1.本發(fā)明涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的狀態(tài)監(jiān)控方法、系統(tǒng)及電動(dòng)汽車。

背景技術(shù)：

2.隨著電動(dòng)汽車的普及，電動(dòng)汽車的安全性越來越受到重視。當(dāng)前電動(dòng)汽車的安全事故主要源于電動(dòng)汽車的動(dòng)力電池，而動(dòng)力電池發(fā)生故障的主要原因在于電池的老化所引起的一系列問題。
3.申請(qǐng)?zhí)枮?02111323904.4，發(fā)明名稱為“一種電動(dòng)汽車電池健康狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)”的專利公開了如下內(nèi)容：固定間隔提取充放電循環(huán)提取相應(yīng)記錄的充電過程中的各電池容量增量曲線、放電時(shí)間、充電電壓、瞬時(shí)容量和放電電流；對(duì)記錄的對(duì)應(yīng)次數(shù)充放電循環(huán)的各單體電池的上述參數(shù)和求取的峰值鄰域面積計(jì)算相應(yīng)的算術(shù)平均值；再結(jié)合當(dāng)前放電循環(huán)電池穩(wěn)定放電時(shí)間和各單體電動(dòng)汽車電池的累計(jì)放電時(shí)間，構(gòu)建基于八個(gè)參數(shù)與單體電動(dòng)汽車電池預(yù)測容量之間的模型；計(jì)算當(dāng)前待測試的單體電動(dòng)汽車電池的預(yù)測容量與額定容量的關(guān)系。
4.其雖然公開了基于八個(gè)參數(shù)與單體電動(dòng)汽車電池預(yù)測容量之間的模型進(jìn)行電池健康狀態(tài)檢測，但是其單純采用了一種類型的模型，并且所需的參數(shù)過多，不利于模型的構(gòu)建與計(jì)算，魯棒性較差。
5.申請(qǐng)?zhí)枮?01811368576.8，發(fā)明名稱為“一種電動(dòng)汽車動(dòng)力電池系統(tǒng)健康狀態(tài)估算方法及裝置”的專利公開了如下內(nèi)容：根據(jù)動(dòng)力電池系統(tǒng)達(dá)到壽命終止條件的容量保持率，得到動(dòng)力電池系統(tǒng)的最大衰減度，獲取動(dòng)力電池系統(tǒng)當(dāng)前的使用率；根據(jù)動(dòng)力電池系統(tǒng)的最大衰減度和當(dāng)前的使用率，得到真實(shí)衰減度，進(jìn)而得到動(dòng)力電池系統(tǒng)的健康狀態(tài)。
6.其采用了衰減度來描述動(dòng)力電池系統(tǒng)的健康狀態(tài)，表征角度單一，并且對(duì)于動(dòng)力電池這一非線性問題，采用衰減度這一方式所得到的結(jié)果并不準(zhǔn)確。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

7.本發(fā)明實(shí)施例提供一種電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的狀態(tài)監(jiān)控方法、系統(tǒng)及電動(dòng)汽車，能夠至少解決現(xiàn)有技術(shù)中的部分問題。
8.本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，提供一種電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的狀態(tài)監(jiān)控方法，所述方法包括：基于電池管理系統(tǒng)獲取動(dòng)力電池在充放電狀態(tài)的端電壓信息、電流信息以及溫度信息，通過預(yù)先構(gòu)建的融合模型，確定動(dòng)力電池的電池荷電狀態(tài)，其中，所述融合模型基于多種不同模型融合構(gòu)建，用于根據(jù)輸入模型與動(dòng)力電池相關(guān)的參數(shù)輸出所述電池荷電狀態(tài)；根據(jù)所述端電壓信息和所述電流信息的分布規(guī)律，通過預(yù)先建立的電池電路模型
確定所述動(dòng)力電池的電池等效內(nèi)阻，其中，所述電池電路模型根據(jù)歷史電壓信息和歷史電流信息進(jìn)行訓(xùn)練，并根據(jù)擬合等效電路確定電池等效內(nèi)阻；根據(jù)所述電池荷電狀態(tài)和所述電池等效內(nèi)阻，通過電池健康狀態(tài)估計(jì)算法確定電池健康狀態(tài)，其中，所述電池健康狀態(tài)估計(jì)算法基于改進(jìn)的卡爾曼濾波算法而來。
