CN109239460A - 一种蓄电池内阻多频测量装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种蓄电池内阻多频测量装置及方法，一种蓄电池内阻多频测量装置，其特征在于，包括控制器、DDS模块、采样器、隔直流电路、放大电路、选择模块、带通滤波电路、峰值检测电路、液晶显示屏、电压采样电路、测量端和激励端；测量方法为控制器控制DDS模块前后分别产生多路不同频率相同幅值相同相位的正弦测试信号经过采样器后注入蓄电池，通过内阻采样及基于神经网络的极限学习机算法处理后得到最优内阻值；本发明解决了相同环境下不同蓄电池的最佳测量信号频率不同以及不同环境下相同蓄电池的最佳测量信号频率不同而导致的测量结果不准确的问题，提高了蓄电池内阻测量的可靠性，具有测量精度高、操作便捷的特点。

Description

一种蓄电池内阻多频测量装置及方法

技术领域

本发明属于蓄电池技术领域，具体涉及一种蓄电池内阻多频测量装置及方法。

背景技术

如今，蓄电池的应用领域越来越广，蓄电池的使用状况也越来越受关注。不在工作中的蓄电池可以通过安时法和开路电压法测得蓄电池的剩余容量，但是在浮充中的蓄电池只能通过测量其内阻的方式得到蓄电池剩余容量。由于不同蓄电池对相同测量频率的正弦波阻抗反应不同，且影响蓄电池阻抗的因素较多，所以现有的单一测量频率蓄电池内阻测量仪存在测量精度不高的问题。

发明内容

本发明的目的在于提高蓄电池内阻测量的准确性，提出一种多频蓄电池内阻测量装置及方法，实现了蓄电池内阻测量，解决了蓄电池内阻测量准确度低的技术问题。

本发明采用如下技术方案，一种蓄电池内阻多频测量装置，包括控制器、直接数字式频率合成器(Direct Digital Synthesizer，DDS)模块、采样器、隔直流电路、放大电路、选择模块、带通滤波电路、峰值检测电路、液晶显示屏、电压采样电路、测量端和激励端；

所述控制器分别与DDS模块、选择模块、电压采样电路、液晶显示屏和峰值检测电路相连，用于控制DDS模块和选择模块，接收电压采样电路输出的电压信号处理得到蓄电池开路电压值，接收峰值检测电路发送的信号进行处理得到蓄电池内阻值，并将蓄电池内阻值发送至液晶显示屏；

所述DDS模块用于接收控制器的控制信号，产生多路不同频率的正弦测试信号，输入采样器，并通过激励端输入蓄电池构成回路；

所述采样器为采样电阻，通过激励端与蓄电池串联；

所述隔直流电路为高通滤波电路，输入端分别与采样器两端和测量端两端相连，用于隔离直流信号；

所述放大电路输入端与隔离直流电路的输出端相连，用于放大电压信号；

所述选择模块与带通滤波电路输入端以及放大电路输出端相连，通过控制器控制带通滤波电路以及放大电路之间通道的开关，用于根据DDS模块产生的正弦测试信号频率选择带通滤波电路；

所述带通滤波电路包括多个不同中心频率的无限增益带通滤波器，由选择模块选择无限增益带通滤波器与放大电路输出端相连；

所述峰值检测电路与带通滤波电路输出端相连，用于检测正弦波峰值；

所述电压采样电路与测量端两端相连，用于采集电压信号，基于串联电阻分压原理检测蓄电池开路电压；

所述测量端，与蓄电池正负极相连；

所述激励端，与蓄电池正负极相连。

优选地，所述放大电路为二阶放大电路。

优选地，还包括电子抹除式可复写只读存储(英语：Electrically-ErasableProgrammable Read-Only Memory，EEPROM)模块，所述EEPROM存储模块与控制器相连，用于读取和写入测量数据。

