[发明专利]一种锂离子动力电池的漏液检测方法在审

专利信息
申请号: 201810341466.6 申请日: 2018-04-17
公开(公告)号: CN108693478A 公开(公告)日: 2018-10-23
发明(设计)人: 熊瑞;杨瑞鑫;陈泽宇;卢家欢 申请(专利权)人: 北京理工大学;东北大学
主分类号: G01R31/36 分类号: G01R31/36
代理公司: 北京市诚辉律师事务所 11430 代理人: 范盈
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供了一种锂离子动力电池的漏液检测方法,能够在不打开电池箱观察的情况下准确判定短路故障是否造成了电池漏液。通过建立外部短路故障的电池模型,以及运行基于随机森林方法的分类器实现了联合漏液识别。该方法适用于电池故障诊断系统,可以为电池短路后的故障程度预测与诊断提供依据,具有运行简单、易于实现等诸多有益效果。
搜索关键词: 锂离子动力电池 漏液检测 程度预测 电池短路 电池故障 电池漏液 电池模型 短路故障 随机森林 外部短路 诊断系统 电池箱 分类器 漏液 判定 诊断 观察 联合
【主权项】:
1.一种锂离子动力电池的漏液检测方法,其特征在于:具体包括以下步骤:步骤一、对不同锂离子动力电池进行多组外部短路试验,记录电流、电压以及温度数据;步骤二、对锂离子动力电池建立电池模型,并基于所述步骤一中记录的所述数据对所述电池模型进行参数辨识,并确定发生短路故障状态阈值以及发生漏液状态阈值;步骤三、利用步骤二中所建立的电池模型对故障进行在线诊断,并根据动力电池数据判断其与发生短路故障状态以及发生漏液状态的吻合度;步骤四、建立基于随机森林算法的分类器,并根据所述步骤一中记录的所述数据对所述分类器进行训练,实现对发生短路故障状态以及发生漏液状态的监测。步骤五、联合所述电池模型以及所述基于随机森林算法的分类器对是否发生漏液进行检测。
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