CN112363056A - 一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法，包括以下步骤：S1，尖峰检测步骤，把启动时刻的大脉冲筛选出来；S2，根据尖峰发生相对于上电的时序判定尖峰检测是否可用，若可用启动电池内阻寿命模型修正；S3，递归学***均值和方差；S4，卡尔曼修正步骤，根据电池的启动信号修正寿命模型的输出。本发明不再依赖电池等效模型，防止误差传递。不依赖外部硬件电路，节约成本和空间。根据电池的实际响应。对寿命模型的输出做修正，纠正后期误差逐渐增大的问题。
Description
技术领域
本发明涉及电池内阻寿命技术领域，尤其涉及一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法。
背景技术
现有的SOH计算技术：根据启动内阻估算电池SOH_res根据电池等效电路模型，估算电池SOH_res，通过外置硬件电路直流放电测试直流内阻，估算SOH_res，建立电池的寿命模型。方案1根据电池等效电路模型计算，参考中国专利申请号201910059323.0的专利，电池等效电路模型的建立需要大量的时间和精力，通常需要半年。其设计的主要目的是计算SOC,依据的准则是多工况的均方根误差的和最小。平均电压拟合误差超过10mV，举个例子，当实时电流小于10A，造成内阻误差为1mohm。对于8Ah的电池直流内阻为500uohm左右。所以如果用电池等效电路模型来直接计算SOH_res，误差很可能超过范围。方案2添加额外的监测电路，参考中国专利申请号201910380607.X的专利：额外设置恒流放电电路，需要成本和空间。监测电路工作时，电池不能正常工作。所以严格的说这不算一种在线的估计方法。方案3建立电池寿命模型，参考中国专利申请号201910059323.0的专利：建立电池寿命模型是比较常见的方式，使用客户给定的工况。通过长时间的寿命测试，辨识出影响电池寿命的参数。输入寿命模型的变量，比如吞吐量、时间、温度、SOC、就可以直接计算出SOH_res.问题是实际工况往往并不单一，所以寿命模型的结果并不是十分准确。另外当电池被滥用时，寿命的衰减会加快，但是这一点在这种寿命模型中无法体现。所以电池寿命模型估计的误差随着时间的增大会增大。方案4根据启动内阻计算，参考中国专利申请号CN201710285985.0的专利：启动过程产生的压降除以期间的最大电流可以获得电池电阻。计算结果受温度影响较大，所以其精度不高。所以这种方法应该加上滤波器。
发明内容
本发明解决了电池内阻寿命修正中需要建立电池等效电路模型，耗费大量时间和精力的问题，同时还解决了修正误差传递，后期误差逐渐增大的问题。本发明提出一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法，不再依赖电池等效模型，防止误差传递。不依赖外部硬件电路，节约成本和空间。根据电池的实际响应。对寿命模型的输出做修正，纠正后期误差逐渐增大的问题。
为实现上述目的，提出以下技术方案：
一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法，包括以下步骤：
S1，尖峰检测步骤，把启动时刻的大脉冲筛选出来；
S2，根据尖峰发生相对于上电的时序判定尖峰检测是否可用，若可用启动电池内阻寿命模型修正；
S3，递归学***均值和方差；
S4，卡尔曼修正步骤，根据电池的启动信号修正寿命模型的输出。
电机的启动是一个严格受控的过程，启动之前的极化电压也比较小，时间短，电流大。这些都是通过启动时刻电池电阻的有利因数。递归学***方差R的大小，可以直接根据启动内阻的变化计算出寿命终结SohRes的值，从而摆脱对电池寿命模型的依赖。不再依赖电池等效模型，防止误差传递，不依赖外部硬件电路，节约成本和空间。根据电池的实际响应。对寿命模型的输出做修正，纠正后期误差逐渐增大的问题。
作为优选，所述步骤S1具体包括：
S101，当电池管理***收到点火信号，闭合继电器后，检测输出电流和电压，判断时间是否大于1s，若否，记录最小电压Vmin和最大电流Imax，并进行步骤S102，若是，进行步骤S103；
