[发明专利]一种基于参数辨识法的电池系统传感器故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于参数辨识法的电池系统传感器故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：建立OCV-SOC-容量响应面及阈值模型

确定电动汽车所用锂离子动力电池的型号及技术参数，对动力电池展开老化循环实验，并等循环间隔进行电池特性测试实验；电池特性测试实验包括容量测试、OCV测试、混合脉冲测试和动态工况测试，获取电池在不同老化阶段下的容量值和OCV-SOC关系式，建立OCV-SOC-容量三维响应面模型；利用混合脉冲测试数据构建电池模型，结合参数辨识算法建立动态的阈值模型，阈值模型是SOC的函数；OCV-SOC-容量三维响应面模型及阈值模型存储在BMS中；

建立OCV-SOC-容量三维响应面模型的具体方法为：

根据第0个循环后的OCV实验建立OCV与SOC的如下关系式：

OCV(z)＝α₀+α₁z+α₂z²+α₃z³+α₄z⁴+α₅z⁵+α₆z⁶+α₇z⁷+α₈z⁸+α₉z⁹+α₁₀z¹⁰

式中，α₀,α₁,…,α₁₀为关系式系数，可通过OCV测试数据拟合得到，z为电池SOC，其值在电池完全充满时为100％，完全放光时为0，其他时刻的值可通过如下安时积分法计算：

式中，下标k表示第k个采样时刻，I为电流值，Δt为电池的采样间隔；

对每50个老化循环后的基础特性测试中的OCV实验进行处理得到每50个循环对应容量的OCV(z)关系式，然后将系数α₀,α₁,…,α₁₀解析成容量Q的三次函数,得到电池全寿命周期下的OCV(z)：

式中，上标T表示矩阵的转置，Λ为11×4系数矩阵。

据此，建立OCV-SOC-容量三维响应面模型，在该模型中，将OCV解析成SOC的十阶多项式，十阶多项式的系数进一步解析成容量的三次多项式；

建立阈值模型的具体方法为：

用第0个循环后的混合脉冲测试数据和遗传算法得到电池端电压U_t的误差ΔU_t随SOC的变化曲线，通过该曲线得到下式的拟合系数：

ΔU_t＝β₀+β₁z+β₂z²+β₃z³+β₄z⁴+β₅z⁵+β₆z⁶+β₇z⁷+β₈z⁸+β₉z⁹+β₁₀z¹⁰

式中，β₀,β₁,...,β₁₀为拟合系数，将该拟合系数代入下式得到阈值模型：

J＝1.1×(β₀+β₁z+β₂z²+β₃z³+β₄z⁴+β₅z⁵+β₆z⁶+β₇z⁷+β₈z⁸+β₉z⁹+β₁₀z¹⁰)；

步骤二：建立容量估计模型

对动力电池开展加速老化实验，获得电池在不同温度T和电池倍率C下的老化数据，建立电池的容量估计模型，储存在BMS中；

电池温度T应至少包括-10℃、0℃、10℃、20℃、30℃、40℃和50℃，电池倍率C应至少包括0.5C、1C、2C和3C，容量估计模型如下：

式中，Q₀为新电池的最大可用容量，T为电池表面温度，N为充放电循环数，χ，a,b和c为拟合系数，可通过对应放电倍率下老化实验得到的容量及循环数曲线拟合得到；通过改变电池倍率C，得到一系列的χ值，然后建立χ和C的二次函数，确定二次函数系数γ₀，γ₁和γ₂；

步骤三：OCV参考值获取

在实际充放电循环过程中，根据电池的电流I计算出其电池倍率C：

然后将当前的温度T，循环数N和电池倍率C，代入容量估计模型得到电池容量Q_k，

然后根据安时积分法计算当前k时刻的SOC值z_k,，在此基础上，通过OCV-SOC-容量三维响应面可获得OCV的参考值OCV_r,k；

步骤四：OCV估计值获取

对所用动力电池建立电池等效电路模型，将OCV作为待辨识参数向量中的一个元素，通过带遗忘因子的递推最小二乘法获得OCV的估计值；

步骤五：故障诊断阈值更新

将安时积分法计算的SOC代入阈值模型得到用于当前时刻故障诊断的阈值J。

步骤六：故障检测

将OCV的参考值和估计值之差作为残差，与阈值进行对比来判断传感器是否发生故障。