9.在一種可選的實(shí)施方式中，所述融合模型包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建的第一模型和基于所述卡爾曼濾波算法構(gòu)建的第二模型；基于電池管理系統(tǒng)獲取動(dòng)力電池在充放電狀態(tài)的端電壓信息、電流信息以及溫度信息，通過預(yù)先構(gòu)建的融合模型，確定動(dòng)力電池的電池荷電狀態(tài)的方法包括：將所述端電壓信息、所述電流信息以及所述溫度信息轉(zhuǎn)換為特征向量輸入所述融合模型的第一模型中，所述第一模型根據(jù)預(yù)設(shè)的第一目標(biāo)函數(shù)以及優(yōu)化目標(biāo)輸出估計(jì)荷電狀態(tài)信息；為所述估計(jì)荷電狀態(tài)信息分配對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重信息，并將所述估計(jì)荷電狀態(tài)信息和所述第一權(quán)重信息輸入所述融合模型的第二模型中，所述第二模型根據(jù)預(yù)設(shè)的第二目標(biāo)函數(shù)以及預(yù)先確定的估計(jì)誤差值確定所述電池荷電狀態(tài)。
10.在一種可選的實(shí)施方式中，將所述端電壓信息、所述電流信息以及所述溫度信息轉(zhuǎn)換為特征向量輸入所述融合模型的第一模型中，所述第一模型根據(jù)預(yù)設(shè)的第一目標(biāo)函數(shù)以及優(yōu)化目標(biāo)輸出估計(jì)荷電狀態(tài)信息的方法包括：按照如下公式所示的方法輸出估計(jì)所述荷電狀態(tài)信息：按照如下公式所示的方法輸出估計(jì)所述荷電狀態(tài)信息：；其中，y表示估計(jì)荷電狀態(tài)信息，n表示特征向量的維度，表示第i個(gè)權(quán)向量，表示特征向量x對(duì)應(yīng)的空間映射函數(shù)，e表示偏差量，表示針對(duì)權(quán)向量和偏差量的最小優(yōu)化目標(biāo)，表示權(quán)向量的初始值，表示正規(guī)化參數(shù)，ei表示第i個(gè)偏差量。
11.在一種可選的實(shí)施方式中，所述第二模型根據(jù)預(yù)設(shè)的第二目標(biāo)函數(shù)以及預(yù)先確定的估計(jì)誤差值確定電池荷電狀態(tài)的方法包括：所述第二模型根據(jù)所述估計(jì)荷電狀態(tài)信息、所述第一權(quán)重信息以及所述第二目標(biāo)函數(shù)，確定中間評(píng)估值，其中，所述中間評(píng)估值用于指示所述估計(jì)荷電狀態(tài)信息對(duì)應(yīng)的所述電池荷電狀態(tài)的評(píng)估結(jié)果;基于所述中間評(píng)估值與所述估計(jì)誤差值計(jì)算模型殘差值；根據(jù)所述模型殘差值結(jié)合條件概率密度函數(shù)確定所述中間評(píng)估值對(duì)應(yīng)的第二權(quán)重信息，結(jié)合所述中間評(píng)估值和所述第二權(quán)重信息的加權(quán)疊加結(jié)果，確定所述電池荷電狀態(tài)。
12.在一種可選的實(shí)施方式中，
所述根據(jù)所述端電壓信息和所述電流信息的分布規(guī)律，通過預(yù)先建立的電池電路模型確定所述動(dòng)力電池的電池等效內(nèi)阻的方法包括：根據(jù)所述端電壓信息和所述電流信息的分布規(guī)律，確定所述動(dòng)力電池對(duì)應(yīng)的狀態(tài)空間矩陣；基于所述狀態(tài)空間矩陣以及隨機(jī)確定的初始電池等效內(nèi)阻，通過迭代遞推算法更新電池等效內(nèi)阻，直至電池等效內(nèi)阻與預(yù)設(shè)電池等效內(nèi)阻的協(xié)方差滿足預(yù)設(shè)條件，將滿足預(yù)設(shè)條件時(shí)刻的電池等效內(nèi)阻作為最終的電池等效內(nèi)阻。
13.在一種可選的實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述電池荷電狀態(tài)和所述電池等效內(nèi)阻，通過電池健康狀態(tài)估計(jì)算法確定電池健康狀態(tài)的方法包括：根據(jù)所述電池荷電狀態(tài)和所述電池等效內(nèi)阻，以及所述動(dòng)力電池的標(biāo)定內(nèi)阻和電池容量，通過電池健康狀態(tài)估計(jì)算法確定所述動(dòng)力電池的健康因子，其中，所述健康因子用于指示所述動(dòng)力電池的衰減度；根據(jù)所述健康因子以及所獲取的端電壓信息、電流信息確定所述動(dòng)力電池的實(shí)際電池容量，基于所述實(shí)際電池容量與所述動(dòng)力電池的標(biāo)稱容量的比值確定所述電池健康狀態(tài)。
