CN111007410A - 车辆电池诊断方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种车辆电池诊断方法和装置。车辆电池诊断方法包括接收电池状态历史数据，该电池状态历史数据包括基于电池电量状态(SOC)的范围和电池SOC所存储的数据。然后，基于电池状态历史数据确定电池SOC的最大分布。基于电池状态历史数据，根据电池SOC的最大分布的减小率来诊断电池状态。

Description

车辆电池诊断方法和装置
相关申请的交叉引用
本申请要求2018年10月8日提交的韩国专利申请No.10-2018-0119835的权益，该申请的全部内容通过引用并入本文。
技术领域
本发明涉及一种车辆电池诊断方法和装置，更具体地，涉及这样一种方法和装置，其利用电池传感器、通过电池状态历史和电池内阻来实时分析电池的老化状态。
背景技术
通常，传统的电池诊断装置通过测量电池的健康状态(state of health，SOH)的方法来诊断电池状态。例如，为了诊断电池状态，已经开发出内阻测量方法、电流测量方法和电压测量方法。由于利用电阻值对电池SOH进行计算，从而可以获得SOH的精确值，利用内阻测量的电池诊断方法可能是有利的，但不利的是内阻测量会提高成本并且受到温度的影响。
利用电流测量的电池诊断方法可能是有利的，原因在于诊断电池的逻辑的实施较简单，但不利的是诊断电池需要较长时间。利用电压测量的电池诊断方法可能是有利的，原因在于诊断电池的逻辑的实施较简单，但不利的是电池诊断的准确性较低。
因此，当传统的电池诊断装置通过测量电池的内阻、电流或电压来诊断电池时，电压测量方法可能会降低电池诊断的准确性，内阻测量方法可能会提高用于操作电池诊断装置的设备的成本，电流测量方法可能会由于增加电池稳定时间以去除由电池状态引起的错误而导致错误诊断。
发明内容
因此，本发明提供了一种车辆电池诊断方法和装置，其大体上避免了由于相关技术的限制和缺点带来的一个或多个问题。本发明的目的是提供一种车辆电池诊断方法和装置，其利用电池传感器通过电池的状态历史和内阻来实时分析电池的老化状态。
本发明的其他优点、目的和特征将会在随后的描述中部分地呈现，对于本领域普通技术人员来说，在对以下内容进行核查之后，这些部分将会变得很明显，或者可以从本发明的实践中习得。本发明的目的和其他优点，可以通过在撰写的说明书和权利要求书中以及附图中具体指出的结构来实现和取得。
为了实现这些目的和其它优点并且根据本发明的目的，如本文中体现和广泛描述的，一种车辆电池诊断方法可以包括：接收电池状态历史数据，所述电池状态历史数据包括根据电池电量状态(SOC)的范围和电池SOC所存储的数据；基于电池状态历史数据确定电池SOC的最大分布；基于电池SOC的最大分布的减小率来诊断电池状态。诊断电池状态可以包括：基于电池状态历史数据中的第一时段的数据，通过第一逻辑来确定电池状态；当第一时段的数据不对应于第一逻辑处理的数据时，基于电池状态历史数据中按时段存储的数据，通过第二逻辑来确定电池状态。
通过第一逻辑确定电池状态可以包括：确定电池的最终SOC是否小于第一SOC；响应于确定出电池的最终SOC小于第一SOC，确定第二时段的电池的最大SOC是否超过第二SOC；响应于确定出第二时段的电池的最大SOC超过第二SOC，确定第一时段的电池的最小内阻值是否超过预定值；响应于确定出电池的最小内阻值超过预定值，诊断出需要对电池再充电。
通过第一逻辑确定电池状态可以进一步包括：响应于确定出电池的最小内阻值不超过预定值，诊断出需要更换电池。第一SOC可以具有小于第二SOC的值。第一时段可以具有大于第二时段的值。
通过第二逻辑诊断电池状态可以包括：基于按时段存储的数据，选择电池SOC的最大分布范围；基于所选择的电池SOC的最大分布范围，计算对应于第三时段的电池SOC的最大分布范围的变化率；基于计算出的最大分布范围的变化率，确定电池容量的减小率是否超过预定值；响应于确定出电池容量的减小率超过预定值，确定第一时段内电池SOC的平均值是否小于第三SOC；响应于确定出第一时段内电池SOC的平均值小于第三SOC，诊断出需要更换电池。