S102，判断最小电压Vmin是否等于实时电芯电压Volt(t)，若是，独立计算对象detectCnt总数加1，若否，返回步骤S101；
S103，判断独立计算对象detectCnt是否大于正常启动信号的尖峰出现最小计数ticksMin且小于正常启动信号的尖峰出现最大计数ticksMax，若是，计算启动信号上的最大压降dV，并生成尖峰可用判断值Valid_flag=1，若否生成尖峰可用判断值Valid_flag=0。
监听1s的输出电流和电压。由于电机启动。期间会输出一个大电流，产生一个比较大的压降。这个模块需要选出最低电压和大电流。稍后对这两个值做除法便可电池电阻。若其尖峰出现的位置不符合预期，则认为启动异常。
作为优选，所述计算启动信号上的最大压降dV=上电时量测到的第一个有效电压Vinit-最小电压Vmin。
作为优选，所述步骤S2具体包括：
S201，判断尖峰可用判断值Valid_flag是否等于1，若是，进行步骤S202，若否，上周期的修正结果和本周期的修正结果复位；
S202，判断本周期电池内阻健康度的预测值SohResPrd是否大于105%或输出功率是否大于100kWh，若是，则进行步骤S4，若否则进行步骤S3。
作为优选，所述步骤S3具体包括：
S301，初始化参数：递归学习发生的次数n=1，启动内阻在前期吞吐量小于100kWh时的均值Zmean=Z，启动内阻在前期多次测量值的方差Zvar=0；
S302，对启动内阻在前期多次测量值的方差Zvar进行计算：
Zvar=Zvar*（n-1）/n+(Z-Zmean)^2/(n+1);
S303，启动内阻在前期吞吐量小于100kWh时的均值Zmean进行计算：
Zmean=n*（Zmean+Z/SohResPrd）/(n+1);
其中SohResPrd为电池内阻健康度的预测值；
S304，递归学习发生的次数n总数加1，并返回步骤S302。
电池寿命的初期，具体的界限根据电池寿命模型来选，电池电阻变化很慢可以视为不变。不同温度下测量到的内阻需要根据比例统一换算到25度的内阻值。通过递归算法可以学习到电池电阻的均值和方差。这个方差相当于是在衡量通过启动信号测量内阻的不确定度。可以作为Kalman滤波的输入。
作为优选，所述步骤S4具体包括：
S401，初始化预测状态：记电池寿命模型的上次输出值为SohResPrdHis,本次输出值为SohResPrdNow，则本周期预测模型内阻增量dSohResPrd=SohResPrdNow–SohResPrdHis；
当前电池启动内阻值预测值Predict=SohResCrd+dSohResPrd，其中SohResCrd为电池内阻健康度的修正值；
S402，建立测量方程：量测方程根据电阻比得到内阻为度量的电池寿命SohRes的量测值：
SohResMeas=Z/Zmean;
S403，对测量方程进行测量误差协方差计算：
量测方程误差的平方差R=Zvar/Zmean^2*(1+SohRes^2);
S404，对预测误差的协方差进行计算：
预测方程误差的平方差Q=（dSohResPrd*coeff）^2，coeff为电池电阻预测模型误差换算的新增误差系数；
卡尔曼估计的误差的平方差P=P+Q；
S405，计算卡尔曼系数K=P/(P+R);
S406，计算电池内阻健康度的修正值SohResCrd=Predict+K*（SohResMeas-Predict）；
S407，计算电池内阻健康度的修正值的协方差SohResCrd_P=（1-K）SohResCrd_P。
本发明采用Kalman滤波的原因是为了合理计算由启动内阻和寿命模型计算的SohRes的权重，学习过程结束后每次成功的启动事件会触发kalman修正。
作为优选，所述电池电阻预测模型误差换算的新增误差系数coeff=8%/50%，其含义为新增50%的SohRes后，预测模型精度从0%升到为8%。