14.本發(fā)明實(shí)施例的第二方面，提供一種電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：第一單元，用于基于電池管理系統(tǒng)獲取動(dòng)力電池在充放電狀態(tài)的端電壓信息、電流信息以及溫度信息，通過預(yù)先構(gòu)建的融合模型，確定動(dòng)力電池的電池荷電狀態(tài)，其中，所述融合模型基于多種不同模型融合構(gòu)建，用于根據(jù)輸入模型與動(dòng)力電池相關(guān)的參數(shù)輸出所述電池荷電狀態(tài)；第二單元，用于根據(jù)所述端電壓信息和所述電流信息的分布規(guī)律，通過預(yù)先建立的電池電路模型確定所述動(dòng)力電池的電池等效內(nèi)阻，其中，所述電池電路模型根據(jù)歷史電壓信息和歷史電流信息進(jìn)行訓(xùn)練，并根據(jù)擬合等效電路確定電池等效內(nèi)阻；第三單元，用于根據(jù)所述電池荷電狀態(tài)和所述電池等效內(nèi)阻，通過電池健康狀態(tài)估計(jì)算法確定電池健康狀態(tài)，其中，所述電池健康狀態(tài)估計(jì)算法基于改進(jìn)的卡爾曼濾波算法而來。
15.本發(fā)明實(shí)施例的第三方面，提供電動(dòng)汽車，所述電動(dòng)汽車包括前述的電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。
16.本發(fā)明實(shí)施例的第四方面，一種設(shè)備，包括：處理器；用于存儲(chǔ)處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器；其中，所述處理器被配置為調(diào)用所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的指令，以執(zhí)行前述中任意一項(xiàng)所述的方法。
17.本發(fā)明實(shí)施例的第五方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令，所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)前述中任意一項(xiàng)所述的方法。
18.本發(fā)明實(shí)施例提供一種電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的狀態(tài)監(jiān)控方法，所述方法包括：基于電池管理系統(tǒng)獲取動(dòng)力電池在充放電狀態(tài)的端電壓信息、電流信息以及溫度信息，通過預(yù)先構(gòu)建的融合模型，確定動(dòng)力電池的電池荷電狀態(tài)，其中，所述融合模型基于多種不同模型融合構(gòu)建，用于根據(jù)輸入模型與動(dòng)力電池相關(guān)的參數(shù)輸出電池荷電狀態(tài)；本發(fā)明實(shí)施例的融合模型是基于不同模型融合構(gòu)建，能夠針對(duì)動(dòng)力電池的具體情況分別輸出兩次電池荷電狀態(tài)，其中，在后模型能夠?qū)υ谇澳Ｐ洼敵龅碾姵睾呻姞顟B(tài)進(jìn)一步處理，增加了模型的學(xué)習(xí)能力，并且可以保證所輸出的電池荷電狀態(tài)更加準(zhǔn)確。
19.根據(jù)所述端電壓信息和所述電流信息的分布規(guī)律，通過預(yù)先建立的電池電路模型確定所述動(dòng)力電池的電池等效內(nèi)阻，其中，所述電池電路模型根據(jù)歷史電壓信息和歷史電流信息進(jìn)行訓(xùn)練，并根據(jù)擬合等效電路確定電池等效內(nèi)阻；本發(fā)明實(shí)施例通過電池電路模型只需要端電壓信息和所述電流信息即可確定動(dòng)力電池的電池等效內(nèi)阻，并且根據(jù)電池等效內(nèi)阻能夠準(zhǔn)確地反映電池的內(nèi)部情況，有利于后續(xù)確定電池健康狀態(tài)。
20.根據(jù)所述電池荷電狀態(tài)和所述電池等效內(nèi)阻，通過電池健康狀態(tài)估計(jì)算法確定電池健康狀態(tài)，其中，所述電池健康狀態(tài)估計(jì)算法基于改進(jìn)的卡爾曼濾波算法而來。