通过第二逻辑诊断电池状态可以进一步包括：响应于确定出第一时段内电池SOC的平均值不小于第三SOC，诊断出电池容量处于正常状态，从而需要对电池再充电。第三时段可以具有大于第一时段的值。
根据本发明的另一方面，一种车辆电池诊断装置可以包括：接收器和控制器；所述接收器配置为接收电池状态历史数据，所述电池状态历史数据包括基于电池电量状态(SOC)的范围和电池SOC所存储的数据；所述控制器配置为基于电池状态历史数据确定电池SOC的最大分布，并且基于电池SOC的最大分布的减小率来诊断电池状态。
具体地，控制器可以配置为：基于电池状态历史数据中的第一时段的数据，通过第一逻辑来确定电池状态；当第一时段的数据不对应于第一逻辑处理的数据时，基于电池状态历史数据中按时段存储的数据，通过第二逻辑来确定电池状态。响应于第一逻辑，控制器可以配置为：确定电池的最终SOC是否小于第一SOC；响应于确定出电池的最终SOC小于第一SOC，确定第二时段的电池的最大SOC是否超过第二SOC；响应于确定出第二时段的电池的最大SOC超过第二SOC，确定第一时段的电池的最小内阻值是否超过预定值；响应于确定出电池的最小内阻值超过预定值，诊断出需要对电池再充电。
控制器可以进一步配置为：响应于确定出电池的最小内阻值不超过预定值，诊断出需要更换电池。第一SOC可以具有小于第二SOC的值。第一时段可以具有大于第二时段的值。
响应于第二逻辑，控制器可以配置为：基于按时段存储的数据选择电池SOC的最大分布范围；基于所选择的电池SOC的最大分布范围，计算对应于第三时段的电池SOC的最大分布范围的变化率；基于计算出的最大分布范围的变化率，确定电池容量的减小率是否超过预定值；响应于确定出电池容量的减小率超过预定值，确定第一时段内电池SOC的平均值是否小于第三SOC；响应于确定出第一时段内电池SOC的平均值小于第三SOC，诊断出需要更换电池。
控制器还可以配置为：响应于确定出第一时段内电池SOC的平均值不小于第三SOC，诊断出电池容量处于正常状态，从而需要对电池再充电。第三时段可以具有大于第一时段的值。
应当了解，本发明前面的一般性描述和如下详细的描述均为示例性和解释性的，并且旨在提供对所要求保护的本发明的进一步的解释。
附图说明
所包含的附图提供对本发明的进一步理解，并且被纳入并构成本申请的一部分，这些附图示出了本发明的示例性的实施方案，并且与说明书一起用于解释本发明的原理。在附图中：
图1是示出包括根据本发明一个示例性实施方案的车辆电池诊断装置的***的配置的框图；
图2是示出根据本发明一个示例性实施方案的车辆电池诊断方法的流程图；
图3是示出根据本发明一个示例性实施方案的存储在电池传感器中的数据的结构的示意图；
图4A至图4C是示出根据本发明一个示例性实施方案的电池SOC的最大分布预测图的柱状图；以及
图5A和图5B是示出根据本发明一个示例性实施方案的电池SOC的最大分布范围的柱状图。
具体实施方式
应当理解，本文中所使用的术语“车辆”或“车辆的”或其它类似术语一般包括机动车辆，例如包括运动型多用途车辆(SUV)、大客车、大货车、各种商用车辆的乘用汽车，包括各种舟艇、船舶的船只，航空器等等，并且包括混合动力车辆、电动车辆、插电式混合动力电动车辆、氢动力车辆以及其它替代性燃料车辆(例如源于非化石的能源的燃料)。正如此处所提到的，混合动力车辆是具有两种或更多动力源的车辆，例如汽油动力和电力动力两者的车辆。
虽然示例性的实施方案描述为使用多个单元来执行示例性的过程，但是应当理解，示例性的过程也可以由一个或多个模块执行。此外，应当理解的是，术语控制器/控制单元指代包括存储器和处理器的硬件设备。存储器配置为存储模块，处理器具体配置为执行所述模块以进行以下进一步描述的一个或多个过程。
