[发明专利]一种基于模型和信号处理相结合的电池组多故障综合诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于模型和信号处理相结合的电池组多故障综合诊断方法，设计电池组交叉电压测量拓扑有助于区分出电池组电池短路、传感器、电池连接等多种故障，且不增加硬件成本；针对不易直接从测量信号中观察到的故障，基于模型的残差生成，并且考虑模型参数与SOC之间的关系，能够实现实时故障检测；进一步结合熵等信号处理方法分析，能够有效分离出具有相似特征的故障，且对电池不一致性具有较好的鲁棒性；分步式多故障检测和分离方案减小计算量，复杂度适中足以应用到实车电池管理系统中。

主权项

1.一种基于模型和信号处理相结合的电池组多故障综合诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：设计电池组交叉电压测量拓扑，确定电压测量信号与电芯、传感器、接触电阻之间不同的对应关系；步骤S2：基于设计的电压测量拓扑，建立多单体的电池组模型，根据故障分离的电路原理，建立等效的电池组模型，并确定该电池组模型用于残差生成所需的模型参数；步骤S3：对选定的动力电池进行综合的充放电测试实验，包括静态容量测试，复合脉冲(Hybrid Pulse Power Characteristic,HPPC)测试，开路电压(Open Circuit Voltage,OCV)测试，建立OCV以及电池组模型参数在各荷电状态(State of Charge,SOC)点下的实验数据库。模拟动态应力工况测试(Dynamic Stress Test,DST)，美国联邦城市驾驶工况(Federal Urban Driving Schedule，FUDS)，城市功率驾驶工况(Urban Dynamometer Driving Schedule,UDDS)等实车工况下的激励，建立动态工况测试实验数据库；步骤S4：进行参数辨识得到电池组模型参数，通过数据拟合获得OCV以及电池组模型参数与SOC之间的映射关系，并利用动态工况测试数据进行模型验证；步骤S5：基于电池组模型和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法生成残差以检测电流、电压传感器故障，电池短路和连接故障，并结合熵的信号处理方法以区分多种故障。