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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种长时‑短时融合的锂离子电池容量衰退诊断方法，属于电池管理领域。方法包括：利用电化学阻抗谱采样芯片对目标电池组进行电化学阻抗谱在线实时检测，得到目标电池组中每一个单体电池的EIS阻抗数据；设置于车端的聚类模型基于实时的EIS阻抗数据，对目标电池组中的每一个单体电池的容量衰退进行实时检测；云平台基于车端原有的电池管理系统采集的单体电池数据，对目标电池组中的每一个单体电池的容量衰退进行预测。本发明融合短时间尺度内的报警以及长时间尺度的预测共同构筑电池安全预警防护体系，不仅可以提高检测精度，还可以在实时监控的同时预测故障出现的时间。

主权项：1.一种长时-短时融合的锂离子电池容量衰退诊断方法，其特征在于，所述方法包括：利用电化学阻抗谱采样芯片对目标电池组进行电化学阻抗谱在线实时检测，得到所述目标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电化学阻抗谱采样芯片的采样系统；设置于车端的聚类模型基于实时的EIS阻抗数据，对所述目标电池组中的每一个单体电池的容量衰退进行实时检测；云平台基于车端原有的电池管理系统采集的单体电池数据，对所述目标电池组中的每一个单体电池的容量衰退进行预测；所述设置于车端的聚类模型基于实时的EIS阻抗数据，对所述目标电池组中的每一个单体电池的容量衰退进行实时检测，包括：获取当前目标电池组的老化状态和荷电状态，以调用对应老化状态和荷电状态下的聚类模型；将所述目标电池组中每一个单体电池的EIS阻抗数据输入至该聚类模型中，以对所有单体电池的EIS阻抗数据进行聚类，得到各聚类编号、每一个聚类编号内包含的样本数量以及样本编号；根据包含样本数量最少的聚类编号内的样本编号确定目标电池组中电池容量发生衰退的单体电池；各老化状态和荷电状态下的聚类模型是通过如下方式训练的：对若干个单体电池样本开展循环老化实验，以使每一个单体电池样本依次到达不同老化状态，且在每一个老化状态下分别调整至不同荷电状态，以分别对每一个老化状态和荷电状态下的单体电池样本进行电化学阻抗谱检测；其中，若干个单体电池样本包括异常电池样本和正常电池样本；利用电化学阻抗谱检测得到的EIS阻抗数据样本构建不同老化状态和荷电状态下的数据集；针对每一个老化状态和荷电状态，均执行：利用当前老化状态和荷电状态对应的数据集训练聚类算法，并基于优化算法对聚类算法的目标参数进行优化，直至得到当前老化状态和荷电状态下的聚类模型；所述云平台基于车端原有的电池管理系统采集的单体电池数据，对所述目标电池组中的每一个单体电池的容量衰退进行预测，包括：云平台获取车端原有的电池管理系统采集的单体电池数据，并对所述单体电池数据进行预处理；基于预处理后的所述单体电池数据，提取每一个单体电池的时域特征、统计特征和极值特征；将历史时刻和当前时刻的每一个单体电池的时域特征、统计特征和极值特征输入至二级堆叠集成模型中，预测所述目标电池组中单体电池发生容量衰退的未来时间点；其中，所述二级堆叠集成模型包括并列的多个一级模型以及与各一级模型输出端连接的二级模型。

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