作为优选，所述卡尔曼估计的误差的平方差P的值转换为3σ的的不确定度，其过程为：状态方程和量测方程的左边SOH,所以其转换矩阵H化简为1，故而有K=PH/(HPH+R)=P/(P+R)，为了方便用户使用，P的值转换为3σ的不确定度，转换公式为：U(SohRes)=3sqrt(P);其中U(SohRes)为不确定度，sqrt(P)为卡尔曼估计的误差的平方差P的相关参数。当SohRes=140%,U(SohRes)=5%，则此时的电池寿命有99.7%的概率落在[135%,145%]之间。所以通过卡尔曼滤波器计算SohRes的另一个好处是：可以通过计算让终端客户获得对SohRes精度的感性认识。
本发明以下有益效果：递归学***方差R的大小，可以直接根据启动内阻的变化计算出寿命终结SohRess的值，从而摆脱对电池寿命模型的依赖。不再依赖电池等效模型，防止误差传递，不依赖外部硬件电路，节约成本和空间。根据电池的实际响应。对寿命模型的输出做修正，纠正后期误差逐渐增大的问题。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是尖峰检测运算图；
图3是递归学习运算图；
图4是Kalman修正运算图；
图5是运行9年的仿真数据图。
具体实施方式
本实施例提出一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法，参考图1，包括以下步骤：
S1，尖峰检测步骤，把启动时刻的大脉冲筛选出来；参考图2，步骤S1具体包括：
S101，当电池管理***收到点火信号，闭合继电器后，检测输出电流和电压，判断时间是否大于1s，若否，记录最小电压Vmin和最大电流Imax，并进行步骤S102，若是，进行步骤S103；
S102，判断最小电压Vmin是否等于实时电芯电压Volt(t)，若是，独立计算对象detectCnt总数加1，若否，返回步骤S101；
S103，判断独立计算对象detectCnt是否大于正常启动信号的尖峰出现最小计数ticksMin且小于正常启动信号的尖峰出现最大计数ticksMax，若是，计算启动信号上的最大压降dV，并生成尖峰可用判断值Valid_flag=1，若否生成尖峰可用判断值Valid_flag=0。
监听1s的输出电流和电压。由于电机启动。期间会输出一个大电流，产生一个比较大的压降。这个模块需要选出最低电压和大电流。稍后对这两个值做除法便可电池电阻。若其尖峰出现的位置不符合预期，则认为启动异常。
计算启动信号上的最大压降dV=上电时量测到的第一个有效电压Vinit-最小电压Vmin。
S2，根据尖峰发生相对于上电的时序判定尖峰检测是否可用，若可用启动电池内阻寿命模型修正；步骤S2具体包括：
S201，判断尖峰可用判断值Valid_flag是否等于1，若是，进行步骤S202，若否，上周期的修正结果和本周期的修正结果复位；
S202，判断本周期电池内阻健康度的预测值SohResPrd是否大于105%或输出功率是否大于100kWh，若是，则进行步骤S4，若否则进行步骤S3；
S3，递归学***均值和方差；参考图3，步骤S3具体包括：
S301，初始化参数：递归学习发生的次数n=1，启动内阻在前期吞吐量小于100kWh时的均值Zmean=Z，启动内阻在前期多次测量值的方差Zvar=0；
S302，对启动内阻在前期多次测量值的方差Zvar进行计算：
Zvar=Zvar*（n-1）/n+(Z-Zmean)^2/(n+1);
S303，启动内阻在前期吞吐量小于100kWh时的均值Zmean进行计算：
Zmean=n*（Zmean+Z/SohResPrd）/(n+1);
其中SohResPrd为电池内阻健康度的预测值；
S304，递归学习发生的次数n总数加1，并返回步骤S302。
电池寿命的初期，具体的界限根据电池寿命模型来选，电池电阻变化很慢可以视为不变。不同温度下测量到的内阻需要根据比例统一换算到25度的内阻值。通过递归算法可以学习到电池电阻的均值和方差。这个方差相当于是在衡量通过启动信号测量内阻的不确定度。可以作为Kalman滤波的输入。
S4，卡尔曼修正步骤，根据电池的启动信号修正寿命模型的输出。参考图4，步骤S4具体包括：
S401，初始化预测状态：记电池寿命模型的上次输出值为SohResPrdHis,本次输出值为SohResPrdNow，则本周期预测模型内阻增量dSohResPrd=SohResPrdNow–SohResPrdHis；
