CN114497769A - 双冗余锂电池管理***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种双冗余锂电池管理***,包括主***,所述主***包括电池组、与所述电池组连接的传感器、以及与所述传感器连接的MCU;还包括冗余***,所述冗余***包括硬件冗余***、软件冗余***和冗余控制***,所述硬件冗余***包括冗余传感器、冗余通信以及备用MCU;所述软件冗余***用于实现软件功能,以及通过实现与主***方法不同但精度相当的电池荷电状态、电池健康状态算法;所述冗余控制***,用于通过硬件冗余***及软件冗余***的融合判断、响应,维持***正常运行;本发明还提供一种双冗余锂电池管理方法,本发明易于实施,可提升***运行稳定性,保障电池***安全运行。

Description

双冗余锂电池管理***及方法
技术领域
本发明涉及电池管理***技术领域,特别是一种双冗余锂电池管理***及方法。
背景技术
在如今新能源技术发展的过程中,包含电动汽车、电动工具、智能家电等很多与人们生活息息相关的产品都开始采用锂电池作为动力来源。电池管理***(简称BMS),是电池***的重要组成部分,电池管理***即可以检测收集并计算电池运行实时状态参数,根据使用需求控制供电回路的通断和电池***工作状态,又可以将采集计算的电池关键数据上报给整机控制器,接收控制器指令,与整机其他***协同工作。
因此,电池管理***需要具备安全性、耐久性、稳定性。所谓安全性,就是要保护电池免受损坏,防止出现安全事故;耐久性,就是需要使电池在设计的安全范围内工作,延长电池的使用寿命;稳定性,就是在保障电池安全运行的同时,保持电池管理***自身运行的稳定,否则一旦电池管理***自身发生故障,轻则影响***运行,重则引发严重的安全事故。
发明内容
为解决现有技术中存在的问题,本发明的目的是提供一种双冗余锂电池管理***及方法,本发明易于实施,可提升***运行稳定性,保障电池***安全运行。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:一种双冗余锂电池管理***,包括主***,所述主***包括电池组、与所述电池组连接的传感器、以及与所述传感器连接的MCU;还包括冗余***,所述冗余***包括硬件冗余***、软件冗余***和冗余控制***,所述硬件冗余***包括冗余传感器、冗余通信以及备用MCU,所述冗余传感器分别与所述传感器和冗余控制***连接,用于监测传感器工作状态,并在传感器发生故障时替代传感器监测***运行状态,实现***数据采集功能,所述冗余通信作为备用通信,当电池管理***发生通信故障时,启动备用通信,完成数据传输,所述备用MCU与所述冗余控制***连接,用于当主***的MCU停止工作时接替主***的MCU工作,保障***运行稳定性;所述软件冗余***用于实现软件功能,以及通过实现与主***方法不同但精度相当的电池荷电状态、电池健康状态算法;所述冗余控制***,用于通过硬件冗余***及软件冗余***的融合判断、响应,维持***正常运行。
作为一种优选的实施方式,所述冗余通信具体采用CAN或ZigBee作为备用通信。
作为另一种优选的实施方式,所述软件冗余***具体用于实现与主***相同的软件功能,在软件出现故障时,替代进行工作,同时,软件冗余***在电池荷电状态、电池健康状态的检测计算中,采用与主***精度相当的其他算法,当***正常工作时,软件冗余***所含电池荷电状态、电池健康状态算法可以对主***电池荷电状态、电池健康状态算法互相印证,提升算法准确率;当主***软件发生异常时,启用软件冗余***进行替代工作。
作为另一种优选的实施方式,所述冗余控制***具体用于综合***软、硬件信息,判断***故障,并向冗余软件***、冗余硬件***发送启动、停止的指令,在主***故障时,指挥冗余***启动,当主***恢复正常时,指挥冗余***退回至备份状态。
本发明还提供一种双冗余锂电池管理方法,采用如上所述的双冗余锂电池管理***,所述的管理方法包括如下步骤:
步骤1、当***工作时,冗余控制***接收主***工作状态信息;
步骤2、冗余***通过接收到的状态数据,判断主***工作状态是否发生故障以及故障所属位置;
步骤3、若判断故障属于硬件***,则冗余控制***向硬件冗余***对应组件发送启动指令,冗余传感器、冗余通信以及备用MCU接到对应指令后,替代主***进行工作,并接通相关信息传输通道;若判断故障数据软件***,则启动软件冗余***,关闭电池荷电状态、电池健康状态校正,将软件冗余***的输出作为主***软件运行结果。
作为一种优选的实施方式,在步骤2中,利用C4.5、SVM、Adaboost算法对***工作状态进行判断。
作为另一种优选的实施方式,所述的工作状态包括电压、电流、温度、运行时间、通信状态、MCU工作状态、电流传感器状态、电压传感器状态八维数据;其中电压、电流、温度、运行时间使用实测值表示,并按数值大小区间进行分类,通信状态、MCU工作状态、电流传感器状态、电压传感器状态使用0表示正常,1表示异常。