21.本發(fā)明實(shí)施例通過電池荷電狀態(tài)和電池等效內(nèi)阻，將自適應(yīng)方法引入卡爾曼濾波算法中，能夠提高最終輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性，減少估計(jì)誤差。
附圖說明
22.圖1為本發(fā)明實(shí)施例電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的狀態(tài)監(jiān)控方法的流程示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例等效電路模型的示意圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的狀態(tài)監(jiān)控裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施方式
23.為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
24.本發(fā)明的說明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的術(shù)語“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于區(qū)別類似的對(duì)象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這樣使用的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可以互換，以便這里描述的本發(fā)明的實(shí)施例能夠以除了在這里圖示或描述的那些以外的順序?qū)嵤?br>25.應(yīng)當(dāng)理解，在本發(fā)明的各種實(shí)施例中，各過程的序號(hào)的大小并不意味著執(zhí)行順序的先后，各過程的執(zhí)行順序應(yīng)以其功能和內(nèi)在邏輯確定，而不應(yīng)對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的實(shí)施過程構(gòu)成任何限定。
26.應(yīng)當(dāng)理解，在本發(fā)明中，“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備
固有的其它步驟或單元。
27.應(yīng)當(dāng)理解，在本發(fā)明中，“多個(gè)”是指兩個(gè)或兩個(gè)以上?！昂?或”僅僅是一種描述關(guān)聯(lián)對(duì)象的關(guān)聯(lián)關(guān)系，表示可以存在三種關(guān)系，例如，和/或b，可以表示：單獨(dú)存在a，同時(shí)存在a和b，單獨(dú)存在b這三種情況。字符“/”一般表示前后關(guān)聯(lián)對(duì)象是一種“或”的關(guān)系?！鞍琣、b和c”、“包含a、b、c”是指a、b、c三者都包含，“包含a、b或c”是指包含a、b、c三者之一，“包含a、b和/或c”是指包含a、b、c三者中任1個(gè)或任2個(gè)或3個(gè)。
28.應(yīng)當(dāng)理解，在本發(fā)明中，“與a對(duì)應(yīng)的b”、“與a相對(duì)應(yīng)的b”、“a與b相對(duì)應(yīng)”或者“b與a相對(duì)應(yīng)”，表示b與a相關(guān)聯(lián)，根據(jù)a可以確定b。根據(jù)a確定b并不意味著僅僅根據(jù)a確定b，還可以根據(jù)a和/或其他信息確定b。a與b的匹配，是a與b的相似度大于或等于預(yù)設(shè)的閾值。
29.取決于語境，如在此所使用的“若”可以被解釋成為“在
……
時(shí)”或“當(dāng)
……
時(shí)”或“響應(yīng)于確定”或“響應(yīng)于檢測”。
30.下面以具體地實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說明。下面這幾個(gè)具體的實(shí)施例可以相互結(jié)合，對(duì)于相同或相似的概念或過程可能在某些實(shí)施例不再贅述。
31.圖1為本發(fā)明實(shí)施例電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的狀態(tài)監(jiān)控方法的流程示意圖，如圖1所示，所述方法包括：s101、基于電池管理系統(tǒng)獲取動(dòng)力電池在充放電狀態(tài)的端電壓信息、電流信息以及溫度信息，通過預(yù)先構(gòu)建的融合模型，確定動(dòng)力電池的電池荷電狀態(tài)；電池管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測電池的工作電壓、電流和溫度等參數(shù)，根據(jù)電池的檢測量在線估計(jì)電池的狀態(tài)，保證電池工作在安全可靠的狀態(tài)下。