当前电池启动内阻值预测值Predict=SohResCrd+dSohResPrd，其中SohResCrd为电池内阻健康度的修正值；
S402，建立测量方程：量测方程根据电阻比得到内阻为度量的电池寿命SohRes的量测值：
SohResMeas=Z/Zmean;
S403，对测量方程进行测量误差协方差计算：
量测方程误差的平方差R=Zvar/Zmean^2*(1+SohRes^2);
S404，对预测误差的协方差进行计算：
预测方程误差的平方差Q=（dSohResPrd*coeff）^2，coeff为电池电阻预测模型误差换算的新增误差系数；
卡尔曼估计的误差的平方差P=P+Q；
S405，计算卡尔曼系数K=P/(P+R);
S406，计算电池内阻健康度的修正值SohResCrd=Predict+K*（SohResMeas-Predict）；
S407，计算电池内阻健康度的修正值的协方差SohResCrd_P=（1-K）SohResCrd_P。
本发明采用Kalman滤波的原因是为了合理计算由启动内阻和寿命模型计算的SohRes的权重，学习过程结束后每次成功的启动事件会触发kalman修正。电池电阻预测模型误差换算的新增误差系数coeff=8%/50%，其含义为新增50%的SohRes后，预测模型精度从0%升到为8%。
卡尔曼估计的误差的平方差P的值转换为3σ的的不确定度，其过程为：状态方程和量测方程的左边SOH,所以其转换矩阵H化简为1，故而有K=PH/(HPH+R)=P/(P+R)，为了方便用户使用，P的值转换为3σ的不确定度，转换公式为：U(SohRes)=3sqrt(P);其中U(SohRes)为不确定度，sqrt(P)为卡尔曼估计的误差的平方差P的相关参数。当SohRes=140%,U(SohRes)=5%，则此时的电池寿命有99.7%的概率落在[135%,145%]之间。所以通过卡尔曼滤波器计算SohRes的另一个好处是：可以通过计算让终端客户获得对SohRes精度的感性认识。
发明利用Kalman 滤波器完成了SOH计算的闭环控制。使得SOH的误差可以有效控制。并提供置信区间。参考图5，SOHcorr为SohRes的计算结果，SOHres_predict 为寿命模型的输出，SOHres_meas为根据启动内阻计算的SohRes。仿真结束后，结果的3σ不确定度为2.51%。
本发明以下有益效果：递归学***方差R的大小，可以直接根据启动内阻的变化计算出寿命终结SohRess的值，从而摆脱对电池寿命模型的依赖。不再依赖电池等效模型，防止误差传递，不依赖外部硬件电路，节约成本和空间。根据电池的实际响应。对寿命模型的输出做修正，纠正后期误差逐渐增大的问题。
Claims (8)
1.一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法，其特征是，包括以下步骤：
S1，尖峰检测步骤，把启动时刻的大脉冲筛选出来；
S2，根据尖峰发生相对于上电的时序判定尖峰检测是否可用，若可用启动电池内阻寿命模型修正；
S3，递归学***均值和方差；
S4，卡尔曼修正步骤，根据电池的启动信号修正寿命模型的输出。
2.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法，其特征是，所述步骤S1具体包括：
S101，当电池管理***收到点火信号，闭合继电器后，检测输出电流和电压，判断时间是否大于1s，若否，记录最小电压Vmin和最大电流Imax，并进行步骤S102，若是，进行步骤S103；
S102，判断最小电压Vmin是否等于实时电芯电压Volt(t)，若是，独立计算对象detectCnt总数加1，若否，返回步骤S101；
S103，判断独立计算对象detectCnt是否大于正常启动信号的尖峰出现最小计数ticksMin且小于正常启动信号的尖峰出现最大计数ticksMax，若是，计算启动信号上的最大压降dV，并生成尖峰可用判断值Valid_flag=1，若否生成尖峰可用判断值Valid_flag=0。
3.根据权利要求2所述的一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法，其特征是，所述计算启动信号上的最大压降dV=上电时量测到的第一个有效电压Vinit-最小电压Vmin。
