CN113093041A - 一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析*** - Google Patents

一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析*** Download PDF

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Abstract

本发明公开一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析***，包括电池当前容量统计模块、充电时间点划分模块、充电时间点电池充电参数采集模块、电池放电参数采集模块、诊断分析模块、管理云服务器和车载显示终端，通过对新能源汽车中电池进行容量健康度检测以及电池充电温度平稳健康度、充电声音平稳健康度和放电参数稳定健康度检测，实现了对新能源汽车中电池的静态健康和动态健康的诊断分析，进而根据诊断分析结果统计出电池综合健康系数，克服了目前新能源汽车中电池健康状态诊断指标存在的不足，合理完善了电池健康状态诊断指标，提高了诊断分析结果的可靠度，最大程度保障了新能源汽车安全可靠的运行。

Description

一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断 分析***
技术领域
本发明属于电池健康状态分析技术领域，具体而言，涉及一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析***。
背景技术
随着我国当今时代的经济变迁,汽车逐渐走入千家万户的大众生活之中,成为大众生活必需品,但是随着对汽油需求量的增加,石油资源也捉襟见肘,除此之外，大众的环保意识也逐渐增加,而汽车尾气又作为现在环境污染的主要因素之一,在这种情况下新能源车辆应运而生。新能源汽车既有力缓解了石油能源的日益消耗,又能有效的降低汽车尾气排放,为城市环保做出了巨大贡献。而电池作为新能源汽车的动力***,其健康状态将直接影响新能源汽车的性能指标。为了保证新能源汽车安全可靠的运行,必需对电池的健康状态进行诊断分析。
但目前新能源汽车中电池健康状态的诊断指标大多只是对电池外观、电池内阻、电池容量、电池能量等参数进行采集分析，其采集的参数均是静态参数，其得到的分析结果只能反映电池静态的健康状态，没有考虑到电池充电温度的平稳度、充电声音的平稳度、放电参数的稳定度等动态参数对电池健康状态的影响，且由于电池属于易消耗品，其动态健康参数更能反映电池的健康状态。由此可见目前新能源汽车中电池健康状态的诊断指标过于单一、片面，使得诊断分析结果可靠度不高，难以满足对新能源汽车动力***电池综合健康状态的诊断需求。.
发明内容
为了克服上述不足，本发明提供了一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析***，通过对新能源汽车中的电池进行容量健康度检测以及电池充电温度平稳健康度、充电声音平稳健康度和放电参数稳定健康度检测，实现了对新能源汽车中电池的静态健康和动态健康的诊断分析，进而根据诊断分析结果统计出电池综合健康系数，解决了背景技术提到的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析***，包括电池当前容量统计模块、充电时间点划分模块、充电时间点电池充电参数采集模块、电池放电参数采集模块、诊断分析模块、管理云服务器和车载显示终端；
所述电池当前容量统计模块与诊断分析模块连接，充电时间点划分模块与充电时间点电池充电参数采集模块连接，充电时间点电池充电参数采集模块和电池放电参数采集模块均与诊断分析模块连接，诊断分析模块与管理云服务器连接，管理云服务器与车载显示终端连接；
所述电池当前容量统计模块用于获取新能源汽车中的电池当前充满电时对应的放电时长，同时获取该电池放电时对应的放电电流，由此统计新能源汽车中电池的实际容量，并发送至诊断分析模块；