优选地，所述控制器利用基于神经网络的极限学习机算法对信号进行处理得到蓄电池内阻值。

一种蓄电池内阻多频测量方法，包括以下步骤：

1)激励端和测试端分别通过导线接入蓄电池正负极；

2)控制器控制DDS模块依次产生多种不同频率正弦测试信号输入采样器，并通过激励端输入蓄电池构成回路；

3)控制器依据不同频率的正弦测试信号发送控制信号到选择模块，选择模块控制相应带通滤波电路以及放大电路之间通道的开关；

4)采样器两端与测试端两端的正弦波压降分别依次通过隔直流电路、放大电路、选择模块、带通滤波电路和峰值检测电路，峰值检测电路的输出信号传输至控制器；

5)电压采样电路采集测试端的电压信号，并将电压信号传输至控制器；

6)控制器对电压采样电路采集的电压信号和不同频率下峰值检测电路的输出信号进行计算，得到蓄电池的开路电压值和内阻值；

7)控制器将蓄电池的内阻值显示在液晶显示屏上。

优选地，所述步骤2)中，所述多种不同频率为五种频率，频率大小依次为1000hz、1200hz、1400hz、1600hz、1800hz和2000hz。

优选地，所述放大电路为二阶放大电路。

优选地，所述步骤6)中控制器得到蓄电池的内阻值具体利用基于神经网络的极限学习机算法：

x₁、x₂、x₃、x₄分别为正弦测试信号频率值、蓄电池开路电压、峰值检测电路输出的采样器两端的正弦波峰值和蓄电池两端的正弦波峰值，X表示输入值，X＝[x₁,x₂,x₃,x₄]^T，W_i表示输入层神经元与隐含层第i个神经元的连接权值，w_i，j表示输入层第j个神经元与隐含层第i个神经元的连接权值，j＝1,2…,4，W_i＝[w_i,1,w_i,2,w_i,3,w_i,4]^T，β_i表示隐含层第i个神经元与输出层神经元的连接权值，y为输出值，即蓄电池的内阻值，神经网络表示为：

其中，g(x)为激活函数，b_i是隐含层第i个神经元的偏置；

通过多次测量得到训练集，训练集的输入包括正弦测试信号频率值、蓄电池开路电压、峰值检测电路输出的采样器两端的正弦波峰值和蓄电池两端的正弦波峰值，输出为蓄电池内阻值，通过训练集对基于神经网络的极限学习机算法进行训练，得到相关参数；

利用训练好的基于神经网络的极限学习机算法对不同正弦测试信号频率下的结果进行多次计算，然后比较计算结果，选出最小的计算值作为最后的结果，即蓄电池内阻值。

优选地，还包括：8)控制器将蓄电池的内阻值存储至EEPROM存储模块

发明所达到的有益效果：本发明提出一种多频蓄电池内阻测量装置及方法，实现了蓄电池内阻测量，解决了蓄电池内阻测量准确度低的技术问题；本发明的控制器对DDS模块进行频率输出控制，可以产生多种不同频率正弦信号，从而解决了测量装置信号单一问题，解决了相同环境下不同蓄电池的最佳测量信号频率不同以及不同环境下相同蓄电池的最佳测量信号频率不同而导致的测量结果不准确的问题；控制器模块对多路频率下的测量结果做最优处理，利用基于神经网络的极限学习机算法得到最优蓄电池内阻，提高了蓄电池内阻测量的可靠性，具有测量精度高、操作便捷的特点。

附图说明

图1是本发明实施例的结构示意图；

图2是本发明实施例测量方法流程图；

图3是本发明的实施例中无限增益带通滤波器电路图；

图4是本发明的实施例中峰值检测电路图；

图5是本发明的实施例中电压采样电路原理示意图；

图6是本发明的实施例中极限学习机算法结构图。

具体实施方式

下面根据附图并结合实施例对本发明的技术方案作进一步阐述。

实施例1

一种蓄电池内阻多频测量装置如图1所示，包括控制器、DDS模块、采样器、隔直流电路、放大电路、选择模块、带通滤波电路、峰值检测电路、液晶显示屏、电压采样电路、测量端和激励端；所述激励端和测试端分开的设计可减少导线电阻及接触电阻对测量精度的影响；

所述控制器采用STM32F103RC芯片，分别与DDS模块、选择模块、电压采样电路、液晶显示屏和峰值检测电路相连，用于控制DDS模块和选择模块，接收电压采样电路输出的电压信号处理得到蓄电池开路电压值，接收峰值检测电路发送的信号进行处理得到蓄电池内阻值，并将蓄电池内阻值发送至液晶显示屏；

