电池健康监控和故障识别的制作方法

本公开涉及电池和电池组件，更具体地，涉及电池健康的监控。

背景技术：

1、车辆包括汽油和柴油动力车辆以及电动和混合电动车辆，其具有电池存储，用于诸如为电动机、电子设备和其他车辆子系统供电。随着电池技术的进步和新电池类型的推出，监控电池健康状况和识别故障或故障状况变得越来越困难。

2、因此，期望提供一种能够监控电池健康状况以检测故障、失效和其他影响的系统。

技术实现思路

1、在一个示例性实施例中，一种用于监控电池组件的系统包括被配置为从多个电池部件接收测量数据的处理设备。处理设备被配置成将测量数据输入到电池模型，该电池模型被配置成确定电池参数数据，该电池参数数据被配置成用于确定电池组件是否处于健康状态。基于电池模型，处理设备被配置成获取参数数据，基于多个电池部件的每个电池部件的至少一个参数提取统计信息，并将统计信息输入到故障识别模块，故障识别模块包括第一分类器，第一分类器被配置成基于统计信息确定电池组件是否处于故障状况。该处理设备还被配置成输出健康指示符，该健康指示符具有基于第一分类器确定电池组件处于健康状况而指示电池组件健康的第一值，并且该健康指示符具有基于第一分类器确定电池组件处于故障状况的故障值。

2、除了这里描述的一个或多个特征，电池组件包括电池包，并且多个电池部件包括多个电池模块。

3、除了这里描述的一个或多个特征，电池组件包括电池模块，并且多个电池部件包括容纳在模块中的多个电池单元/电池单体。

4、除了这里描述的一个或多个特征，处理设备被配置成基于温度和电量状态中的至少一个来调整电池模型，以减少环境对测量数据的影响。

5、除了这里描述的一个或多个特征，故障识别模块包括分级分类器结构，该分级分类器结构包括第一分类器和一组附加分类器，该组附加分类器中的每个分类器被配置为基于相应的故障模式对电池组件进行分类。

6、除了这里描述的一个或多个特征，故障识别模块被配置为基于第一分类器确定电池组件处于故障状况而向每个附加分类器提供统计信息，并且基于统计信息落入至少一个附加分类器的类别中来确定故障模式。

7、除了这里描述的一个或多个特征，故障识别模块被配置成识别新的故障模式，并基于统计信息不落入任何现有分类器的类别生成新的分类器。

8、除了这里描述的一个或多个特征，测量数据对应于单个采样时间进行的测量。

9、除了本文描述的一个或多个特征，处理设备被配置为输出多组测量数据的健康指示符，每组测量数据对应于车辆一行程的时间段内的采样时间，并且基于健康指示符的值确定电池组件是否健康。

10、在一个示例性实施例中，监测电池组件的方法包括从电池组件的多个电池部件接收测量数据，并将测量数据输入到电池模型，电池模型被配置成确定电池参数数据，电池参数数据被配置成用于确定电池组件是否处于健康状态。该方法还包括：基于电池模型，获取参数数据；基于多个电池部件中的每个电池部件的至少一个参数提取统计信息；以及将统计信息输入到故障识别模块，该故障识别模块包括第一分类器，该第一分类器被配置为基于统计信息确定电池组件是否处于故障状况。该方法还包括输出健康指示符，所述健康指示符具有基于第一分类器确定电池组件处于健康状况而指示电池组件健康的第一值，并且所述健康指示符具有基于第一分类器确定电池组件处于故障状况的第二值。

11、除了本文描述的一个或多个特征，该方法包括基于温度和电量状态中的至少一个来调整电池模型，以减少环境对测量数据的影响。

12、除了这里描述的一个或多个特征，故障识别模块包括分级分类器结构，该分级分类器结构包括第一分类器和一组附加分类器，该组附加分类器中的每个分类器被配置为基于相应的故障模式对电池组件进行分类。

13、除了在此描述的一个或多个特征，故障识别模块被配置为基于第一分类器确定电池组件处于故障状况而向每个附加分类器提供统计信息，并且基于统计信息落入至少一个附加分类器的类别中来确定故障模式。

14、除了这里描述的一个或多个特征，故障识别模块被配置成识别新的故障模式，并基于统计信息不落入任何现有分类器的类别生成新的分类器。

15、除了本文描述的一个或多个特征，测量数据和参数数据对应于从单个采样时间获得的数据，并且处理设备被配置为输出多组测量数据的健康指示符，每组测量数据对应于车辆行驶的时间段内的采样时间，并且基于健康指示符的值确定电池组件是否健康。