所述充电时间点划分模块用于获取新能源汽车中电池充满电对应的充电时长，并将获取的充电时长按照设定的充电时长划分间隔均匀划分为各充电时间点，同时对划分的各充电时间点按照距离充电开始时间点由近到远的顺序进行编号，依次标记为1,2...i...n；
所述充电时间点电池充电参数采集模块包括充电参数采集终端，用于在划分的各充电时间点分别采集电池外壳的温度和电池的声音响度及频率，由此将各充电时间点电池外壳的温度构成充电时间点电池外壳温度集合T(T1,T2,...,Ti,...,Tn),Ti表示为第i个充电时间点电池外壳的温度，同时将各充电时间点电池的声音响度及频率构成充电时间点电池声音参数集合Gr(gr1,gr2,...,gri,...,grn)，gri表示为第i个充电时间点的电池的声音参数对应的数值，r表示为声音参数，r＝u1,u2,u1,u2分别表示为声音响度、声音频率，充电时间点电池充电参数采集模块将充电时间点电池外壳温度集合和充电时间点电池声音参数集合发送至诊断分析模块；
所述电池放电参数采集模块用于在新能源汽车在行驶过程中实时采集电池对应的放电参数，其具体采集过程包括以下步骤：
S1:将电池对应的放电时长依据设定的放电时长划分间隔均匀划分为若干放电时间点，并对划分的各放电时间点按照距离放电开始时间点由近到远的顺序进行编号，依次标记为1,2...j...m；
S2:在电池上安装振动传感器，用于在划分的各放电时间点检测汽车行驶过程中电池对应的振动频率，构成放电时间点电池振动频率集合f(f1,f2,...,fj,...,fm)，fj表示为第j个放电时间点电池的振动频率；
S3:在各放电时间点分别检测电池对应的放电电压和放电电流，并构成放电时间点电池放电参数集合Pw(pw1,pw2,...,pwj,...,pwm)，pwj表示为第j个放电时间点的电池放电参数对应的数值，w表示为放电参数，w＝d1,d2,d1,d2分别表示为放电电压、放电电流，此时将放电时间点电池放电参数集合和放电时间点电池振动频率集合发送至诊断分析模块；
所述诊断分析模块接收电池当前容量统计模块发送的新能源汽车电池实际容量，并将其与该新能源汽车中电池对应的额定容量进行对比，统计电池容量健康度系数，并发送至管理云服务器；
所述诊断分析模块接收充电时间点电池充电参数采集模块发送的充电时间点电池外壳温度集合和充电时间点电池声音参数集合，并从充电时间点电池外壳温度集合中提取电池外壳最高温度及其对应的充电时间点编号和电池外壳最低温度及其对应的充电时间点编号，其中电池外壳最高温度和电池外壳最低温度分别记为Tmax、Tmin，与此同时统计电池外壳最低温度对应的充电时间点与电池外壳最高温度对应的充电时间点之间的间隔时长，由此根据提取的电池外壳最高温度和电池外壳最低温度及电池外壳最低温度对应的充电时间点与电池外壳最高温度对应的充电时间点之间的间隔时长统计电池充电温度平稳健康度系数，与此同时从充电时间点电池声音参数集合中提取各充电时间点的电池声音响度，进而进行相邻两个充电时间点的电池声音响度对比，同时从充电时间点电池声音参数集合中提取各充电时间点的电池声音频率，进而进行相邻两个充电时间点的电池声音频率对比，由此得到相邻两个充电时间点的电池声音参数对比值，从而构成相邻充电时间点电池声音参数对比集合ΔGr[Δgr1,Δgr2,...,Δgri,...,Δgr(n-1)]，Δgri表示为第i个充电时间点的电池声音参数与第i+1个充电时间点的电池声音参数之间的对比值，此时将相邻充电时间点电池声音参数对比集合与设置的相邻充电时间点对应的电池声音响度安全对比差值和电池声音频率安全对比差值进行对比，统计电池充电声音平稳健康度系数，诊断分析模块将电池充电温度平稳健康度系数和电池充电声音平稳健康度系数发送至管理云服务器；
所述诊断分析模块接收电池放电参数采集模块发送的放电时间点电池放电参数集合和放电时间点电池振动频率集合，由此从放电时间点电池振动频率集合中提取电池最大振动频率及其对应的放电时间点编号和电池最小振动频率及其对应的放电时间点编号，其中电池最大振动频率和电池最小振动频率分别记为fmax、fmin，并根据电池最大振动频率对应的放电时间点编号和电池最小振动频率对应的放电时间点编号从放电时间点电池放电参数集合中分别提取对应放电时间点的电池放电参数，分别记为最大振动频率电池放电参数p′w、最小振动频率电池放电参数p″w，由此根据电池最大振动频率和电池最小振动频率及最大振动频率电池放电参数和最小振动频率电池放电参数统计电池放电稳定健康度系数，并发送至管理云服务器；