所述DDS模块采用ICL8038芯片，用于接收控制器的控制信号，产生多路不同频率的正弦测试信号，输入采样器，并通过激励端输入蓄电池构成回路；

所述采样器为采样电阻，通过激励端与蓄电池构成串联；

所述隔直流电路为高通滤波电路，输入端分别与采样器两端和测量端两端相连，用于隔离直流信号；避免直流信号对测量电路的影响；

所述放大电路输入端与隔离直流电路的输出端相连，用于放大经过隔直流电路的采样器和蓄电池上微弱正弦信号电压降信号；

所述选择模块采用CD4051多路模拟开关，与带通滤波电路输入端以及放大电路输出端相连，通过控制器控制带通滤波电路以及放大电路之间通道的开关，用于根据DDS模块产生的正弦测试信号频率选择带通滤波电路；提高测量结果精度；

所述带通滤波电路包括多个由OP07芯片构成的不同中心频率的无限增益带通滤波器，由选择模块选择无限增益带通滤波器与放大电路输出端相连；用于剔除噪声干扰；

所述峰值检测电路采用TLO82芯片，与带通滤波电路输出端相连，用于检测正弦波峰值；

所述电压采样电路与测量端两端相连，用于采集电压信号，基于串联电阻分压原理检测蓄电池开路电压；

所述测量端，与蓄电池正负极相连；

所述激励端，与蓄电池正负极相连。

实施例2：

一种蓄电池内阻多频测量方法，如图2所示，包括以下步骤：

1)激励端和测试端分别通过导线接入蓄电池正负极；

2)控制器控制DDS模块依次产生多种不同频率正弦测试信号输入采样器，并通过激励端输入蓄电池构成回路；

3)控制器依据不同频率的正弦测试信号发送控制信号到选择模块，选择模块控制相应带通滤波电路以及放大电路之间通道的开关；

4)采样器两端与测试端两端的正弦波压降分别依次通过隔直流电路、放大电路、选择模块、带通滤波电路和峰值检测电路，峰值检测电路的输出信号传输至控制器；

5)电压采样电路采集测试端的电压信号，并将电压信号传输至控制器；

6)控制器对电压采样电路采集的电压信号和不同频率下峰值检测电路的输出信号进行计算，得到蓄电池的开路电压值和内阻值；

7)控制器将蓄电池的内阻值显示在液晶显示屏上。

实施例3

在实施例1或2的基础上，采样器为10毫欧电阻；

带通滤波器的一种实现方式如图3所示；

所述带通滤波电路采用5块OP07芯片构成5路不同中心频率的无限增益带通滤波器，用于剔除噪声干扰；

Vin和Vout分别为无限增益带通滤波器的输入端和输出端，无限增益带通滤波器的输入端连接选择模块的输出端，根据需要的带宽计算电阻R1、电阻R2、电阻R3、电容C1和电容C2的值；

峰值检测电路的一种实现方式如图4所示；

所述峰值检测电路，采用TLO82芯片，用于检测正弦波峰值；

IN和OUT分别为峰值检测电路的输入端和输出端，峰值检测电路的输入端连接带通滤波电路的输出端，峰值检测电路工作时，开始对电容C充电，若待检测信号稍低于当前电容C保持电压，放大器A的输出会向负电位摆动，此时二极管D1导通，进入闭环状态，从而实现峰值的保持；峰值检测复位信号由控制器进行控制，一次峰值测量结束后，下次峰值采样之前，控制器发出峰值检测复位信号，使得三极管Q1导通，电容放电，从而实现峰值检测复位；

R1、R2、R3、R4、R5为保护电阻，防止电流过大，损坏器件；

放大器B起到输出缓冲作用；

D2防止电容放电时电流回流。

电压采样电路的一种实现方式如图5所示，利用串联电阻R_aR_b分压的原理采集R_b的电压信号输出至控制器。

作为一种较佳的实施例，所述放大电路为二阶放大电路；可避免一阶放大电路放大倍数较高时出现失真的情况；

作为一种较佳的实施例，还包括EEPROM存储模块，采用AT24C02芯片，所述EEPROM存储模块与控制器相连，用于读写测量数据，便于多次测量及查看；

作为一种较佳的实施例，所述控制器利用基于神经网络的极限学习机算法对信号进行处理得到蓄电池内阻值。

作为一种较佳的实施例，所述多种不同频率为五种频率，频率大小依次为1000hz、1200hz、1400hz、1600hz、1800hz、2000hz。理论上正弦波频率越多测得结果越准确，但是频率越多，后续的处理电路，如带通滤波器就需要相应的增加，导致产品成本的增加，选择五种频率能够在满足精度的前提下控制产品成本。