此外，本发明的控制逻辑可以实施为计算机可读介质上的非瞬态计算机可读介质，其包含由处理器、控制器/控制器单元等执行的可执行程序指令。计算机可读介质的示例包括但不限于ROM、RAM、光碟(CD)-ROM、磁带、软盘、闪盘驱动器、智能卡和光学数据存储设备。计算机可读记录介质还可以分布在网络连接的计算机***上，使得计算机可读介质例如通过远程信息处理服务器或控制器局域网(CAN)以分布式方式存储和执行。
本文所使用的术语仅用于描述具体实施方案的目的，并且不旨在限制本发明。正如本文所使用的，单数形式“一”、“一个”和“所述”旨在也包括复数形式，除非上下文另有清楚地指示。将进一步理解的是，当在本说明书中使用术语“包括”和/或“包含”时，指定存在所陈述的特征、数值、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或添加一个或多个其它特征、数值、步骤、操作、元件、组件和/或其组合。正如本文所使用的，术语“和/或”包括一种或多种相关列举项的任何和所有组合。
除非特别声明或者通过上下文显而易见，如本文所使用的，术语“大约”理解为在本领域的正常公差范围内，例如在均值的2个标准差内。“大约”可以理解为在指定值的10％、9％、8％、7％、6％、5％、4％、3％、2％、1％、0.5％、0.1％、0.05％或0.01％以内。除非根据上下文另有清楚的声明，本文提供的所有数值通过术语“大约”来进行修改。
现在将对本发明的示例性实施方案进行详细引用，示例性实施方案的示例在附图中进行说明。在以下对实施方案的描述中，应当理解，在表述位置关系时，例如，一个元件在另一个元件“上面或下面”或者“前面或后面”，这两个元件可以直接彼此接触，或者可以在两个元件之间***一个或多个其它元件。另外，在对元件的以下描述中，在描述元件时，可以使用术语“第一”、“第二”、“A”、“B”、“(a)”、“(b)”等。应当理解，这些术语仅用于将一个元件与其它元件区分开，并且不限制相应元件的性质、次序或顺序。在对实施方案的以下描述中，应当理解，当元件“连接至另一元件”、“耦合至另一元件”或“与另一元件组合”时，该元件可以直接连接或耦合至另一元件，或者可以在两个元件之间***一个或更多其它元件。
除非另有定义，否则所有术语(包括技术或科学术语)具有与本发明所属领域的技术人员通常理解的含义相同的含义。在对实施方案的以下描述中，通常使用的术语，例如在词典中定义的术语，将被解释为具有与相关技术中的语境含义一致的含义，并且除非明确定义，否则不被解释为具有理想或过于正式的含义。
本发明提供一种车辆电池诊断装置，其通过一种可以利用电池状态历史数据来立即确认电池的老化状态而无需单独的稳定时间的车辆电池诊断方法，减少了诊断电池所需的时间并提供了较高诊断准确性。
图1是示出包括根据本发明一个示例性实施方案的车辆电池诊断装置的***的配置的框图。参照图1，根据本发明的车辆100可以包括电池传感器110和逆变器-充电器单元(inverter-charger unit，ICU)120。
电池传感器110可以安装在车辆电池内，并且可以配置为测量电池的电压、电流、内阻、SOC等。电池传感器110可以配置为将电池状态历史数据存储在存储器单元(未示出)中。为了存储预定时段内电池的所有数据，可以在存储器单元中存储具有按时段存储数据结构的电池状态历史数据。相应地，电池传感器110可以配置为基于电池电量状态(SOC)的范围等在存储器单元中存储数据。将在图3中详细描述该数据结构。
电池传感器110可以配置为向ICU 120提供或发送电池状态历史数据。然后，ICU120可以配置为向车辆电池诊断装置200提供或发送电池SOC和电池状态历史数据。根据本发明的车辆电池诊断装置200可以包括接收器210和控制器220。接收器210可以配置为从车辆100接收电池状态历史数据和车辆***信息。然后，控制器220可以配置为基于由接收器210接收到的电池状态历史数据和车辆***信息来分析电池状态。
例如，控制器220可以配置为基于电池SOC的分布随着电池损耗的进行而逐渐减小的特性、通过分析长期的电池使用数据来分析电池的剩余寿命。控制器220可以配置为接收电池状态历史数据并通过第一逻辑确定电池状态。具体地，第一逻辑可以包括图2所示的步骤S221-S227。控制器220可以配置为从通过接收器210接收到的电池状态历史数据中读取第一时段内存储的数据。第一时段内存储的数据可以是距电池诊断点最近30天内存储的数据。