所述管理云服务器接收诊断分析模块发送的电池容量健康度系数、电池充电温度平稳健康度系数、电池充电声音平稳健康度系数和电池放电稳定健康度系数，进而统计电池综合健康系数，并发送至车载显示终端；
所述车载显示终端接收管理云服务器发送的电池综合健康系数，并进行显示。
进一步地，所述新能源汽车中电池的实际容量的计算公式为Q＝I*t，Q表示为新能源汽车中电池的实际容量，I表示为电池放电时对应的放电电流，t表示为新能源汽车中的电池当前充满电时对应的放电时长。
进一步地，所述充电参数采集终端包括温度传感器和声音测试仪，其中温度传感器用于检测电池外壳温度，声音测试仪用于检测充电时电池的声音响度及频率。
进一步地，所述电池容量健康度系数的计算公式为
Figure BDA0003008099920000051
式中Q0表示为该新能源汽车中电池对应的额定容量。
进一步地，所述电池充电温度平稳健康度系数的计算公式为
Figure BDA0003008099920000052
式中Δt表示为电池外壳最低温度对应的充电时间点与电池外壳最高温度对应的充电时间点之间的间隔时长，x0为固定值，其值为1.2。
进一步地，所述电池充电声音平稳健康度系数的计算公式为
Figure BDA0003008099920000061
式中Δg′u1、Δg′u2分别表示为相邻充电时间点对应的电池声音响度安全对比差值、电池声音频率安全对比差值，Δgu1i、Δgu2i分别表示为电池第i个充电时间点的电池声音响度、声音频率与第i+1个充电时间点的电池声音响度、声音频率之间的对比值。
进一步地，所述电池放电稳定健康度系数的计算公式为
Figure BDA0003008099920000062
式中p″d1、p″d2分别表示为最小振动频率电池放电电压、放电电流，p′d1、p′d2分别表示为最大振动频率电池放电电压、放电电流。
进一步地，所述电池综合健康系数的计算公式为
Figure BDA0003008099920000063
Figure BDA0003008099920000064
表示为电池综合健康系数，λ表示为电池容量健康度系数，ε表示为电池充电温度平稳健康度系数，η表示为电池充电声音平稳健康度系数，σ表示为电池放电稳定健康度系数，a、b、c、d分别表示为电池容量健康度、充电温度平稳健康度、充电声音平稳健康度、放电稳定健康度对应的综合健康权重系数。
本发明的有益效果如下：
(1)本发明通过对新能源汽车中的电池进行实际容量检测，并获取电池在各充电时间点的外壳温度和声音参数，同时获取电池在各放电时间点的电池振动频率和放电参数，以此分别统计电池容量健康度系数、电池充电温度平稳健康度系数、电池充电声音平稳健康度系数和电池放电稳定健康度系数，从而根据以上系数统计电池综合健康系数，实现了对新能源汽车中电池的静态健康和动态健康的诊断分析，克服了目前新能源汽车中电池健康状态诊断指标存在的过于单一、片面的不足，合理完善了电池健康状态诊断指标，提高了诊断分析结果的可靠度，满足了对新能源汽车动力***电池综合健康状态的诊断需求，进而最大程度保障了新能源汽车安全可靠的运行。
(2)本发明在进行电池动态健康参数采集过程中，既采集了充电过程中电池的动态健康参数，又采集了放电过程中电池的动态健康参数，避免了单纯只采集电池充电过程、放电过程中其中一种动态健康参数造成的采集遗漏、片面、难以综合反映电池的动态健康状态的问题，影响后续统计电池综合健康状态的准确度。