16、在一个示例性实施例中，车辆系统包括具有计算机可读指令的存储器和用于执行计算机可读指令的处理设备，计算机可读指令控制处理设备执行方法。该方法包括从电池组件的多个电池部件接收测量数据，并将测量数据输入到电池模型，电池模型被配置成确定电池参数数据，该参数数据被配置成用于确定电池组件是否处于健康状况。该方法还包括：基于电池模型，获取参数数据；基于多个电池部件中的每个电池部件的至少一个参数提取统计信息；以及将统计信息输入到故障识别模块，该故障识别模块包括第一分类器，该第一分类器被配置为基于统计信息确定电池组件是否处于故障状况。该方法还包括输出健康指示符，健康指示符具有基于第一分类器确定电池组件处于健康状况而指示电池组件健康的第一值，并且健康指示符具有基于第一分类器确定电池组件处于故障状况的第二值。

17、除了本文描述的一个或多个特征，该方法还包括基于温度和电量状态中的至少一个来调整电池模型，以减少环境对测量数据的影响。

18、除了这里描述的一个或多个特征，故障识别模块包括分级分类器结构，该分级分类器结构包括第一分类器和一组附加分类器，该组附加分类器中的每个分类器被配置为基于相应的故障模式对电池组件进行分类。

19、除了在此描述的一个或多个特征，故障识别模块被配置为基于第一分类器确定电池组件处于故障状况而向每个附加分类器提供统计信息，并且基于统计信息落入至少一个附加分类器的类别中来确定故障模式。

20、除了这里描述的一个或多个特征，故障识别模块被配置成识别新的故障模式，并基于统计信息不落入任何现有分类器的类别的生成新的分类器。

21、当结合附图时，从以下详细描述中，本公开的上述特征和优点以及其他特征和优点将变得显而易见。

技术特征：

1.一种用于监控电池组件的系统，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理设备被配置为基于温度和电量状态中的至少一个来调整所述电池模型，以减少环境对所述测量数据的影响。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述故障识别模块包括分级分类器结构，所述分级分类器结构包括所述第一分类器和一组附加分类器，所述一组附加分类器中的每个分类器被配置为基于相应的故障模式对所述电池组件进行分类。

4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述故障识别模块被配置为基于所述第一分类器确定所述电池组件处于故障状态，向每个附加分类器提供所述统计信息，并且基于所述统计信息落入至少一个附加分类器的类别中确定故障模式。

5.根据权利要求3所述的系统，其中，所述故障识别模块被配置为识别新的故障模式，并基于统计信息不落入任何现有分类器的类别生成新的分类器。

6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述测量数据对应于单个采样时间的测量值，并且所述处理设备被配置为输出多组测量数据的健康指示符，每组测量数据对应于车辆一行程的时间段内的采样时间，并且基于所述健康指示符的值确定所述电池组件是否健康。

7.一种监控电池组件的方法，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，还包括基于温度和电量状态中的至少一个来调整电池模型，以减少环境对测量数据的影响。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述故障识别模块包括分级分类器结构，所述分级分类器结构包括所述第一分类器和一组附加分类器，所述一组附加分类器中的每个分类器被配置为基于各自的故障模式对所述电池组件进行分类，并且所述故障识别模块被配置为基于所述第一分类器确定所述电池组件处于故障状态向每个附加分类器提供所述统计信息，并且基于所述统计信息落入至少一个附加分类器的类别中来确定故障模式。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述故障识别模块被配置为识别新的故障模式，并基于统计信息不落入任何现有分类器的类别生成新的分类器。

技术总结
一种用于监控电池组件的系统，包括处理设备，该处理设备被配置为从多个电池部件接收测量数据，并将测量数据输入到被配置为确定参数数据的电池模型。基于电池模型，处理设备被配置成获取参数数据，基于每个电池部件的至少一个参数提取统计信息，并将统计信息输入到故障识别模块，该故障识别模块包括第一分类器，该第一分类器被配置成基于统计信息确定电池组件是否处于故障状况。该处理设备被配置为输出健康指示符，其具有基于第一分类器确定电池组件处于健康状况指示电池组件健康的第一值，以及基于第一分类器确定电池组件处于故障状况的故障值。

技术研发人员：S.段,C.桑卡瓦拉姆,X.彭
受保护的技术使用者：通用汽车环球科技运作有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15