此外，控制器220可以配置为基于读取的数据确定电池的最终SOC是否小于第一SOC。在下文中，控制器220可以配置为当电池的最终SOC小于第一SOC时，确定对应于第二时段的电池的最大SOC是否超过第二SOC。具体地，第二时段可以具有小于第一时段的值。例如，第二时段可以在距电池诊断点最近7天内。进一步地，第一SOC可以具有小于第二SOC的值。例如，第一SOC可以是电池的约30％的SOC，第二SOC可以是电池的约70％的SOC。
控制器220可以配置为当第二时段的电池的最大SOC超过第二SOC时，确定对应于第一时段的电池的最小内阻值是否超过预定值。具体地，电池的最小内阻值可以根据电池类型而变化。例如，电池的最小内阻值可以是约40mΩ。因此，控制器220可以配置为当最小内阻值超过预定值时，诊断出需要对电池再充电。控制器220还可以配置为当最小内阻值不超过预定值时，诊断出需要更换电池。
另外，控制器220可以配置为接收电池状态历史数据并通过第二逻辑确定电池状态。具体地，第二逻辑可以包括图2所示的步骤S231-S237。控制器220可以配置为从电池状态历史数据中读取按时段存储的数据。然后，控制器220可以配置为从读取的数据中选择按时段存储的电池SOC的最大分布范围。此后，控制器220可以配置为计算对应于第三时段的电池SOC的最大分布范围的变化率。第三时段可以具有大于第一时段的值。例如，第三时段可以在距电池诊断点6个月前的时段与距电池诊断点最近1个月内的时段之间。
此后，控制器220可以配置为基于计算的变化率来确定电池容量的减小率是否超过预定值。例如，电池容量的减小率可以是大约20％。控制器220可以配置为当电池容量的减小率超过预定值时，确定第一时段内电池SOC的平均值是否小于第三SOC。控制器220可以配置为确定最近30天内电池SOC的平均值是否小于第三SOC。例如，第三SOC可以是电池的约40％的SOC。
控制器220可以配置为当最近30天内电池SOC的平均值小于第三SOC时，诊断出需要更换电池。控制器220可以配置为当最近30天内电池SOC的平均值大于第三SOC时，确定出电池容量是正常的。然后，控制器220可以配置为当电池容量正常时，诊断出需要对电池再充电。相应地，控制器可以配置为对电池再充电。
图2是示出根据本发明一个示例性实施方案的车辆电池诊断方法的流程图。参照图2，控制器220可以配置为基于从车辆接收到的电池SOC和电池状态历史数据，开始车辆电池的诊断(步骤S210)。
然后，控制器220可以配置为从接收到的电池SOC和电池状态历史数据中读取第一时段内的数据(步骤S221)。此后，控制器220可以配置为当控制器220不能读取第一时段内的数据时，读取根据预定时段存储的数据。在步骤S221之后，控制器220可以配置为基于读取的数据而确定电池的最终SOC是否小于第一SOC C1(步骤S222)。此后，控制器220可以配置为当电池的最终SOC大于第一SOC C1时，读取根据预定时段存储的数据。
在步骤S222之后，控制器可以配置为当电池的最终SOC小于第一SOC C1时，确定第二时段内电池的最大SOC是否超过第二SOC C2(步骤S223)。此后，控制器220可以配置为当第二时段内电池的最大SOC不超过第二SOC C2时，读取根据预定时段存储的数据。在步骤S223之后，控制器220可以配置为当第二时段内电池的最大SOC超过第二SOC C2时，确定第一时段内电池的最小内阻值是否超过预定值R1(步骤S224)。
在步骤S224之后，控制器220可以配置为当第一时段内电池的最小内阻值超过预定值R1时，诊断出电池处于简单地放电状态，因此需要对电池再充电(步骤S225)。相应地，控制器220可以配置为对电池再充电。此外，在步骤S224之后，控制器220可以配置为当电池的最小内阻值小于预定值R1时，诊断出需要更换电池(步骤S226)。
