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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种多时间尺度融合的锂离子电池全生命周期热失控诊断方法，属于电池管理领域。方法包括：利用电化学阻抗谱采样芯片电化学阻抗谱在线实时检测，得到电池组中每一个单体电池的EIS阻抗数据；车端的聚类模型基于EIS阻抗数据，对电池组中的每一个单体电池的热失控进行短时间尺度的实时报警；车端的电池管理系统将实时采集的电池数据传输至云平台，以在云端对电池组中的每一个单体电池的热失控进行长时间尺度的预测。在短时间尺度，本发明对参数化的依赖更少，理论精度更高；在长时间尺度，凸显了根据过去及当前时刻数据准确预测未来电池系统热失控故障的前景。多时间尺度融合共同构筑起一个前瞻性与即时性并重的电池安全防护体系。

主权项：1.一种多时间尺度融合的锂离子电池全生命周期热失控诊断方法，其特征在于，所述方法包括：利用电化学阻抗谱采样芯片对电池组进行电化学阻抗谱在线实时检测，得到所述电池组中每一个单体电池的EIS阻抗数据；其中，每一个单体电池上设置一个所述电化学阻抗谱采样芯片的采集系统；车端的聚类模型基于实时的EIS阻抗数据，对所述电池组中的每一个单体电池的热失控进行短时间尺度的实时报警；车端原有的电池管理系统将实时采集的电池数据传输至云平台，以在云端对所述电池组中的每一个单体电池的热失控进行长时间尺度的预测；聚类模型是通过如下方式训练的：设定实验所需的多个加热条件；其中，所述加热条件至少包括不加热以及用不同功率薄膜加热；对若干个单体电池样本开展电池热失控实验，以使每一个单体电池样本在每一个加热条件下进行电化学阻抗谱检测，利用电化学阻抗谱检测得到的EIS阻抗数据样本和是否加热的标签构建数据集；利用所述数据集中的EIS阻抗数据样本训练聚类算法，并基于优化算法对聚类算法的目标参数进行优化，直至得到符合预期的聚类模型；所述优化算法为粒子群-模拟退火算法；所述利用所述数据集中的EIS阻抗数据样本训练聚类算法，并基于优化算法对聚类算法的目标参数进行优化，直至得到符合预期的聚类模型，包括：定义密度聚类算法中目标参数的初值，并利用当前目标参数对数据集中的EIS阻抗数据样本进行聚类；其中，所述目标参数包括领域大小和形成密集区域所需要的最小点数；利用所述目标参数构造粒子群-模拟退火算法中粒子的位置和速度；确定初始退火温度和最终退火温度；判断当前退火温度是否小于所述最终退火温度，若小于，则进行目标参数优化；针对每一次目标参数优化，均执行：对粒子群中每个粒子的速度和位置进行更新；基于聚类结果和数据样本的标签，计算每一个粒子的适应度函数；判断新的位置是否接受，并计算全局最优解和粒子最优解；更新退火温度，跳转执行所述判断当前退火温度是否小于所述最终退火温度，直至当前退火温度大于等于所述最终退火温度时，完成对聚类算法的目标参数的优化，得到符合预期的聚类模型。

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百度查询： 北京航空航天大学 多时间尺度融合的锂离子电池全生命周期热失控诊断方法