估计电池的多个内部状态参数并检测电池是否发生故障。
第一控制模块300，用于在未发生故障的情况下，基于标称电热模型和电池老化模型，构建状态空间模型和用于优化充电时间的目标函数，并将电池电流作为控制输入，基于多个内部状态参数、状态空间模型和目标函数，计算控制输入的最优解，根据最优解反馈控制电池的状态。
第二控制模块400，用于在发生故障的情况下，通过控制电池的冷却温度来最小化温度上升，并通过控制电池的放电电流减少生成的热量。
可选地，在本申请的一个实施例中，估计模块200，具体用于：基于电池故障模型构建滑模观测器；将平均温度、端子电压和估计的内部状态参数输入至滑模观测器，计算故障估计值；将故障估计值与预设的故障检测阈值进行比较，确定电池是否发生故障。
可选地，在本申请的一个实施例中，第一控制模块300，具体用于：根据标称电热模型和电池老化模型中的电池充电状态、极化电容的电压、电池容量的倒数以及电池内阻，构建状态向量；根据状态向量、已知扰动向量、熵热系数和多个模型参数矩阵构建状态空间模型；确定充电的最后时刻，基于最后时刻下的电池充电状态、电池容量的倒数和电池内阻，以及最小化的最后时刻和充电电流的约束条件，构建目标函数。
可选地，在本申请的一个实施例中，第一控制模块300，具体用于：简化目标函数，并将状态空间模型简化为具有已知扰动向量的线性模型；基于简化后的目标函数和线性模型求解最短充电时间优化问题，获得控制输入的求解式，其中，求解式中包括多个增益参数；将多个轨迹参数在预设范围内的各个数值代入所述求解式，计算对应的增益参数的数值，并建立每个增益参数与多个轨迹参数之间的函数关系，多个轨迹参数包括电池容量的倒数、放电深度、电池的平均温度和目标电池充电状态；根据函数关系和多个内部状态参数，生成控制输入的最优解。
可选地，在本申请的一个实施例中，第二控制模块400，具体用于：根据故障估计值、电池的平均温度和预设的多个控制增益，计算电池的冷却温度；将电池的冷却温度作为控制输入反馈至电池，以反馈控制电池的状态。
可选地，在本申请的一个实施例中，第二控制模块400，具体用于：将故障估计值与预设的故障区分阈值进行比较；在故障估计值大于故障区分阈值的情况下，将放电电流调整至高放电电流进行放电，直至电池的荷电状态降为零；在故障估计值小于等于故障区分阈值的情况下，将放电电流调整至低放电电流，以保持电池充电状态参数所在区域内的熵热系数为正值。
可选地，在本申请的一个实施例中，建立模块100，具体用于：根据电池动态响应过程，建立电池的等效电路模型；基于等效电路模型建立电池平均热模型。
需要说明的是，前述对基于反馈的电池快速充电控制方法的实施例的解释说明也适用于该实施例的装置，此处不再赘述。
综上所述，本申请实施例的基于反馈的电池快速充电控制装置，能够使电池的快速充电策略随着电池老化而适应性调整，可以适用于不同的电池健康状况，按照更为合理的方式充电，确保电池在整个使用寿命内的安全。并且，该装置考虑了电池多个方面的物理行为，基于闭环反馈控制的方式，使实时充电策略能够适应不同的电池健康状况，且可以主动诊断出电池内部是否发生了热故障，进而根据是否发生故障调整快速充电策略。从而，在保证电池快速充电效率的基础上，能够在故障发生的早期及时缓解异常，降低电池发生故障的风险，保证了电池的安全性 。
为了实现上述实施例，本申请还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面的方法实施例中任一所述的基于反馈的电池快速充电控制方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (8)
1.一种基于反馈的电池快速充电控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据电池的物理特征建立多个电池特征模型，所述多个电池特征模型包括标称电热模型、电池老化模型和电池故障模型；
测量所述电池的平均温度和端子电压，基于所述多个电池特征模型、所述平均温度和所述端子电压，估计所述电池的多个内部状态参数并检测所述电池是否发生故障；
在未发生故障的情况下，基于所述标称电热模型和所述电池老化模型，构建状态空间模型和用于优化充电时间的目标函数，并将电池电流作为控制输入，基于所述多个内部状态参数、所述状态空间模型和所述目标函数，计算所述控制输入的最优解，根据所述最优解反馈控制电池的状态；
在发生故障的情况下，通过控制所述电池的冷却温度来最小化温度上升，并通过控制所述电池的放电电流减少生成的热量；
构建状态空间模型和用于优化充电时间的目标函数，包括：根据所述标称电热模型和所述电池老化模型中的电池充电状态、极化电容的电压、电池容量的倒数以及电池内阻，构建状态向量；根据所述状态向量、已知扰动向量、熵热系数和多个模型参数矩阵构建所述状态空间模型；确定充电的最后时刻，基于最后时刻下的电池充电状态、电池容量的倒数和电池内阻，以及最小化的最后时刻和充电电流的约束条件，构建所述目标函数，所述目标函数的表达式为：
其中，是总充电时间，/>是用户自行定义的优化权重，/>，/>为小于6的正整数，，/>表示电池的剩余电量，/>是预期的充电后到达的目标/>，/>是极化电容/>两端的电压，/>是电池容量/>的倒数，R是电池的欧姆内阻，/>表示在最后时刻/>的实际/>和目标/>，/>和表示在最后时刻/>可逆容量的值/>和内阻/>，/>表示在充电期间对总电流的软约束，u是控制输入；
