摘要： 本發(fā)明涉及鋰電池健康狀態(tài)檢測領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)字孿生與數(shù)據(jù)驅(qū)動的鋰電池健康狀態(tài)快速檢測方法，包括：S1，對目標(biāo)車型進(jìn)行工況測試并參數(shù)辨識，得到SOC?OCV查找表和一階等效電路模型參數(shù)；S2，利用仿真模型，基于SOC?OCV查找表和一階等效電路模型參數(shù)，進(jìn)行數(shù)字孿生模型訓(xùn)練，得到SOH預(yù)估模型；S3，將待檢測車輛的特征序列輸入訓(xùn)練完畢的SOH預(yù)估模型，得到SOH的預(yù)估值。本申請能夠?qū)崿F(xiàn)多車型、高效率的電動汽車動力電池SOH估計。

主分類號：

G01R31/392(2019.01)(電性能的測試裝置；電故障的探測裝置；以所進(jìn)行的測試在其他位置未提供為特征的電測試裝置)

權(quán)利要求：

1.基于數(shù)字孿生與數(shù)據(jù)驅(qū)動的鋰電池健康狀態(tài)快速檢測方法，其特征在于，包括： S1，對目標(biāo)車型進(jìn)行工況測試并參數(shù)辨識，得到SOC-OCV查找表和一階等效電路模型參數(shù)； S2，利用仿真模型，基于SOC-OCV查找表和一階等效電路模型參數(shù)，進(jìn)行數(shù)字孿生模型訓(xùn)練，得到SOH預(yù)估模型； S3，將待檢測車輛的特征序列輸入訓(xùn)練完畢的SOH預(yù)估模型，得到SOH的預(yù)估值。 2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生與數(shù)據(jù)驅(qū)動的鋰電池健康狀態(tài)快速檢測方法，其特征在于：所述S1包括： S11，轉(zhuǎn)鼓運行，將目標(biāo)檢測車型的樣車進(jìn)行完全放電，至SOC為0％或電池管理系統(tǒng)自動斷電； S12，多階段恒流充電，將SOC充電至100％； S13，基于整個多階段恒流充電過程中的SOC數(shù)據(jù)，通過安時積分法計算得到電池容量，對多階段恒流充電的靜置段開路電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定，得到電池的SOC-OCV查找表； S14，對目標(biāo)檢測車型的樣車在預(yù)設(shè)SOC下進(jìn)行多次脈沖充電工況激勵，得到電壓反饋數(shù)據(jù)；基于電壓反饋數(shù)據(jù)，建立動力電池一階等效電路模型，并利用帶遺忘因子的最小二乘法進(jìn)行模型的參數(shù)辨識，得到一階等效電路模型參數(shù)。 3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于數(shù)字孿生與數(shù)據(jù)驅(qū)動的鋰電池健康狀態(tài)快速檢測方法，其特征在于：所述步驟S12中的充電倍率為0.1C。 4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于數(shù)字孿生與數(shù)據(jù)驅(qū)動的鋰電池健康狀態(tài)快速檢測方法，其特征在于：所述步驟S12中多階段恒流充電包括：每充入預(yù)設(shè)的額定容量，對車輛進(jìn)行斷電，靜置固定時長后再進(jìn)行充電，直到SOC為100％或充電電流自動斷開。 5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生與數(shù)據(jù)驅(qū)動的鋰電池健康狀態(tài)快速檢測方法，其特征在于：所述S2還包括： S21，通過仿真軟件，建立不同SOH下的動力電池一階等效電路充放電數(shù)字孿生模型，隨機定義電池模型的SOH，并輸入預(yù)設(shè)時長和電流倍率的激勵，得到電壓反饋數(shù)據(jù)； S22，利用電流倍率和電壓反饋數(shù)據(jù)，構(gòu)建電池健康特征，與對應(yīng)的SOH形成訓(xùn)練樣本； S23，通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，搭建SOH預(yù)估模型，使用所述訓(xùn)練樣本對SOH預(yù)估模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到SOH預(yù)估模型。 6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于數(shù)字孿生與數(shù)據(jù)驅(qū)動的鋰電池健康狀態(tài)快速檢測方法，其特征在于：所述S21中，還對電壓反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將每個采樣點的電壓和電池滿充時的截止電壓，作為歸一化后的電壓序列，將電壓序列與激勵的電流序列作為特征序列。

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