作为另一种优选的实施方式,在步骤2中,判断主***工作状态是否发生故障以及故障所属位置具体如下:
使用八维数据中的某一项作为样本集D进行划分,则可得样本期望信息熵为:
Figure BDA0003487839960000031
以属性划分样本集D所得的期望信息熵:
Figure BDA0003487839960000032
其中pi为样本集D中第i类样本所占的比例,m表示本次计算的属性可以将样本集D分为m个类,Dj表示样本集中属于j类样本的子集;
则该属性的信息增益:Gain(A)=Info(D)-E(A);
为了减少信息增益带来的偏差,使用信息增益率作为判断标准:
Figure BDA0003487839960000041
GainRatio(A)=Gain(A)/RateInfo(A),信息增益率越高,说明选择该属性进行分类达到的效果越好;
取信息增益率最高的一维数据对***数据进行划分,进而判断是否发生故障以及故障所属位置。
本发明的有益效果是:
本发明在传统电池管理***的基础上,增加硬件冗余***及软件冗余***,使得电池管理***在运行过程中发生故障时,可以使用冗余***继续完成当前工作,维持***稳定运行,解决了电池管理***自身发生故障导致***运行安全的问题,极大地提升了电池管理***的安全性与稳定性。
附图说明
图1为本发明实施例中管理***的***架构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
实施例
如图1所示,一种双冗余电池管理***,包括如下部分:
a、硬件冗余***,包含冗余传感器、冗余通信以及备用MCU;
b、软件冗余***,一方面实现***软件功能,另一方面通过实现与主***方法不同但精度相当的电池荷电状态(SOC,State of Charge)、电池健康状态(SOH,State ofCharge)算法;
c、冗余控制***,通过硬件冗余***及软件冗余***的融合判断、响应,维持***正常运行;
a中所述硬件冗余***,包含冗余传感器、冗余通信以及备用MCU。其中,冗余传感器常规状态下用于监测传感器工作状态,并在传感器发生故障时替代传感器监测***运行状态,实现***数据采集功能;冗余通信可采用备用CAN或ZigBee等作为备用通信,当电池管理***发生通信故障时,启动备用通信,完成数据传输;备用MCU用于接替***MCU工作,当***因过热、故障等原因导致主MCU停止工作时,备用MCU接替主MCU工作,保障***运行稳定性。
b中所述软件冗余***,实现与主***相同的软件功能,在软件出现故障时,可替代进行工作,同时,软件冗余***在电池荷电状态(SOC)、电池健康状态的检测计算中(SOH),采用与主***精度相当的其他算法,当***正常工作时,软件冗余***所含SOC、SOH算法可以对主***SOC、SOH算法互相印证,提升算法准确率;当主***软件发生异常时,启用软件冗余***进行替代工作。
c中所述冗余控制***,即综合***软、硬件信息,判断***故障,并向冗余软、硬件***发送启动、停止的指令,在***故障时,指挥冗余***启动,当***恢复正常时,指挥冗余***退回至备份状态。
本实施例还提供一种双冗余电池管理方法,包括硬件冗余以及软件冗余,通过冗余***控制,实现电池管理***故障应急响应,具体包括:
S1.当***工作时,冗余控制***接收主***软、硬件工作状态信息,包含主***电流、电压、温度、电流传感器工作状态、电压传感器工作状态、MCU工作状态等。
S2.冗余***通过接受到的状态数据,判断主***工作状态,可通过模式识别方式对***进行判断,如C4.5、SVM、Adaboost等算法。例如,使用C4.5算法对***工作状态进行判断:***输入为电压、电流、温度、运行时间、通信状态、MCU工作状态、电流传感器状态、电压传感器状态八维数据。其中电压、电流、温度、运行时间使用实测值表示,并按数值大小区间进行分类,通信状态、MCU工作状态、电流传感器状态、电压传感器状态使用0表示正常,1表示异常,共两类。
若使用八维数据中的某一项作为样本集D进行划分,则可得样本期望信息熵为:
Figure BDA0003487839960000061
其中pi为样本集D中第i类样本所占的比例。以该属性划分样本集D所得的期望信息熵:
Figure BDA0003487839960000062
则该属性的信息增益:Gain(A)=Info(D)-E(A)。
为了减少信息增益带来的偏差,使用信息增益率作为判断标准:
Figure BDA0003487839960000063
GainRatio(A)=Gain(A)/RateInfo(A),信息增益率越高,说明选择该属性进行分类达到的效果越好。
经过上述计算,取信息增益率最高的一维数据对***数据进行划分,进而判断是否发生故障以及故障所属位置。
S3.若判断故障属于硬件***,则冗余控制***向硬件冗余***对应组件发送启动指令,冗余传感器、冗余通信以及备用MCU接到对应指令后,替代主***进行工作,并接通相关信息传输通道。