(3)本发明在进行各充电时间点电池声音参数采集过程中，不仅采集了电池充电的声音响度，还采集了电池充电的声音频率，相对于只采集电池充电的声音响度，该采集的电池充电声音参数更全面、更切合实际，为后期统计电池电池充电声音平稳健康度系数提高了更全面的统计数据依据。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的模块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1所示，一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析***，包括电池当前容量统计模块、充电时间点划分模块、充电时间点电池充电参数采集模块、电池放电参数采集模块、诊断分析模块、管理云服务器和车载显示终端，其中电池当前容量统计模块与诊断分析模块连接，充电时间点划分模块与充电时间点电池充电参数采集模块连接，充电时间点电池充电参数采集模块和电池放电参数采集模块均与诊断分析模块连接，诊断分析模块与管理云服务器连接，管理云服务器与车载显示终端连接。
电池当前容量统计模块用于获取新能源汽车中的电池当前充满电时对应的放电时长，同时获取该电池放电时对应的放电电流，由此统计新能源汽车中电池的实际容量Q＝I*t，Q表示为新能源汽车中电池的实际容量，I表示为电池放电时对应的放电电流，t表示为新能源汽车中的电池当前充满电时对应的放电时长，电池当前容量统计模块将统计的新能源汽车中电池的实际容量发送至诊断分析模块。
充电时间点划分模块用于获取新能源汽车中电池充满电对应的充电时长，并将获取的充电时长按照设定的充电时长划分间隔均匀划分为各充电时间点，同时对划分的各充电时间点按照距离充电开始时间点由近到远的顺序进行编号，依次标记为1,2...i...n。
本实施例通过将电池充满电对应的充电时长进行充电时间点划分，为后面进行充电时间点电池充电参数采集提供铺垫。
充电时间点电池充电参数采集模块包括充电参数采集终端，用于在划分的各充电时间点分别采集电池外壳的温度和电池的声音响度及频率，所述充电参数采集终端包括温度传感器和声音测试仪，其中温度传感器用于检测电池外壳温度，声音测试仪用于检测充电时电池的声音响度及频率，由此将各充电时间点电池外壳的温度构成充电时间点电池外壳温度集合T(T1,T2,...,Ti,...,Tn),Ti表示为第i个充电时间点电池外壳的温度，同时将各充电时间点电池的声音响度及频率构成充电时间点电池声音参数集合Gr(gr1,gr2,...,gri,...,grn)，gri表示为第i个充电时间点的电池的声音参数对应的数值，r表示为声音参数，r＝u1,u2,u1,u2分别表示为声音响度、声音频率，充电时间点电池充电参数采集模块将充电时间点电池外壳温度集合和充电时间点电池声音参数集合发送至诊断分析模块。
本实施例在进行各充电时间点电池声音参数采集过程中，不仅采集了电池充电的声音响度，还采集了电池充电的声音频率，相对于只采集电池充电的声音响度，该采集的电池充电声音参数更全面、更切合实际，为后期统计电池电池充电声音平稳健康度系数提高了更全面的统计数据依据。
电池放电参数采集模块用于在新能源汽车在行驶过程中实时采集电池对应的放电参数，其具体采集过程包括以下步骤：
S1:将电池对应的放电时长依据设定的放电时长划分间隔均匀划分为若干放电时间点，并对划分的各放电时间点按照距离放电开始时间点由近到远的顺序进行编号，依次标记为1,2...j...m；
S2:在电池上安装振动传感器，用于在划分的各放电时间点检测汽车行驶过程中电池对应的振动频率，构成放电时间点电池振动频率集合f(f1,f2,...,fj,...,fm)，fj表示为第j个放电时间点电池的振动频率；
S3:在各放电时间点分别检测电池对应的放电电压和放电电流，并构成放电时间点电池放电参数集合Pw(pw1,pw2,...,pwj,...,pwm)，pwj表示为第j个放电时间点的电池放电参数对应的数值，w表示为放电参数，w＝d1,d2,d1,d2分别表示为放电电压、放电电流，此时将放电时间点电池放电参数集合和放电时间点电池振动频率集合发送至诊断分析模块。
本实施例在进行各放电时间点电池放电参数采集过程中，还采集了各放电时间点电池的振动频率，为后面统计电池电池放电稳定健康度系数提供电池振动频率对其放电参数稳定度影响程度的相关参数。
