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文档简介
BatteryBasedonPhysics-InformedNeuNetwork'sResidualDistribution.webof一种基于电化学阻抗的电池过充失效预警本申请提供了一种基于电化学阻抗的电池值输入至基于聚类算法的电池过充失效预警模异常变化上反映电池的安全状态,响应速度很2将阻抗曲率值输入至基于聚类算法的电池过充失效预警模型中S3:基于电池充电电流大小、电池的额定容量及CTT为预设荷电状态下各个频率处的电池阻3.根据权利要求1所述的电池过充失效预警方法,其特征在于,阻抗曲率的计算公式根据最少点数目和阻抗曲率数据计算聚类算z3所述特征频率获取模块用于测量电池在不同温度和荷电状态下的阻抗所述阻抗曲率计算模块用于在电池充电过程中测量特征频率下所述模型构建模块用于基于电池充电电流大小、电池的额定容量以所述异常诊断模块用于测量电池在特征频率下的特征阻抗数据,计算所述温箱用于使电池处于预设温度的环境下;所述电池充放电测试仪所述数据处理单元用于计算预设荷电状态下各个频率处的电池阻抗实部与温度的皮尔逊相关系数;计算预设温度下各个频率处的电池阻抗实部与荷电状态的皮尔逊相关系CTT为预设荷电状态下各个频率处的电池阻8.根据权利要求6所述的电池过充失效预警系统,其特征在于,阻抗曲率的计算公式9.根据权利要求6至8任一所述的电池过充失效预警点数目计算单元用于根据充电电流大小、电池的额定容量以及采样率计算最少点数半径计算单元用于根据最少点数目和阻抗曲率数据计算聚类算模型构建单元用于根据邻域半径和最少点数目构建出基于聚类算法的电池过充失效4z所述电池过充失效预警模型构建模块中邻域5电池管理系统的故障均有可能引发电池过充。严重的过充可能会导致电池热失控或者失[0003]目前,大部分的电池管理系统均通过端电压或者荷电状态来进行过充失效防6[0013]S1.1:计算预设荷电状态下各个频率处的电池阻抗实部与温度的皮尔逊相关系[0014]S1.2:计算预设温度下各个频率处的电池阻抗实部与荷电状态的皮尔逊相关系T为预设荷电状态下各个频率处[0024]根据邻域半径和最少点数目构建出基于聚类算法的电池过充失效预警模型;其[0033]所述阻抗曲率计算模块用于在电池充电过程中测量特征7[0035]所述异常诊断模块用于测量电池在特征频率下的特征阻抗数据,计算阻抗曲率[0038]所述数据处理单元用于计算预设荷电状态下各个频率处的电池阻抗实部与温度[0046]模型构建单元用于根据邻域半径和最少点数目构建出基于聚类算法的电池过充89[0073]计算SOC为60%时各个频率处的电池阻抗实部与温度的皮尔逊相关系数RT;需指出,这里SOC为60%为锂电池正常运行时的SOC数值,在实际应用中并不限于SOC一定为60%;[0074]计算温度为25℃时各个频率处的电池阻抗实部与荷电状态(SOC)的皮尔逊相关系[0075]根据皮尔逊相关系数和综合评价表达式计算各频率处的综合评价值R,若最大综合评价值对应的频率大于特征频率的下限值,则选择最大综合评价值R对应的频率作为特C_0.2RT;电状态(SOC)充至20%;[0084]S16:将温箱温度依次设定为25℃和55℃,在各个设定温度下重复步骤S13至步骤[0085]S17:将电池的荷电状态(SOC)依次设定为40%、60%以及80在各个荷电状态计算25℃下电池阻抗实部与荷电状态(SOC)的皮尔逊相关系数;C_0.2RT;[0098]搭建聚类算法的电池过充失效预警模型,以基于密度的噪声应用空间聚类算法(DensityBasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise,DBSCAN)为预警模[0099]S31:计算聚类算法的电池过充失效预警模型中的两个关键参数邻域半径RD和最[0106]S32:根据邻域半径RD和最少点数目MP即可构建出基于聚类算法的电池过充失效应的阻抗曲率值,根据基于聚类算法的电池过充失效预警模型对阻抗曲率值进行异常诊[0113]本实施例在电池进行恒流充电至失效的过程中,所记录的电池端电压曲线如图4阻抗曲率均在0附近这些样本点会被DBSCAN聚类为正常类,特征阻抗极小值点所对应的阻[0120]特征频率获取模块100用于测量电池在不同温度和荷电状态下的阻抗,获取电池[0121]阻抗曲率计算模块200用于在电池充电过程中测量特征频率下的特征阻抗数据,[0122]模型构建模块300用于基于电池充电电流大小、电池的额定容量及阻抗曲率序列[0127]电化学工作站用于电池在不同SOC不同温度下各个频率处的阻抗实部;数据处理下各个频率处的电池阻抗实部与温度的皮尔逊相关系数和预设温度下各个频率处的电池T为预设荷电状态下各个频率处[0135]模型构建单元用于根据邻域半径和最少点数目获取基于聚类算法的电池过充失
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