基于所述多个内部状态参数、所述状态空间模型和所述目标函数，计算所述控制输入的最优解，包括：简化所述目标函数，并将所述状态空间模型简化为具有已知扰动向量的线性模型；基于简化后的目标函数和所述线性模型求解最短充电时间优化问题，获得所述控制输入的求解式，其中，所述求解式中包括多个增益参数；将多个轨迹参数在预设范围内的各个数值代入所述求解式，计算对应的增益参数的数值，并建立每个所述增益参数与所述多个轨迹参数之间的函数关系，所述多个轨迹参数包括电池容量的倒数、放电深度、电池的平均温度和目标电池充电状态；根据所述函数关系和所述多个内部状态参数，生成所述控制输入的最优解。
2.根据权利要求1所述的基于反馈的电池快速充电控制方法，其特征在于，所述检测所述电池是否发生故障，包括：
基于所述电池故障模型构建滑模观测器；
将所述平均温度、所述端子电压和估计的内部状态参数输入至所述滑模观测器，计算故障估计值；
将所述故障估计值与预设的故障检测阈值进行比较，确定所述电池是否发生故障。
3.根据权利要求2所述的基于反馈的电池快速充电控制方法，其特征在于，所述通过控制所述电池的冷却温度来最小化温度上升，包括：
根据所述故障估计值、所述电池的平均温度和预设的多个控制增益，计算所述电池的冷却温度；
将所述电池的冷却温度作为控制输入反馈至所述电池，以反馈控制电池的状态。
4.根据权利要求2所述的基于反馈的电池快速充电控制方法，其特征在于，所述通过控制所述电池的放电电流减少生成的热量，包括：
将所述故障估计值与预设的故障区分阈值进行比较；
在所述故障估计值大于所述故障区分阈值的情况下，将所述放电电流调整至高放电电流进行放电，直至所述电池的荷电状态降为零；
在所述故障估计值小于等于所述故障区分阈值的情况下，将所述放电电流调整至低放电电流，以保持电池充电状态参数所在区域内的熵热系数为正值。
5.根据权利要求1所述的基于反馈的电池快速充电控制方法，其特征在于，建立所述标称电热模型，包括：
根据电池动态响应过程，建立所述电池的等效电路模型；
基于所述等效电路模型建立电池平均热模型。
6.一种基于反馈的电池快速充电控制装置，其特征在于，包括：
建立模块，用于根据电池的物理特征建立多个电池特征模型，所述多个电池特征模型包括标称电热模型、电池老化模型和电池故障模型；
估计模块，用于测量所述电池的平均温度和端子电压，基于所述多个电池特征模型、所述平均温度和所述端子电压，估计所述电池的多个内部状态参数并检测所述电池是否发生故障；
第一控制模块，用于在未发生故障的情况下，基于所述标称电热模型和所述电池老化模型，构建状态空间模型和用于优化充电时间的目标函数，并将电池电流作为控制输入，基于所述多个内部状态参数、所述状态空间模型和所述目标函数，计算所述控制输入的最优解，根据所述最优解反馈控制电池的状态；
第二控制模块，用于在发生故障的情况下，通过控制所述电池的冷却温度来最小化温度上升，并通过控制所述电池的放电电流减少生成的热量；
构建状态空间模型和用于优化充电时间的目标函数，包括：根据所述标称电热模型和所述电池老化模型中的电池充电状态、极化电容的电压、电池容量的倒数以及电池内阻，构建状态向量；根据所述状态向量、已知扰动向量、熵热系数和多个模型参数矩阵构建所述状态空间模型；确定充电的最后时刻，基于最后时刻下的电池充电状态、电池容量的倒数和电池内阻，以及最小化的最后时刻和充电电流的约束条件，构建所述目标函数，所述目标函数的表达式为：
其中，是总充电时间，/>是用户自行定义的优化权重，/>，/>为小于6的正整数，，/>表示电池的剩余电量，/>是预期的充电后到达的目标/>，/>是极化电容/>两端的电压，/>是电池容量/>的倒数，R是电池的欧姆内阻，/>表示在最后时刻/>的实际/>和目标/>，/>和表示在最后时刻/>可逆容量的值/>和内阻/>，/>表示在充电期间对总电流的软约束，u是控制输入；
基于所述多个内部状态参数、所述状态空间模型和所述目标函数，计算所述控制输入的最优解，包括：简化所述目标函数，并将所述状态空间模型简化为具有已知扰动向量的线性模型；基于简化后的目标函数和所述线性模型求解最短充电时间优化问题，获得所述控制输入的求解式，其中，所述求解式中包括多个增益参数；将多个轨迹参数在预设范围内的各个数值代入所述求解式，计算对应的增益参数的数值，并建立每个所述增益参数与所述多个轨迹参数之间的函数关系，所述多个轨迹参数包括电池容量的倒数、放电深度、电池的平均温度和目标电池充电状态；根据所述函数关系和所述多个内部状态参数，生成所述控制输入的最优解。
7.根据权利要求6所述的基于反馈的电池快速充电控制装置，其特征在于，所述估计模块，具体用于：
基于所述电池故障模型构建滑模观测器；
将所述平均温度、所述端子电压和估计的内部状态参数输入至所述滑模观测器，计算故障估计值；
将所述故障估计值与预设的故障检测阈值进行比较，确定所述电池是否发生故障。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的基于反馈的电池快速充电控制方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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2023
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