32.其中，電池狀態(tài)主要包括荷電狀態(tài)（state of charge，soc）和健康狀態(tài)（state of health），電池soc表示電池的剩余電荷量，其為電池當(dāng)前剩余容量在相同條件下充滿的電池可放出的總?cè)萘康谋戎怠?shí)際應(yīng)用中，電池是個(gè)復(fù)雜的動(dòng)力系統(tǒng)，剩余電荷量多少不像油箱剩余油量那么直觀，其具有很強(qiáng)的非線性。本發(fā)明實(shí)施例通過融合模型確定電池荷電狀態(tài)，將非線性問題轉(zhuǎn)換為線性問題解決。
33.示例性地，本發(fā)明實(shí)施例的融合模型基于多種不同模型融合構(gòu)建，用于根據(jù)輸入模型與動(dòng)力電池相關(guān)的參數(shù)輸出電池荷電狀態(tài)；可選地，融合模型包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建的第一模型和基于卡爾曼濾波算法構(gòu)建的第二模型；可以理解的是，動(dòng)力電池可以作為一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，電池荷電狀態(tài)可以認(rèn)為是其系統(tǒng)中一個(gè)內(nèi)部狀態(tài)量，需要用動(dòng)態(tài)系統(tǒng)來描述方程，遞推過程中涉及到復(fù)雜的矩陣運(yùn)算，其中，卡爾曼濾波算法是一種遞推算法，對(duì)于初值的選擇十分敏感，若初值選擇不對(duì)，或者錯(cuò)誤，將導(dǎo)致最終的計(jì)算結(jié)果不斷惡化，在當(dāng)前應(yīng)用中，對(duì)于初值的給定還未找到較為合適的方法。
34.而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型其輸入和輸出之間不需要精確的公式來確定，只需要選擇輸入和輸出，兩者的關(guān)系可以通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程確定，具有較好的適應(yīng)性；并且通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所確定的估計(jì)值，可以重新用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，對(duì)不同類型的電池具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。最為重要的一點(diǎn)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所輸出的電池荷電狀態(tài)結(jié)果已經(jīng)是較為準(zhǔn)確的結(jié)果，將其作為卡爾曼濾波算法的初值，能夠進(jìn)一步保證最終的電池荷電狀態(tài)相比于采用任何單一模型的結(jié)果更為準(zhǔn)確。
35.此外，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無需復(fù)雜的參數(shù)輸入，只需要獲取動(dòng)力電池的端電壓信息和電流信息以及溫度信息，即可輸出電池荷電狀態(tài)，計(jì)算效率高。
36.在一種可選的實(shí)施方式中，所述融合模型包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建的第一模型和基于卡爾曼濾波算法構(gòu)建的第二模型；所述基于電池管理系統(tǒng)獲取動(dòng)力電池在充放電狀態(tài)的端電壓信息、電流信息以及溫度信息，通過預(yù)先構(gòu)建的融合模型，確定動(dòng)力電池的電所述池荷電狀態(tài)的方法包括：將所述端電壓信息、所述電流信息以及所述溫度信息轉(zhuǎn)換為特征向量輸入所述融合模型的第一模型中，所述第一模型根據(jù)預(yù)設(shè)的第一目標(biāo)函數(shù)以及優(yōu)化目標(biāo)輸出估計(jì)荷電狀態(tài)信息；為所述估計(jì)荷電狀態(tài)信息分配對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重信息，并將所述估計(jì)荷電狀態(tài)信息和所述第一權(quán)重信息輸入所述融合模型的第二模型中，所述第二模型根據(jù)預(yù)設(shè)的第二目標(biāo)函數(shù)以及預(yù)先確定的估計(jì)誤差值確定電池荷電狀態(tài)。
