[发明专利]基于观测器的电动车辆锂离子电池传感器故障诊断方法

说明书

本发明涉及一种基于观测器的电动车辆锂离子电池传感器故障诊断方法，属于电池管理技术领域。该方法为：确定锂离子电池参数，建立电动车辆锂离子电池电热耦合动态模型；在不同环境温度下，对被测电池进行开路电压测试及HPPC实验获得电池特征参数；建立电池OCV与SoC间的关系，采用带有遗忘因子的递归最小二乘法对电池电热耦合动态模型中的参数进行辨识，获得电池参数与环境温度与电池SoC之间的定量关系；向基于观测器的锂离子电池故障诊断与分离算法导入电流、电压和温度传感器测量值，通过扩展卡尔曼滤波算法估计状态量从而生成残差，使用CUSUM测试方法进行残差评价，最终根据不同残差的组合响应情况实现锂离子电池传感器的故障诊断与分离。

技术领域

本发明属于电池管理技术领域，涉基于观测器的电动车辆锂离子电池传感器故障诊断方法。

背景技术

为了应对日益严峻的全球气候以及能源危机，与人类生活息息相关的汽车行业走在了变革的最前列，近年来，电动车凭借其在排放以及能耗上的先天优势成为了各国追逐的焦点，与之相关的研究领域更已成为学术界与工程界的热点。动力电池是电动汽车主要的能量来源，是电动汽车最为重要的部件，该部件的运行性能直接关系到电动汽车的驾乘体验，以及乘客的生命财产安全，为了对动力电池组进行状态监测，保证其正常工作，电池管理系统应运而生，通过对电池管理系统核心功能及其实现原理的分析，可以发现数据采集是电池管理系统实现功能的基础，完成数据采集工作的传感器是动力电池系统中极为重要的元器件，但是，由于汽车复杂多变较为恶劣的运行工况，导致传感器较易发生故障，鉴于此，针对电动汽车锂离子电池传感器的故障诊断具有十分重要的意义。

故障诊断方法在传统上可分为基于解析模型的方法、基于知识的方法以及基于信号处理的方法，但随着近年来故障诊断领域研究的不断深入，诊断方法越来越多，越来越有效，更加新型的故障诊断方法被提出并加以应用，便出现了一种从全新的角度对现有的故障诊断方法进行分类的方法，从整体上可分为两大类，定量分析法与定性分析法，其中，定量分析法可再将其细分为基于解析模型的方法和基于数据驱动的方法，定性分析法主要包括图论方法、专家系统法以及定性仿真方法。

基于解析模型的方法其核心思想是在建立相对精确的数学模型的基础上，利用卡尔曼滤波器等理论与一系列技术手段，通过输入信号与输出信号构造系统的残差信号，该残差信号在故障发生的时候会有所变化，可以通过某些残差评价方法，将残差的变化放大，并与阈值进行对比从而实现故障的检测，该方法可实现对故障的实时监测，但对模型的要求极高，计算量较大。基于解析模型的故障诊断方法的相关研究已较为深入，总体上可分为基于状态估计的方法、基于参数辨识的方法以及基于等价空间的故障诊断方法。相比另外两种方法，基于状态估计的方法具有算法简单、计算量相对较小的优点，因此受到广泛的应用，这里所使用的基于观测器的方法就是该方法的一个分支。基于数据驱动的方法无需建立复杂的数学模型，但却需要大量的样本数据，这也造成了计算量巨大的弊端，难以推广应用于电动汽车电池管理系统中。图论方法是通过对系统组件建图来反应系统的因果关系，从而完备地揭示系统故障，这一方法对于简单系统而言可行，但对于复杂的系统而言工作量就过于庞大了，基于此而出现的专家系统法，其核心是利用相应领域专家在长期的研究实践中所积累的经验建立知识库，并在此基础上，设计一套计算机程序，根据知识库模拟领域专家推理与决策的过程进行故障诊断。该方法简化了故障诊断的过程，也有足够的准确度，但是知识库获取的困难性以及专家水平的高低不一性，仍是专家系统法所面对的较难解决的问题，这也将制约着这一方法的发展。

电池管理系统的功能实现高度依赖于动力电池系统内部安装的电流传感器、电压传感器、温度传感器，因此在动力电池故障诊断研究中，传感器故障的实时诊断对于保证锂离子电池以及电动汽车的安全有着极其重要的意义。但是，关于电动车辆动力电池传感器故障诊断的文献却相对较少，其成果也较为有限。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于观测器的电动车辆锂离子电池传感器故障诊断方法，对电动汽车锂离子电池中的电流传感器、电压传感器以及表面温度传感器进行故障诊断与分离。