一种动力电池组参数不一致性的诊断方法与流程

技术特征：

1.一种动力电池组参数不一致性的诊断方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

S1：电池组的选择：选定初始性能存在差异以及初始性能相近的动力电池，采用串并联的方式组成两类电池组，收集整理该动力电池组的技术参数；

S2：实验数据的获取：模拟不同道路下的实车工况，控制电池组内各单体的温度，对动力电池组进行充放电实验，采集各单体电池的电压、电流、温度数据，建立实车工况测试数据库；

S3：特征提取：采用特征提取方法对采集到的电压、电流、温度的时域数据进行数据处理和特征提取；

S4：参数一致性诊断：针对提取的特征利用权重法评价电池组的一致性，多尺度熵和人工神经网络结合进而实现参数不一致性诊断。

2.根据权利要求1所述的一种动力电池组参数不一致性的诊断方法，其特征在于，步骤S1中，所述初始性能存在差异的动力电池为初始内阻、初始容量和初始荷电状态(State of Charge，SOC)不一致的电池。

3.根据权利要求1所述的一种动力电池组参数不一致性的诊断方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21：将连接好的待测动力电池组在25℃恒温实验箱中静置2h，直到电池内外部温度达到平衡；

S22：对于第一类初始性能存在差异的电池组，控制每个单体的工作温度尽可能一致，模拟不同道路条件下的实车测试工况获取该动力电池组每个单体的电流、电压和温度实验数据；

S23：对于第二类初始性能相近的电池组，控制单体温度不一致，模拟不同道路条件下的实车测试工况获取该动力电池组每个单体的电流、电压和温度实验数据；

S24：将获取的实验数据汇总，建立实验数据库。

4.根据权利要求1所述的一种动力电池组参数不一致性的诊断方法，其特征在于，所述步骤S3中，提取的特征包括：基于信号处理方法计算采集到的电压和温度的标准差和极差，表达式为：

ΔU＝Umax-Umin

其中，n为电池总个数，Ui表示第i个电池电压，Uav表示电池组平均电压，σU表示电压标准差，ΔU表示电压极差，Umax表示电压最大值，Umin表示电压最小值；

ΔT＝Tmax-Tmin

其中，Ti表示第i个电池温度，Tav表示电池组平均温度，σT表示温度标准差，ΔT表示温度极差，Tmax表示温度最大值，Tmin表示温度最小值。

5.根据权利要求4所述的一种动力电池组参数不一致性的诊断方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：

S41：将德尔菲分析法和熵权法结合，即主客观综合集成赋权法确定电压标准差、极差和温度标准差、极差对应的权重，计算某段时间内电池组的综合评价值；

S42：设定阈值，将综合评价值与阈值比较，进行电池组的一致性评价，如果低于阈值，则判断为该电池组一致性较差，转步骤S43，否则为正常；

S43：根据步骤S42中计算的一段时间内电池组的综合评价值，对评价值进行多尺度熵的计算，提取不一致性故障特征，将不同尺度的熵作为一个样本的特征向量；

S44：将不同尺度的熵作为诊断算法的输入，输出为电池组不一致原因；确定训练样本集和测试样本集，采用人工神经网络分类算法诊断参数不一致性故障。

6.根据权利要求5所述的一种动力电池组参数不一致性的诊断方法，其特征在于，所述步骤S41具体包括以下步骤：

S411：采用德尔菲分析法确定各指标σU,ΔU,σT,ΔT的权重W1；

S412：采用熵权法确定各指标σU,ΔU,σT,ΔT的权重W2；

S413：“加法”综合得到综合权重为：

W＝[w1,w2,w3,w4]＝αW1+(1-α)W2

其中，w1,w2,w3,w4分别为电压标准差、极差和温度标准差、极差对应的权重，α的取值取决于决策者的偏好；

S414：k时刻电池组的评价值：

scorek＝W*Ak^T＝w1*σU+w2*ΔU+w3*σT+w4*ΔT

其中，Ak＝[σU,ΔU,σT,ΔT]，该运行时间T内电池组的综合评价值表示为：

7.根据权利要求6所述的一种动力电池组参数不一致性的诊断方法，其特征在于，步骤S43中，所述的多尺度熵为：多尺度样本熵或多尺度香农熵。

8.根据权利要求7所述的一种动力电池组参数不一致性的诊断方法，其特征在于，步骤S43中，所述多尺度样本熵的计算包括以下步骤：

S431：对于长度为T的时间序列电池组评价值{Xi}＝{x1,x2,…,xT},xi＝scorei，给定嵌入维数m和尺度因子τ，进行粗粒分割，形成新的粗粒向量

S432：求取不同尺度因子下每一个粗粒向量的样本熵，构成一个样本的特征向量：

[SE1,SE2,…SEτ,…,SEn]

其中，SEτ表示尺度为τ下的样本熵。