诊断分析模块接收电池当前容量统计模块发送的新能源汽车电池实际容量，并将其与该新能源汽车中电池对应的额定容量进行对比，统计电池容量健康度系数
Figure BDA0003008099920000101
式中Q0表示为该新能源汽车中电池对应的额定容量，诊断分析模块将统计的电池容量健康度系数发送至管理云服务器。
诊断分析模块接收充电时间点电池充电参数采集模块发送的充电时间点电池外壳温度集合和充电时间点电池声音参数集合，并从充电时间点电池外壳温度集合中提取电池外壳最高温度及其对应的充电时间点编号和电池外壳最低温度及其对应的充电时间点编号，其中电池外壳最高温度和电池外壳最低温度分别记为Tmax、Tmin，与此同时统计电池外壳最低温度对应的充电时间点与电池外壳最高温度对应的充电时间点之间的间隔时长，由此根据提取的电池外壳最高温度和电池外壳最低温度及电池外壳最低温度对应的充电时间点与电池外壳最高温度对应的充电时间点之间的间隔时长统计电池充电温度平稳健康度系数
Figure BDA0003008099920000102
式中Δt表示为电池外壳最低温度对应的充电时间点与电池外壳最高温度对应的充电时间点之间的间隔时长，x0为固定值，其值为1.2，与此同时从充电时间点电池声音参数集合中提取各充电时间点的电池声音响度，进而进行相邻两个充电时间点的电池声音响度对比，同时从充电时间点电池声音参数集合中提取各充电时间点的电池声音频率，进而进行相邻两个充电时间点的电池声音频率对比，由此得到相邻两个充电时间点的电池声音参数对比值，从而构成相邻充电时间点电池声音参数对比集合ΔGr[Δgr1,Δgr2,...,Δgri,...,Δgr(n-1)]，Δgri表示为第i个充电时间点的电池声音参数与第i+1个充电时间点的电池声音参数之间的对比值，此时将相邻充电时间点电池声音参数对比集合与设置的相邻充电时间点对应的电池声音响度安全对比差值和电池声音频率安全对比差值进行对比，统计电池充电声音平稳健康度系数
Figure BDA0003008099920000111
式中Δg′u1、Δg′u2分别表示为相邻充电时间点对应的电池声音响度安全对比差值、电池声音频率安全对比差值，Δgu1i、Δgu2i分别表示为电池第i个充电时间点的电池声音响度、声音频率与第i+1个充电时间点的电池声音响度、声音频率之间的对比值，诊断分析模块将电池充电温度平稳健康度系数和电池充电声音平稳健康度系数发送至管理云服务器。
诊断分析模块接收电池放电参数采集模块发送的放电时间点电池放电参数集合和放电时间点电池振动频率集合，由此从放电时间点电池振动频率集合中提取电池最大振动频率及其对应的放电时间点编号和电池最小振动频率及其对应的放电时间点编号，其中电池最大振动频率和电池最小振动频率分别记为fmax、fmin，并根据电池最大振动频率对应的放电时间点编号和电池最小振动频率对应的放电时间点编号从放电时间点电池放电参数集合中分别提取对应放电时间点的电池放电参数，分别记为最大振动频率电池放电参数p′w、最小振动频率电池放电参数p″w，由此根据电池最大振动频率和电池最小振动频率及最大振动频率电池放电参数和最小振动频率电池放电参数统计电池放电稳定健康度系数
Figure BDA0003008099920000112
式中p″d1、p″d2分别表示为最小振动频率电池放电电压、放电电流，p′d1、p′d2分别表示为最大振动频率电池放电电压、放电电流，诊断分析模块将统计的电池放电稳定健康度系数发送至管理云服务器。
本实施例在进行电池动态健康参数采集过程中，既采集了充电过程中电池的动态健康参数，又采集了放电过程中电池的动态健康参数，避免了单纯只采集电池充电过程、放电过程中其中一种动态健康参数造成的采集遗漏、片面、难以综合反映电池的动态健康状态的问题，影响后续统计电池综合健康状态的准确度。
管理云服务器接收诊断分析模块发送的电池容量健康度系数、电池充电温度平稳健康度系数、电池充电声音平稳健康度系数和电池放电稳定健康度系数，进而统计电池综合健康系数
Figure BDA0003008099920000121
Figure BDA0003008099920000122