在步骤S221、步骤S222或步骤S223中的至少一个步骤之后，控制器220可以配置为从接收到的电池SOC和电池状态历史数据中读取根据预定时段存储的数据(步骤S231)。在步骤S231之后，控制器220可以配置为根据时段来选择电池SOC的最大分布范围(步骤S232)。在步骤S232之后，控制器220可以配置为计算第三时段的电池SOC的最大分布范围的变化率(步骤S233)。
在步骤S233之后，控制器220可以配置为确定电池容量的减小率是否超过预定值D1(步骤S234)。此后，控制器220可以配置为当电池容量的减小率小于预定值D1时，诊断出需要对电池再充电，相应地，控制器220可以配置为对电池充电。在步骤S234之后，控制器220可以配置为当电池容量的减小率超过预定值D1时，确定第一时段内电池SOC的平均值是否小于第三SOC C3(步骤S235)。此后，控制器220可以配置为当第一时段内电池SOC的平均值大于第三SOC C3时，诊断出需要对电池再充电。
在步骤S235之后，控制器220可以配置为当第一时段内电池SOC的平均值小于第三SOC C3时，诊断出电池容量减小，因此需要更换电池(步骤S236)。在步骤S231、步骤S234或步骤S235中的至少一个步骤之后，控制器220可以配置为确定出电池处于正常状态，因此需要对电池再充电(步骤S237)。此后，控制器220可以配置为终止电池诊断(步骤S240)并且根据需要对电池再充电。正常状态不需要更换电池。
图3是示出根据本发明一个示例性实施方案的存储在电池传感器中的数据的结构的示意图。电池传感器110可以配置为存储电池数据以具有最小容量的数据结构，从而确定电池的充电历史行为。相应地，车辆电池诊断装置可以配置为基于电池SOC的分布随着电池损耗的进行而逐渐减小的特性、通过分析电池传感器110中存储的长期的数据来分析电池的剩余寿命。因此，电池传感器110可以配置为考虑到车辆保修期和车辆销售等待期，存储40个月的电池SOC。换句话说，电池传感器110可以配置为根据数据结构以50天为单位在24个缓冲器中存储40个月的数据。
参照图3，数据结构可以具有项目要素、大小要素、逻辑范围要素、物理范围要素、分辨率要素、偏移量要素和单位要素。项目要素可以具有存储索引项、约30％或以下的SOC项、约30％-40％的SOC项、约40％-50％的SOC项、约60％-70％的SOC项、约70％-80％的SOC项、约80％-90％的SOC项、约90％-100％的SOC项、最小内阻(Ri)值项、总充电值项、总放电值(LIN_On)项和总放电值(LIN_Off)项。
存储索引项可以是计数数字1到24的数据。存储索引项可以具有1字节的大小、0-255的逻辑范围、0-255的物理范围、为1的分辨率、为0的偏移量以及以计数值计的单位。根据区间的多个SOC项可以是用于确认每月SOC分布的数据。根据区间的每个SOC项可以具有2个字节的大小、0-65535的逻辑范围、0-65535的物理范围、为1的分辨率、为0的偏移量以及以分钟计的单位。
最小内阻(Ri)值项可以是用于分析内阻模式的数据。最小内阻(Ri)值项可以具有1字节的大小、0-25.5mΩ的逻辑范围、0-255的物理范围、为1的分辨率、为0的偏移量以及以0.1mΩ计的单位。总充电值项可以是用于分析累积充电量模式的数据。
总放电值(LIN_On)项可以是用于分析累积放电量模式(LIN_On)的数据。总放电值(LIN_Off)项可以是用于分析累积放电量模式(LIN_Off)的数据。具体地，总充电值项、总放电值(LIN_On)项、总放电值(LIN_Off)项中的每一项可以具有2字节的大小、0-65535的逻辑范围、0-65535的物理范围、为1的分辨率、为0的偏移量以及以安时(Ah)计的单位。
图4A至图4C是示出根据本发明一个示例性实施方案的电池SOC的最大分布预测图的柱状图。参照图4A至图4C，车辆电池诊断装置可以配置为通过比较不同区间来计算相应时段内具有最大SOC分布的区间。相应地，车辆电池诊断装置可以配置为生成电池SOC的分布预测图。电池SOC的最大分布预测图可以示出为柱状图，并且在柱状图中，横轴表示根据区间的SOC值，纵轴表示与根据区间的SOC值对应的时间的增加。