S4.若判断故障数据软件***,则启动软件冗余***,关闭SOC、SOH校正,将软件冗余***的输出作为主***软件运行结果。
S5.步骤S4中所述SOC、SOH校正,在***无故障运行时,软件冗余***中SOC、SOH计算使用于主***不同的算法,例如,主***中使用扩展卡尔曼滤波对SOC、SOH进行计算,冗余***则使用安时积分计算SOC,使用循环计数计算SOH,主***中的SOC、SOH值与冗余***值进行平均计算,进而减小误差。当主***发生软件故障时,冗余***中的SOC、SOH计算值直接进行输出,维持***有效运行。
以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种双冗余锂电池管理***,包括主***,所述主***包括电池组、与所述电池组连接的传感器、以及与所述传感器连接的MCU;其特征在于,还包括冗余***,所述冗余***包括硬件冗余***、软件冗余***和冗余控制***,所述硬件冗余***包括冗余传感器、冗余通信以及备用MCU,所述冗余传感器分别与所述传感器和冗余控制***连接,用于监测传感器工作状态,并在传感器发生故障时替代传感器监测***运行状态,实现***数据采集功能,所述冗余通信作为备用通信,当电池管理***发生通信故障时,启动备用通信,完成数据传输,所述备用MCU与所述冗余控制***连接,用于当主***的MCU停止工作时接替主***的MCU工作,保障***运行稳定性;所述软件冗余***用于实现软件功能,以及通过实现与主***方法不同但精度相当的电池荷电状态、电池健康状态算法;所述冗余控制***,用于通过硬件冗余***及软件冗余***的融合判断、响应,维持***正常运行。
2.根据权利要求1所述的双冗余锂电池管理***,其特征在于,所述冗余通信具体采用CAN或ZigBee作为备用通信。
3.根据权利要求1所述的双冗余锂电池管理***,其特征在于,所述软件冗余***具体用于实现与主***相同的软件功能,在软件出现故障时,替代进行工作,同时,软件冗余***在电池荷电状态、电池健康状态的检测计算中,采用与主***精度相当的其他算法,当***正常工作时,软件冗余***所含电池荷电状态、电池健康状态算法可以对主***电池荷电状态、电池健康状态算法互相印证,提升算法准确率;当主***软件发生异常时,启用软件冗余***进行替代工作。
4.根据权利要求1所述的双冗余锂电池管理***,其特征在于,所述冗余控制***具体用于综合***软、硬件信息,判断***故障,并向冗余软件***、冗余硬件***发送启动、停止的指令,在主***故障时,指挥冗余***启动,当主***恢复正常时,指挥冗余***退回至备份状态。
5.一种双冗余锂电池管理方法,其特征在于,采用如权利要求1-4任一项所述的双冗余锂电池管理***,所述的管理方法包括如下步骤:
步骤1、当***工作时,冗余控制***接收主***工作状态信息;
步骤2、冗余***通过接收到的状态数据,判断主***工作状态是否发生故障以及故障所属位置;
步骤3、若判断故障属于硬件***,则冗余控制***向硬件冗余***对应组件发送启动指令,冗余传感器、冗余通信以及备用MCU接到对应指令后,替代主***进行工作,并接通相关信息传输通道;若判断故障数据软件***,则启动软件冗余***,关闭电池荷电状态、电池健康状态校正,将软件冗余***的输出作为主***软件运行结果。
6.根据权利要求5所述的双冗余锂电池管理方法,其特征在于,在步骤2中,利用C4.5、SVM、Adaboost算法对***工作状态进行判断。
7.根据权利要求6所述的双冗余锂电池管理方法,其特征在于,所述的工作状态包括电压、电流、温度、运行时间、通信状态、MCU工作状态、电流传感器状态、电压传感器状态八维数据;其中电压、电流、温度、运行时间使用实测值表示,并按数值大小区间进行分类,通信状态、MCU工作状态、电流传感器状态、电压传感器状态使用0表示正常,1表示异常。
8.根据权利要求7所述的双冗余锂电池管理方法,其特征在于,在步骤2中,判断主***工作状态是否发生故障以及故障所属位置具体如下:
使用八维数据中的某一项作为样本集D进行划分,则可得样本期望信息熵为:
Figure FDA0003487839950000031
以属性划分样本集D所得的期望信息熵:
Figure FDA0003487839950000032
其中pi为样本集D中第i类样本所占的比例,m表示本次计算的属性可以将样本集D分为m个类,Dj表示样本集中属于j类样本的子集;
则该属性的信息增益:Gain(A)=Info(D)-E(A);
为了减少信息增益带来的偏差,使用信息增益率作为判断标准:
Figure FDA0003487839950000033
GainRatio(A)=Gain(A)/RateInfo(A),信息增益率越高,说明选择该属性进行分类达到的效果越好;
取信息增益率最高的一维数据对***数据进行划分,进而判断是否发生故障以及故障所属位置。
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