表示为电池综合健康系数，λ表示为电池容量健康度系数，ε表示为电池充电温度平稳健康度系数，η表示为电池充电声音平稳健康度系数，σ表示为电池放电稳定健康度系数，a、b、c、d分别表示为电池容量健康度、充电温度平稳健康度、充电声音平稳健康度、放电稳定健康度对应的综合健康权重系数，管理云服务器将统计的电池综合健康系数发送至车载显示终端。
本实施例统计的电池综合健康系数既涵盖了电池静态健康参数，又涵盖了电池动态健康参数，实现了对新能源汽车中电池的静态健康和动态健康的诊断分析，克服了目前新能源汽车中电池健康状态诊断指标存在的过于单一、片面的不足，合理完善了电池健康状态诊断指标，提高了诊断分析结果的可靠度，满足了对新能源汽车动力***电池综合健康状态的诊断需求，进而最大程度保障了新能源汽车安全可靠的运行。
车载显示终端接收管理云服务器发送的电池综合健康系数，并进行显示，便于车主及时知晓，为车主对电池进行综合保养提供了可靠的参考依据。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析***，其特征在于：包括电池当前容量统计模块、充电时间点划分模块、充电时间点电池充电参数采集模块、电池放电参数采集模块、诊断分析模块、管理云服务器和车载显示终端；
所述电池当前容量统计模块与诊断分析模块连接，充电时间点划分模块与充电时间点电池充电参数采集模块连接，充电时间点电池充电参数采集模块和电池放电参数采集模块均与诊断分析模块连接，诊断分析模块与管理云服务器连接，管理云服务器与车载显示终端连接；
所述电池当前容量统计模块用于获取新能源汽车中的电池当前充满电时对应的放电时长，同时获取该电池放电时对应的放电电流，由此统计新能源汽车中电池的实际容量，并发送至诊断分析模块；
所述充电时间点划分模块用于获取新能源汽车中电池充满电对应的充电时长，并将获取的充电时长按照设定的充电时长划分间隔均匀划分为各充电时间点，同时对划分的各充电时间点按照距离充电开始时间点由近到远的顺序进行编号，依次标记为1,2...i...n；
所述充电时间点电池充电参数采集模块包括充电参数采集终端，用于在划分的各充电时间点分别采集电池外壳的温度和电池的声音响度及频率，由此将各充电时间点电池外壳的温度构成充电时间点电池外壳温度集合T(T1,T2,...,Ti,...,Tn),Ti表示为第i个充电时间点电池外壳的温度，同时将各充电时间点电池的声音响度及频率构成充电时间点电池声音参数集合Gr(gr1,gr2,...,gri,...,grn)，gri表示为第i个充电时间点的电池的声音参数对应的数值，r表示为声音参数，r＝u1,u2,u1,u2分别表示为声音响度、声音频率，充电时间点电池充电参数采集模块将充电时间点电池外壳温度集合和充电时间点电池声音参数集合发送至诊断分析模块；
所述电池放电参数采集模块用于在新能源汽车在行驶过程中实时采集电池对应的放电参数，其具体采集过程包括以下步骤：
S1:将电池对应的放电时长依据设定的放电时长划分间隔均匀划分为若干放电时间点，并对划分的各放电时间点按照距离放电开始时间点由近到远的顺序进行编号，依次标记为1,2...j...m；
S2:在电池上安装振动传感器，用于在划分的各放电时间点检测汽车行驶过程中电池对应的振动频率，构成放电时间点电池振动频率集合f(f1,f2,...,fj,...,fm)，fj表示为第j个放电时间点电池的振动频率；
S3:在各放电时间点分别检测电池对应的放电电压和放电电流，并构成放电时间点电池放电参数集合Pw(pw1,pw2,...,pwj,...,pwm)，pwj表示为第j个放电时间点的电池放电参数对应的数值，w表示为放电参数，w＝d1,d2,d1,d2分别表示为放电电压、放电电流，此时将放电时间点电池放电参数集合和放电时间点电池振动频率集合发送至诊断分析模块；
所述诊断分析模块接收电池当前容量统计模块发送的新能源汽车电池实际容量，并将其与该新能源汽车中电池对应的额定容量进行对比，统计电池容量健康度系数，并发送至管理云服务器；
