数据驱动的电动车辆锂离子电池析锂诊断方法
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数据驱动的电动车辆锂离子电池析锂诊断方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明涉及一种数据驱动的电动车辆锂离子电池析锂诊断方法,属于电池管理技术领域。该方法包括:S1:建立锂离子电池的电化学模型;S2:离线阶段,构建ANN来模拟不同工况下锂离子电池输入输出的响应关系,利用Kriging模型建立ANN权重和固相扩散系数之间的映射关系;S3:在线阶段,通过实验测得电池充电过程的数据,预测电池实际的正负极固相扩散系数;S4:将固相扩散系数代入固相扩散方程,计算得到充电过程中正负极的固相锂离子浓度,建立基于浓度的析锂的判据,利用计算得到的正负极浓度判断充电过程中是否发生析锂现象。本发明在保持锂离子电池完整性的条件下,降低了析锂现象检测过程对于机理模型的依赖程度。
本发明涉及一种数据驱动的电动车辆离子电池析锂诊断方法,属于电池管理技术领域。该方法包括:S1:建立锂离子电池的电化学模型;S2:离线阶段,构建ANN来模拟不同工况下锂离子电池输入输出的响应关系,利用Kriging模型建立ANN权重和固相扩散系数之间的映射关系;S3:在线阶段,通过实验测得电池充电过程的数据,预测电池实际的正负极固相扩散系数;S4:将固相扩散系数代入固相扩散方程,计算得到充电过程中正负极的固相锂离子浓度,建立基于浓度的析锂的判据,利用计算得到的正负极浓度判断充电过程中是否发生析锂现象。本发明在保持锂离子电池完整性的条件下,降低了析锂现象检测过程对于机理模型的依赖程度。
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