依据蓄电池电化学阻抗谱的特征选取以上5种频率，这5种频率的范围测得的蓄电池内阻值受外界环境的影响较小，复阻抗的虚部也最接近为零。

作为一种较佳的实施例，图6所示，控制器得到蓄电池的内阻值具体利用基于神经网络的极限学习机算法：

x₁、x₂、x₃、x₄分别为正弦测试信号频率值、蓄电池开路电压、峰值检测电路输出的采样器两端的正弦波峰值和蓄电池两端的正弦波峰值，X表示输入值，X＝[x₁,x₂,x₃,x₄]，W_i表示输入层神经元与隐含层第i个神经元的连接权值，w_i，j表示输入层第j个神经元与隐含层第i个神经元的连接权值，j＝1,2…,4，W_i＝[w_i,1,w_i,2,w_i,3,w_i,4]^T，β_i表示隐含层第i个神经元与输出层神经元的连接权值，y为输出值，即蓄电池的内阻值，神经网络表示为：

其中，g(x)为激活函数，b_i是隐含层第i个神经元的偏置。

通过多次测量得到训练集，训练集的输入包括正弦测试信号频率值、蓄电池开路电压、峰值检测电路输出的采样器两端的正弦波峰值和蓄电池两端的正弦波峰值，输出为蓄电池内阻值，通过训练集对基于神经网络的极限学习机算法进行训练，得到相关参数。利用训练好的基于神经网络的极限学习机算法算法进行5次计算(5个正弦测试信号频率)，然后比较计算结果，根据铅酸蓄电池的电化学阻抗谱可知，此时的最小值最接近虚部为零的复阻抗，故选出最小的计算值作为最后的结果，即蓄电池内阻值。

作为一种较佳的实施例，一种蓄电池内阻多频测量方法还包括：控制器将蓄电池的内阻值存储至EEPROM存储模块。

本发明中芯片的供电电源来自可充电干电池，正负15V和3.3V直流电源为各个芯片提供电源。

在以上实施例中，隔直流电路包括两个高通滤波电路，即高通滤波电路一和高通滤波电路二，高通滤波电路一输入端与采样器两端，高通滤波电路二输入端与测量端两端相连；放大电路包括两个运算放大电路，即运算放大电路一和运算放大电路二，高通滤波电路一输出至运算放大电路一，高通滤波电路二输出至运算放大电路二；选择模块包括两个CD4051芯片组成的选择电路，即选择电路一和选择电路二，放大电路一输出至选择电路一，放大电路二输出至选择电路二；带通滤波电路包括5个由OP07芯片构成的不同中心频率的无限增益带通滤波器，选择电路一和选择电路二的输出均与带通滤波电路相连，通过控制器控制选择模块导通的时间，如控制选择电路一先导通，即采样器上的压降信号先通过无限增益带通滤波器，选择电路二先导通，即蓄电池上的压降信号后通过无限增益带通滤波器；峰值检测电路包括峰值检测电路一和峰值检测电路二，带通滤波电路输出接入峰值检测电路一和峰值检测电路二的输入端，峰值检测电路一和峰值检测电路二的输出端分别接入控制器不同的端口中，设定控制器先接收峰值检测电路一的信号，然后将峰值检测电路一复位，在复位过程中接收峰值检测电路二的信号，由此读取两个信号的正弦波峰值，同时加快读取时间。

本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种蓄电池内阻多频测量装置，其特征在于，包括控制器、DDS模块、采样器、隔直流电路、放大电路、选择模块、带通滤波电路、峰值检测电路、液晶显示屏、电压采样电路、测量端和激励端；

所述控制器分别与DDS模块、选择模块、电压采样电路、液晶显示屏和峰值检测电路相连，用于控制DDS模块和选择模块，接收电压采样电路输出的电压信号处理得到蓄电池开路电压值，接收峰值检测电路发送的信号进行处理得到蓄电池内阻值，并将蓄电池内阻值发送至液晶显示屏；

