[发明专利]一种基于小波的电池健康状态估计方法

摘要

本发明公开了一种基于小波的电池健康状态估计方法，包括以下步骤：首先结合小波变换的多分辨率分析和电池的电化学阻抗谱频段分析，确定小波分解层数，然后获取老化程度不同的电池在相同环境温度温度和相同SOC下对同一模拟工况响应的电压信号，对电压信号进行基于DWT的MRA特定层数分解，利用分解得到的所需频段高频率分辨率近似信号和细节信号的标准差统计特性估计电池的SOH。与基于数据驱动的方法相比，本发明无需进行大量实验，可在线对电池进行SOH预测，预测准确度高，不影响电池的实验寿命；与基于模型的SOH估计方法相比，算法简单，计算效率高。

主权项

1.一种基于小波的电池健康状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，结合离散小波变换的多分辨率分析和电池的电化学阻抗谱频段分析，确定分解层数，其中，离散小波变换简称DWT，多分辨率分析简称MRA；第二步，选择合适的小波基函数，对不同模拟工况下的响应电压信号进行DWT分析，可知基于DWT的MRA分解之后得到的低频近似信号和高频细节信号很好地代表电压信号的特征；第三步，获取老化程度不同的电池在相同环境温度温度和相同SOC下对同一模拟工况响应的电压信号，对获得的电压信号进行基于DWT的MRA特定层数分解，可知电池电压近似信号与细节信号的变化程度与其老化程度成正相关，从而通过电池对同一模拟工况的响应电压信号的电压近似信号与细节信号的标准差统计特性来诊断电池的SOH；第四步，利用分解得到的所需频段高频率分辨率近似信号和细节信号的标准差统计特性估计电池的SOH。