[发明专利]一种基于单体压差的大数据电池健康诊断方法

权利要求书

1.一种基于单体压差的大数据电池健康诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)获得指定车辆历次充电时的采样数据：采样数据包括充电电流和各单体端电压，经数据处理后得到充电电流矩阵J和单体端电压阵列G，则：

其中，i_nk为第n次充电的第k帧充电电流，

其中，D_n为第n次充电的数据矩阵，U_nk为第n次充电的第k帧充电单体端电压向量，

U_nk＝[u_n1k...u_n2k...u_nmk]

其中，u_nmk为第n次充电的第k帧第m的单体端压；

(2)计算获得平均端电压列向量：首先对U_nk向量按照正态分布的3σ定律排除异常数据，再用余下的有效数据的算术平均值获得平均电压V_nk,求出第n次充电平均电压列向量，则：

其中，v_nk为n次充电第k帧充电数据各单体的平均电压，

计算获得第n次充电的端电压压差矩列ΔV_n,ΔV_n＝U_n-V_n，令ΔV_n^m为第n次充电且第m串单体端电压压差列向量，则有：

其中，为第n次充电且第m单体的第k帧端电压压差值；

(3)计算获得第n次充电各单体的平均压差向量M_n：

M_n＝[m_n1…m_n2…m_nm]

其中，m_nm为第n次充电第m串电芯的平均压差，d为第n次充电获得数据帧数；

(4)通过M_n获得该电池历次充电的单体压差矩阵M：

(5)排除因每次充电电流不一致造成的干扰，采用M矩阵除以历次充电平均电流矩阵的方法予以解决，得到新的矩阵M’：

M’＝M/J

(6)在得到矩阵后，将按列进行拆分，获得各个单体的历次充电压差电压向量ΔV’_m，m为单体编号；

(7)对向量ΔV’_m采用最小二乘法进行一次拟合，得到各单体拟合直线的斜率k_m和截距b_m。