所述诊断分析模块接收充电时间点电池充电参数采集模块发送的充电时间点电池外壳温度集合和充电时间点电池声音参数集合，并从充电时间点电池外壳温度集合中提取电池外壳最高温度及其对应的充电时间点编号和电池外壳最低温度及其对应的充电时间点编号，其中电池外壳最高温度和电池外壳最低温度分别记为Tmax、Tmin，与此同时统计电池外壳最低温度对应的充电时间点与电池外壳最高温度对应的充电时间点之间的间隔时长，由此根据提取的电池外壳最高温度和电池外壳最低温度及电池外壳最低温度对应的充电时间点与电池外壳最高温度对应的充电时间点之间的间隔时长统计电池充电温度平稳健康度系数，与此同时从充电时间点电池声音参数集合中提取各充电时间点的电池声音响度，进而进行相邻两个充电时间点的电池声音响度对比，同时从充电时间点电池声音参数集合中提取各充电时间点的电池声音频率，进而进行相邻两个充电时间点的电池声音频率对比，由此得到相邻两个充电时间点的电池声音参数对比值，从而构成相邻充电时间点电池声音参数对比集合ΔGr[Δgr1,Δgr2,...,Δgri,...,Δgr(n-1)]，Δgri表示为第i个充电时间点的电池声音参数与第i+1个充电时间点的电池声音参数之间的对比值，此时将相邻充电时间点电池声音参数对比集合与设置的相邻充电时间点对应的电池声音响度安全对比差值和电池声音频率安全对比差值进行对比，统计电池充电声音平稳健康度系数，诊断分析模块将电池充电温度平稳健康度系数和电池充电声音平稳健康度系数发送至管理云服务器；
所述诊断分析模块接收电池放电参数采集模块发送的放电时间点电池放电参数集合和放电时间点电池振动频率集合，由此从放电时间点电池振动频率集合中提取电池最大振动频率及其对应的放电时间点编号和电池最小振动频率及其对应的放电时间点编号，其中电池最大振动频率和电池最小振动频率分别记为fmax、fmin，并根据电池最大振动频率对应的放电时间点编号和电池最小振动频率对应的放电时间点编号从放电时间点电池放电参数集合中分别提取对应放电时间点的电池放电参数，分别记为最大振动频率电池放电参数p′w、最小振动频率电池放电参数p″w，由此根据电池最大振动频率和电池最小振动频率及最大振动频率电池放电参数和最小振动频率电池放电参数统计电池放电稳定健康度系数，并发送至管理云服务器；
所述管理云服务器接收诊断分析模块发送的电池容量健康度系数、电池充电温度平稳健康度系数、电池充电声音平稳健康度系数和电池放电稳定健康度系数，进而统计电池综合健康系数，并发送至车载显示终端；
所述车载显示终端接收管理云服务器发送的电池综合健康系数，并进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析***，其特征在于：所述新能源汽车中电池的实际容量的计算公式为Q＝I*t，Q表示为新能源汽车中电池的实际容量，I表示为电池放电时对应的放电电流，t表示为新能源汽车中的电池当前充满电时对应的放电时长。
3.根据权利要求1所述的一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析***，其特征在于：所述充电参数采集终端包括温度传感器和声音测试仪，其中温度传感器用于检测电池外壳温度，声音测试仪用于检测充电时电池的声音响度及频率。
4.根据权利要求1所述的一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析***，其特征在于：所述电池容量健康度系数的计算公式为
Figure FDA0003008099910000041
式中Q0表示为该新能源汽车中电池对应的额定容量。
5.根据权利要求1所述的一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析***，其特征在于：所述电池充电温度平稳健康度系数的计算公式为
Figure FDA0003008099910000051
式中Δt表示为电池外壳最低温度对应的充电时间点与电池外壳最高温度对应的充电时间点之间的间隔时长，x0为固定值，其值为1.2。
6.根据权利要求1所述的一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析***，其特征在于：所述电池充电声音平稳健康度系数的计算公式为
