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公开(公告)号：CN112114254B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010864946.8
申请日：2020-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种锂离子动力电池开路电压模型融合方法，包括以下步骤：通过OCV实验获得电池全SOC区间的开路电压(OCV)‑荷电状态(SOC)实验曲线；以一定等SOC间隔选取实验曲线上的(SOC,OCV)数据点，通过合理选取不同OCV模型，将选取的数据点代入各OCV模型得到相应OCV‑SOC拟合曲线；在数据点所划分出的每个SOC间隔内，分别计算各OCV‑SOC拟合曲线与实验曲线之间的均方根误差，并据此为各SOC区间中每个OCV函数模型分配不同的权值，经加权融合后，最终获得整个SOC区间的OCV模型。该模型在全SOC区间均能获得高的拟合精度，具有很好的适应性，不再局限于现有技术中单一OCV模型只能在某一特定区间内具有较高的拟合精度，而牺牲其他区间的精确性的缺点。
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公开(公告)号：CN112114254A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010864946.8
申请日：2020-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种锂离子动力电池开路电压模型融合方法，包括以下步骤：通过OCV实验获得电池全SOC区间的开路电压(OCV)‑荷电状态(SOC)实验曲线；以一定等SOC间隔选取实验曲线上的(SOC,OCV)数据点，通过合理选取不同OCV模型，将选取的数据点代入各OCV模型得到相应OCV‑SOC拟合曲线；在数据点所划分出的每个SOC间隔内，分别计算各OCV‑SOC拟合曲线与实验曲线之间的均方根误差，并据此为各SOC区间中每个OCV函数模型分配不同的权值，经加权融合后，最终获得整个SOC区间的OCV模型。该模型在全SOC区间均能获得高的拟合精度，具有很好的适应性，不再局限于现有技术中单一OCV模型只能在某一特定区间内具有较高的拟合精度，而牺牲其他区间的精确性的缺点。
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公开(公告)号：CN113671380A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110968446.3
申请日：2021-08-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的动力电池系统多故障诊断方法，包括故障检测和故障隔离两部分，故障检测针对电池故障早期预警问题，使用编码解码架构的深度学习模型，编码过去一段时间窗口内所测端电压、电流和温度序列，利用之后的电流和温度实测值解码出同步的端电压，与实测对比生成残差序列，经软阈值处理后由多级报警评估策略决定是否触发报警，该报警策略能消除误差波动，防止误报警。之后训练故障隔离深度学习模型，输入软阈值处理后的残差序列，隔离模型输出各故障是触发报警诱因的概率，进而隔离出各故障，从而简化了隔离各传感器故障类型的难度。
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公开(公告)号：CN111965547A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202011036224.X
申请日：2020-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/392 , B60L58/10
Abstract: 本发明提供了一种基于参数辨识法的电池系统传感器故障诊断方法。该方法为：首先根据实验构建电池的OCV-SOC-容量三维响应面、阈值模型及容量估计模型；然后根据容量估计模型得到的容量值和安时积分法得到的SOC在三维响应面中查找到开路电压OCV的参考值；OCV的估计值则通过在线辨识算法估计得到；再将安时积分法得到的SOC代入阈值模型得到当前SOC时的故障诊断阈值；最后将OCV的参考值和估计值之差作为残差用于残差评价，当残差绝对值超过所设阈值即可判断传感器出现故障。本发明不仅考虑了电池老化和SOC对OCV参考值的影响，还考虑了OCV残差在全SOC区间的差异特性，有效降低了在电池全寿命周期传感器故障诊断的误警率和漏警率。
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公开(公告)号：CN113671380B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110968446.3
申请日：2021-08-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的动力电池系统多故障诊断方法，包括故障检测和故障隔离两部分，故障检测针对电池故障早期预警问题，使用编码解码架构的深度学习模型，编码过去一段时间窗口内所测端电压、电流和温度序列，利用之后的电流和温度实测值解码出同步的端电压，与实测对比生成残差序列，经软阈值处理后由多级报警评估策略决定是否触发报警，该报警策略能消除误差波动，防止误报警。之后训练故障隔离深度学习模型，输入软阈值处理后的残差序列，隔离模型输出各故障是触发报警诱因的概率，进而隔离出各故障，从而简化了隔离各传感器故障类型的难度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111965547B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011036224.X
申请日：2020-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/392 , B60L58/10
Abstract: 本发明提供了一种基于参数辨识法的电池系统传感器故障诊断方法。该方法为：首先根据实验构建电池的OCV‑SOC‑容量三维响应面、阈值模型及容量估计模型；然后根据容量估计模型得到的容量值和安时积分法得到的SOC在三维响应面中查找到开路电压OCV的参考值；OCV的估计值则通过在线辨识算法估计得到；再将安时积分法得到的SOC代入阈值模型得到当前SOC时的故障诊断阈值；最后将OCV的参考值和估计值之差作为残差用于残差评价，当残差绝对值超过所设阈值即可判断传感器出现故障。本发明不仅考虑了电池老化和SOC对OCV参考值的影响，还考虑了OCV残差在全SOC区间的差异特性，有效降低了在电池全寿命周期传感器故障诊断的误警率和漏警率。
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公开(公告)号：CN111965548B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011036233.9
申请日：2020-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/382
Abstract: 本发明提供了一种基于状态估计法的电池系统传感器故障诊断方法。该方法为：首先构建电池模型，然后采用基于模型的方法进行电池荷电状态实时估计，然后采用一定时间段内的电量变化与荷电状态变化的比值确定电池容量，通过改变所用时间段的起点和终点所对应的初始时刻分别得到容量参考值和五组容量估计值，再将容量参考值和估计值分别做差得到五组容量残差，最后将五组容量残差分别和阈值进行对比，当一组或组个残差绝对值达到或超过阈值即可判定传感器出现故障。
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公开(公告)号：CN111965548A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202011036233.9
申请日：2020-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/382
Abstract: 本发明提供了一种基于状态估计法的电池系统传感器故障诊断方法。该方法为：首先构建电池模型，然后采用基于模型的方法进行电池荷电状态实时估计，然后采用一定时间段内的电量变化与荷电状态变化的比值确定电池容量，通过改变所用时间段的起点和终点所对应的初始时刻分别得到容量参考值和五组容量估计值，再将容量参考值和估计值分别做差得到五组容量残差，最后将五组容量残差分别和阈值进行对比，当一组或组个残差绝对值达到或超过阈值即可判定传感器出现故障。
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公开(公告)号：CN112009252B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202011072539.X
申请日：2020-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供了一种动力电池系统故障诊断及容错控制方法，采用了以端电压为输入、电流为输出的包含电流传感器故障值在内的增广状态空间方程，通过算法实时估计出电流传感器故障值，当故障值的绝对值超过阈值即可判断传感器发生故障，然后对模型参数辨识和SOC估计进行容错控制。因该方法以电流为输出，故更适合检测电流传感器故障。此外，增广状态空间方程包含传感器故障值有助于后续参数辨识和状态估计的容错控制，提高了系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN112485673B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202011303051.3
申请日：2020-11-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G01R31/367 , G01R31/387
Abstract: 本发明公开了一种基于动态多安全约束的电池充放电峰值功率预测方法，该方法采用等效电路模型、热模型和负极析锂模型三种模型，首先基于等效电路模型和热模型获得SOC、端电压、温度约束下的充放电峰值电流，然后基于负极析锂模型获得析锂约束下的充电峰值电流，综合考虑各安全约束推导出电池持续充放电峰值电流，进而实现动态多安全约束下的电池持续充放电峰值功率预测，对于电池的安全性和耐久性具有重要意义。
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