图4A是电池使用时间为50-100天的SOC分布图。参照图4A，对于50-100天的电池使用时间，具有最大SOC分布的区间是SOC值为90％的区间。图4B是电池使用时间为450-500天的SOC分布图。参照图4B，对于450-500天的电池使用时间，具有最大SOC分布的区间是SOC值为70％的区间。
另外，图4C是电池使用时间为1000-1050天的SOC分布图。参照图4C，对于1000-1050天的电池使用时间，具有最大SOC分布的区间是SOC值为50％的区间。因此，车辆诊断装置可以配置为通过以50天为单位生成的分布预测图来确定电池的变化状态。
图5A和图5B是示出根据本发明一个示例性实施方案的电池SOC的最大分布范围的柱状图。图5A所示的电池SOC的最大分布预测图示出了距电池诊断点6个月以前的数据的电池SOC的最大分布范围，图5B所示的电池SOC的最大分布预测图示出了距电池诊断点1个月内的数据的电池SOC的最大分布范围。
参照图5A和图5B，可以理解，距电池诊断点6个月以前的数据的电池SOC的最大分布范围是90％，距电池诊断点1个月内的数据的电池SOC的最大分布范围是50％。因此，车辆电池诊断装置可以配置为确定出电池SOC的分布减少了40％并且电池容量的减小率超过20％。此后，车辆电池诊断装置可以配置为基于最近30天的SOC平均值来确定是否需要更换电池或对电池充电。
根据示例性实施方案的上述方法可以被记录为可以在计算机中实施的程序，并且可以存储在非瞬态计算机可读记录介质中，例如，计算机可读记录介质可以包括ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘、光学数据存储设备等。非瞬态计算机可读记录介质可以分布于通过网络连接的计算机***中，本文中的计算机可读代码可以以分布式方式存储和执行。进一步地，示例性实施方案所属领域的程序员可以容易地推导出用于实施上述方法的功能性程序、代码和代码段。
如通过以上描述显而易见的，根据本发明的车辆电池诊断方法和装置的效果将在下文中进行描述。
首先，根据本发明的车辆状态监测和诊断方法及***可以将电池状态历史数据存储在电池传感器中，并且可以更准确地确定电池的当前状态是处于放电状态还是异常状态，从而增强了电池诊断的准确性。
其次，根据本发明的车辆状态监测和诊断方法及***可以使一般的车辆诊断装置能够利用安装在车辆内的电池传感器实现车辆电池诊断而无需额外的硬件，从而降低了设备投资成本。
对于本领域技术人员显而易见的是，可以对本发明进行各种修改和变型而不偏离本发明的精神和范围。因此，本发明旨在涵盖本发明的修改和变型，只要这些修改和变型在所附权利要求及其等价形式的范围之内。

Claims (19)

1.一种车辆电池诊断方法，其包括：
利用控制器接收电池状态历史数据，所述电池状态历史数据包括根据电池电量状态的范围和电池电量状态所存储的数据；
基于电池状态历史数据、利用控制器确定电池电量状态的最大分布；
基于电池电量状态的最大分布的减小率、利用控制器来诊断电池状态。
2.根据权利要求1所述的车辆电池诊断方法，其中，诊断电池状态包括：
基于电池状态历史数据中第一时段的数据、利用控制器通过第一逻辑来确定电池状态；
当第一时段的数据不对应于第一逻辑处理的数据时，基于电池状态历史数据中按时段存储的数据，利用控制器通过第二逻辑来确定电池状态。
3.根据权利要求2所述的车辆电池诊断方法，其中，通过第一逻辑确定电池状态包括：
利用控制器确定电池的最终电量状态是否小于第一电量状态；
响应于确定出电池的最终电量状态小于第一电量状态，利用控制器确定第二时段的电池的最大电量状态是否超过第二电量状态；
响应于确定出第二时段的电池的最大电量状态超过第二电量状态，利用控制器确定第一时段的电池的最小内阻值是否超过预定值；
响应于确定出电池的最小内阻值超过所述预定值，利用控制器诊断出需要对电池再充电。
