一种应用于电池管理系统的锂离子电池健康状态估计方法发明专利信息

一种应用于电池管理系统的锂离子电池健康状态估计方法发明专利类型为发明授权,专利申请人为哈尔滨工业大学。

一种应用于电池管理系统的锂离子电池健康状态估计方法发明专利主权项为1.一种应用于电池管理系统的锂离子电池健康状态估计方法,其特征在于,步骤一、对训练用锂离子电池进行循环充放电测试,获得训练数据集；步骤二、根据训练数据集中的OCV训练数据获取电池开路电压u-(oc)与荷电状态SOC之间的对应关系；步骤三、建立一阶等效电路模型、并根据该模型获得训练用锂离子电池参数和其中,τ-c＝R-pC-p、C-p为电池极化电容、R-p为电池极化内阻、R-0为电池欧姆内阻、T为采样点之间的时间间隔；步骤四、通过循环充放电测试中的恒流放电过程,获得第n个充放电周期的电池容量信息Capacity(n),并利用以下公式获得训练用锂离子电池第n个充放电周期的健康状态SOH(n)： 其中,Capacity-(raw)为电池额定容量；步骤五、提取训练数据集中的HPPC训练数据,基于HPPC训练数据利用递归最小二乘法分别对训练用锂离子电池参数d-0和d-1进行参数辨识,获得辨识结果d-0(n)和d-1(n)；步骤六、分别提取d-0(n)和d-1(n)的辨识结果序列X-1＝{d-0(1),d-0(2),…,d-0(n)}和X-2＝{d-1(1),d-1(2),…,d-1(n)},提取SOH(n)的序列X-3＝{SOH(1),SOH(2),…,SOH(n)}；步骤七、将X-1和X-2分别与X-3进行Pearson相关性分析,分别获得两组相关系数和步骤八、判断和是否同时大于0.8,是则采用X-1和X-2表征电池健康状态、并执行步骤九,否则更换n的取值、并返回步骤四；步骤九、将HI作为输入数据,将X-3作为输出数据,构造RVM模型： 其中,σ为核函数宽度、ω-i为权重参数、ω-0为偏置因子；步骤十、对RVM模型权重向量ω＝(ω-0,ω-1,ω-2)～T进行训练,获得训练后的RVM模型；步骤十一、对待估计锂离子电池进行循环充放电测试获得电池HPPC训练数据,基于该电池HPPC训练数据利用递归最小二乘法分别对待估计锂离子电池参数进行辨识,获得辨识结果和将和的辨识结果序列作为输入数据代入训练后的RVM模型中,获得RVM模型的输出结果、并作为待估计锂离子电池的健康状态。,发明授权专利发明人为彭喜元; 刘大同; 李律; 宋宇晨，其中该专利代理机构为哈尔滨市松花江专利商标事务所。

一种应用于电池管理系统的锂离子电池健康状态估计方法发明专利申请地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号。

一种应用于电池管理系统的锂离子电池健康状态估计方法发明专利摘要：一种应用于电池管理系统的锂离子电池健康状态估计方法,涉及锂离子电池健康状态估计领域。本发明是为了解决现有的电池健康状态估计方法均存在困难的问题。本发明能够提供新的退化特征供研究人员评价电池性能退化。该方法通过建立锂离子电池模型获取电池内部传递函数,基于对电池HPPC测试辨识传递函数内部参数从而获取电池性能退化特征,通过皮尔逊相关系数分析了模型参数与电池容量之间的相关性大于0.8,验证了所提方法提取的模型参数能够直接应用于电池性能退化表征上。最后通过RVM模型对电池参数与电池SOH进行映射,得到了SOH估计模型,取得了良好的估计效果。

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