4.根据权利要求2所述的一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法，其特征是，所述步骤S2具体包括：
S201，判断尖峰可用判断值Valid_flag是否等于1，若是，进行步骤S202，若否，上周期的修正结果和本周期的修正结果复位；
S202，判断本周期电池内阻健康度的预测值SohResPrd是否大于105%或输出功率是否大于100kWh，若是，则进行步骤S4，若否则进行步骤S3。
5.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法，其特征是，所述步骤S3具体包括：
S301，初始化参数：递归学习发生的次数n=1，启动内阻在前期吞吐量小于100kWh时的均值Zmean=Z，启动内阻在前期多次测量值的方差Zvar=0；
S302，对启动内阻在前期多次测量值的方差Zvar进行计算：
Zvar=Zvar*（n-1）/n+(Z-Zmean)^2/(n+1);
S303，启动内阻在前期吞吐量小于100kWh时的均值Zmean进行计算：
Zmean=n*（Zmean+Z/SohResPrd）/(n+1);
其中SohResPrd 为电池内阻健康度的预测值；
S304，递归学习发生的次数n总数加1，并返回步骤S302。
6.根据权利要求5所述的一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法，其特征是，所述步骤S4具体包括：
S401，初始化预测状态：记电池寿命模型的上次输出值为SohResPrdHis, 本次输出值为SohResPrdNow，则本周期预测模型内阻增量dSohResPrd = SohResPrdNow –SohResPrdHis；
当前电池启动内阻值预测值Predict= SohResCrd+dSohResPrd，其中SohResCrd为电池内阻健康度的修正值；
S402，建立测量方程：量测方程根据电阻比得到内阻为度量的电池寿命SohRes的量测值：
SohResMeas=Z/Zmean ;
S403，对测量方程进行测量误差协方差计算：
量测方程误差的平方差R= Zvar/Zmean^2*(1+SohRes^2);
S404，对预测误差的协方差进行计算：
预测方程误差的平方差Q=（dSohResPrd*coeff）^2，coeff为电池电阻预测模型误差换算的新增误差系数；
卡尔曼估计的误差的平方差P=P+Q；
S405，计算卡尔曼系数K=P/(P+R);
S406，计算电池内阻健康度的修正值SohResCrd=Predict+K*（SohResMeas- Predict）；
S407，计算电池内阻健康度的修正值的协方差SohResCrd_P=（1-K）SohResCrd_P。
7.根据权利要求6所述的一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法，其特征是，所述电池电阻预测模型误差换算的新增误差系数coeff=8%/50%，其含义为新增50%的SohRes后，预测模型精度从0%升到为8%。
8.根据权利要求6所述的一种基于卡尔曼滤波器修正电池内阻寿命模型的方法，其特征是，所述卡尔曼估计的误差的平方差P的值转换为3σ的的不确定度，其过程为：状态方程和量测方程的左边SOH, 所以其转换矩阵H化简为1，故而有K=PH/(HPH+R)=P/(P+R)，为了方便用户使用， P的值转换为3σ的不确定度，转换公式为：U(SohRes)=3sqrt(P); 其中U(SohRes)为不确定度，sqrt(P)为卡尔曼估计的误差的平方差P的相关参数。
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2020
- 2020-08-10 CN CN202010795635.0A patent/CN112363056A/zh active Pending
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