4.根据权利要求3所述的车辆电池诊断方法，其中，通过第一逻辑确定电池状态进一步包括：
响应于确定出电池的最小内阻值小于所述预定值，利用控制器诊断出需要更换电池。
5.根据权利要求3所述的车辆电池诊断方法，其中，所述第一电量状态具有小于所述第二电量状态的值。
6.根据权利要求3所述的车辆电池诊断方法，其中，所述第一时段具有大于所述第二时段的值。
7.根据权利要求2所述的车辆电池诊断方法，其中，通过第二逻辑诊断电池状态包括：
基于按时段存储的数据、利用控制器选择电池电量状态的最大分布范围；
根据所选择的电池电量状态的最大分布范围，利用控制器计算对应于第三时段的电池电量状态的最大分布范围的变化率；
基于计算出的最大分布范围的变化率，利用控制器确定电池容量的减小率是否超过预定值；
响应于确定出电池容量的减小率超过所述预定值，利用控制器确定第一时段内电池电量状态的平均值是否小于第三电量状态；
响应于确定出第一时段内电池电量状态的平均值小于第三电量状态，利用控制器诊断出需要更换电池。
8.根据权利要求7所述的车辆电池诊断方法，其中，通过第二逻辑诊断电池状态进一步包括：
响应于确定出第一时段内电池电量状态的平均值大于第三电量状态，利用控制器诊断出电池容量处于正常状态并且需要对电池再充电。
9.根据权利要求7所述的车辆电池诊断方法，其中，所述第三时段具有大于所述第一时段的值。
10.一种非瞬态计算机可读记录介质，其上记录有用于实施根据权利要求1所述的车辆电池诊断方法的程序。
11.一种车辆电池诊断装置，其包括：
接收器，其配置为接收电池状态历史数据，所述电池状态历史数据包括根据电池电量状态的范围和电池电量状态所存储的数据；
控制器，其配置为基于电池状态历史数据确定电池电量状态的最大分布，并且基于电池电量状态的最大分布的减小率来诊断电池状态。
12.根据权利要求11所述的车辆电池诊断装置，其中，所述控制器配置为：
基于电池状态历史数据中的第一时段的数据，通过第一逻辑来确定电池状态；
当第一时段的数据不对应于第一逻辑处理的数据时，基于电池状态历史数据中按时段存储的数据，通过第二逻辑来确定电池状态。
13.根据权利要求12所述的车辆电池诊断装置，其中，响应于第一逻辑，所述控制器配置为：
确定电池的最终电量状态是否小于第一电量状态；
响应于确定出电池的最终电量状态小于第一电量状态，确定第二时段的电池的最大电量状态是否超过第二电量状态；
响应于确定出第二时段的电池的最大电量状态超过第二电量状态，确定第一时段的电池的最小内阻值是否超过预定值；
响应于确定出电池的最小内阻值超过所述预定值，诊断出需要对电池再充电。
14.根据权利要求13所述的车辆电池诊断装置，其中，所述控制器配置为：响应于确定出电池的最小内阻值不超过所述预定值，诊断出需要更换电池。
15.根据权利要求13所述的车辆电池诊断装置，其中，所述第一电量状态具有小于所述第二电量状态的值。
16.根据权利要求13所述的车辆电池诊断装置，其中，所述第一时段具有大于所述第二时段的值。
17.根据权利要求12所述的车辆电池诊断装置，其中，响应于第二逻辑，所述控制器配置为：
基于按时段存储的数据，选择电池电量状态的最大分布范围；
基于所选择的电池电量状态的最大分布范围，计算对应于第三时段的电池电量状态的最大分布范围的变化率；
基于计算出的最大分布范围的变化率，确定电池容量的减小率是否超过预定值；
响应于确定出电池容量的减小率超过所述预定值，确定第一时段内电池电量状态的平均值是否小于第三电量状态；
响应于确定出第一时段内电池电量状态的平均值小于第三电量状态，诊断出需要更换电池。
18.根据权利要求17所述的车辆电池诊断装置，其中，所述控制器配置为：响应于确定出第一时段内电池电量状态的平均值大于第三电量状态，诊断出电池容量处于正常状态并且需要对电池再充电。
19.根据权利要求17所述的车辆电池诊断装置，其中，所述第三时段具有大于所述第一时段的值。
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