所述DDS模块用于接收控制器的控制信号，产生多路不同频率的正弦测试信号，输入采样器，并通过激励端输入蓄电池构成回路；

所述采样器为采样电阻，通过激励端与蓄电池串联；

所述隔直流电路为高通滤波电路，输入端分别与采样器两端和测量端两端相连，用于隔离直流信号；

所述放大电路输入端与隔离直流电路的输出端相连，用于放大电压信号；

所述选择模块与带通滤波电路输入端以及放大电路输出端相连，通过控制器控制带通滤波电路以及放大电路之间通道的开关，用于根据DDS模块产生的正弦测试信号频率选择带通滤波电路；

所述带通滤波电路包括多个不同中心频率的无限增益带通滤波器，由选择模块选择无限增益带通滤波器与放大电路输出端相连；

所述峰值检测电路与带通滤波电路输出端相连，用于检测正弦波峰值；

所述电压采样电路与测量端两端相连，用于采集电压信号，基于串联电阻分压原理检测蓄电池开路电压；

所述测量端，与蓄电池正负极相连；

所述激励端，与蓄电池正负极相连。

2.根据权利要求1所述的一种蓄电池内阻多频测量装置，其特征在于，所述放大电路为二阶放大电路。

3.根据权利要求1所述的一种蓄电池内阻多频测量装置，其特征在于，还包括EEPROM存储模块，所述EEPROM存储模块与控制器相连，用于读取和写入测量数据。

4.根据权利要求1所述的一种蓄电池内阻多频测量装置，其特征在于，所述控制器利用基于神经网络的极限学习机算法对信号进行处理得到蓄电池内阻值。

5.一种蓄电池内阻多频测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)激励端和测试端分别通过导线接入蓄电池正负极；

2)控制器控制DDS模块依次产生多种不同频率正弦测试信号输入采样器，并通过激励端输入蓄电池构成回路；

3)控制器依据不同频率的正弦测试信号发送控制信号到选择模块，选择模块控制相应带通滤波电路以及放大电路之间通道的开关；

4)采样器两端与测试端两端的正弦波压降分别依次通过隔直流电路、放大电路、选择模块、带通滤波电路和峰值检测电路，峰值检测电路的输出信号传输至控制器；

5)电压采样电路采集测试端的电压信号，并将电压信号传输至控制器；

6)控制器对电压采样电路采集的电压信号和不同频率下峰值检测电路的输出信号进行计算，得到蓄电池的开路电压值和内阻值；

7)控制器将蓄电池的内阻值显示在液晶显示屏上。

6.根据权利要求5所述的一种蓄电池内阻多频测量方法，其特征在于，所述步骤2)中，所述多种不同频率为五种频率，频率大小依次为1000hz、1200hz、1400hz、1600hz、1800hz和2000hz。

7.根据权利要求5所述的一种蓄电池内阻多频测量装置，其特征在于，所述放大电路为二阶放大电路。

8.根据权利要求5所述的一种蓄电池内阻多频测量方法，其特征在于，所述步骤6)中控制器得到蓄电池的内阻值具体利用基于神经网络的极限学习机算法：

x₁、x₂、x₃、x₄分别为正弦测试信号频率值、蓄电池开路电压、峰值检测电路输出的采样器两端的正弦波峰值和蓄电池两端的正弦波峰值，X表示输入值，X＝[x₁,x₂,x₃,x₄]^T，W_i表示输入层神经元与隐含层第i个神经元的连接权值，w_i，j表示输入层第j个神经元与隐含层第i个神经元的连接权值，j＝1,2…,4，W_i＝[w_i,1,w_i,2,w_i,3,w_i,4]^T，β_i表示隐含层第i个神经元与输出层神经元的连接权值，y为输出值，即蓄电池的内阻值，神经网络表示为：

其中，g(x)为激活函数，b_i是隐含层第i个神经元的偏置；

通过多次测量得到训练集，训练集的输入包括正弦测试信号频率值、蓄电池开路电压、峰值检测电路输出的采样器两端的正弦波峰值和蓄电池两端的正弦波峰值，输出为蓄电池内阻值，通过训练集对基于神经网络的极限学习机算法进行训练，得到相关参数；

利用训练好的基于神经网络的极限学习机算法对不同正弦测试信号频率下的结果进行多次计算，然后比较计算结果，选出最小的计算值作为最后的结果，即蓄电池内阻值。

9.根据权利要求5所述的一种蓄电池内阻多频测量方法，其特征在于，还包括：

8)控制器将蓄电池的内阻值存储至EEPROM存储模块。