Figure FDA0003008099910000052
式中Δg′u1、Δg′u2分别表示为相邻充电时间点对应的电池声音响度安全对比差值、电池声音频率安全对比差值，Δgu1i、Δgu2i分别表示为电池第i个充电时间点的电池声音响度、声音频率与第i+1个充电时间点的电池声音响度、声音频率之间的对比值。
7.根据权利要求1所述的一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析***，其特征在于：所述电池放电稳定健康度系数的计算公式为
Figure FDA0003008099910000053
式中p″d1、p″d2分别表示为最小振动频率电池放电电压、放电电流，p′d1、p′d2分别表示为最大振动频率电池放电电压、放电电流。
8.根据权利要求1所述的一种新能源汽车动力***电池健康状态远程数据采集和诊断分析***，其特征在于：所述电池综合健康系数的计算公式为
Figure FDA0003008099910000054
Figure FDA0003008099910000055
表示为电池综合健康系数，λ表示为电池容量健康度系数，ε表示为电池充电温度平稳健康度系数，η表示为电池充电声音平稳健康度系数，σ表示为电池放电稳定健康度系数，a、b、c、d分别表示为电池容量健康度、充电温度平稳健康度、充电声音平稳健康度、放电稳定健康度对应的综合健康权重系数。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113933732A (zh) * 2021-10-13 2022-01-14 中国汽车工程研究院股份有限公司 新能源汽车动力电池健康状态分析方法、***及存储介质
CN114236416A (zh) * 2021-12-24 2022-03-25 南京工程学院 一种电池组健康状况监测装置
CN115356649A (zh) * 2022-09-01 2022-11-18 武汉珩链云信息科技有限公司 一种新能源电池故障诊断方法、***及计算机存储介质
CN116572769A (zh) * 2023-05-26 2023-08-11 淮阴工学院 一种新能源汽车无线充电时长预测方法及无线充电设备
CN116691351A (zh) * 2023-08-03 2023-09-05 四川吉利学院 新能源汽车电池安全智能监测及管理方法、装置及***
CN116882981A (zh) * 2023-09-07 2023-10-13 深圳市海雷新能源有限公司 基于数据分析的智能电池管理***
CN116995786A (zh) * 2023-09-27 2023-11-03 深圳市古石科技有限公司 一种基于人工智能的手机充电智能控制***

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113933732A (zh) * 2021-10-13 2022-01-14 中国汽车工程研究院股份有限公司 新能源汽车动力电池健康状态分析方法、***及存储介质
CN114236416A (zh) * 2021-12-24 2022-03-25 南京工程学院 一种电池组健康状况监测装置
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CN116572769A (zh) * 2023-05-26 2023-08-11 淮阴工学院 一种新能源汽车无线充电时长预测方法及无线充电设备
CN116691351A (zh) * 2023-08-03 2023-09-05 四川吉利学院 新能源汽车电池安全智能监测及管理方法、装置及***
CN116691351B (zh) * 2023-08-03 2023-10-17 四川吉利学院 新能源汽车电池安全智能监测及管理方法、装置及***
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