37.示例性地，本發(fā)明實(shí)施例的第一模型可以是基于最小二乘支持向量機(jī)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。最小二乘支持向量機(jī)將傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的不等式限制轉(zhuǎn)換為等式限制，并使用誤差平方和作為損失函數(shù)，將復(fù)雜的非線性求解問題轉(zhuǎn)化為求解線性方程組，并可以使用迭代方式進(jìn)行求解，極大的減小了計(jì)算量，求解速度快，便于工程實(shí)際應(yīng)用。
38.可選地，本發(fā)明實(shí)施例的第一目標(biāo)函數(shù)可以是端電壓信息、電流信息以及溫度信息轉(zhuǎn)換為特征向量后作為輸入量，估計(jì)荷電狀態(tài)信息為輸出量的非線性函數(shù)關(guān)系，其中，估計(jì)荷電狀態(tài)信息是第一模型輸出的動(dòng)力電池荷電狀態(tài)，還需要進(jìn)一步通過第二模型計(jì)算來精確電池荷電狀態(tài)，可以理解為是一種中間狀態(tài)信息。本發(fā)明實(shí)施例的優(yōu)化目標(biāo)可以是模型參數(shù)最優(yōu)化。
39.在一種可選的實(shí)施方式中，所述將所述端電壓信息、所述電流信息以及所述溫度信息轉(zhuǎn)換為特征向量輸入所述融合模型的第一模型中，所述第一模型根據(jù)預(yù)設(shè)的第一目標(biāo)函數(shù)以及優(yōu)化目標(biāo)輸出估計(jì)荷電狀態(tài)信息的方法包括：按照如下公式所示的方法輸出所述估計(jì)荷電狀態(tài)信息：所述估計(jì)荷電狀態(tài)信息：；其中，y表示估計(jì)荷電狀態(tài)信息，n表示特征向量的維度，表示第i個(gè)權(quán)向量，表示特征向量x對(duì)應(yīng)的空間映射函數(shù)，e表示偏差量，表示針對(duì)權(quán)向量和偏差量的最小優(yōu)化目標(biāo)，表示權(quán)向量的初始值，表示正規(guī)化參數(shù)，ei表示第i個(gè)偏差量。
40.本發(fā)明實(shí)施例的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以在完成訓(xùn)練后固定其結(jié)構(gòu)，大大減少了應(yīng)用的計(jì)算負(fù)擔(dān)，并且可以降低浮點(diǎn)數(shù)存儲(chǔ)所用的存儲(chǔ)空間。
41.為了提高本發(fā)明實(shí)施例第一模型的輸出結(jié)果的準(zhǔn)確度可以對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，示例性地，對(duì)第一模型的訓(xùn)練方法可以包括：確定多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的輸出值，也即y對(duì)應(yīng)的值；
將多個(gè)輸出值進(jìn)行數(shù)值排序，并按照從大到小的順序形成輸出序列；按照預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)過濾方式，將輸出序列中頭部和尾部不滿足預(yù)設(shè)閾值的值刪除；將輸出序列中剩余的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一模型直至滿足預(yù)設(shè)訓(xùn)練條件，其中，預(yù)設(shè)訓(xùn)練條件可以包括達(dá)到訓(xùn)練次數(shù)和所輸出的值滿足預(yù)設(shè)精度。
42.在一種可選的實(shí)施方式中，所述第二模型根據(jù)預(yù)設(shè)的第二目標(biāo)函數(shù)以及預(yù)先確定的估計(jì)誤差值確定所述電池荷電狀態(tài)的方法包括：所述第二模型根據(jù)所述估計(jì)荷電狀態(tài)信息、所述第一權(quán)重信息以及所述第二目標(biāo)函數(shù)，確定中間評(píng)估值，其中，所述中間評(píng)估值用于指示所述估計(jì)荷電狀態(tài)信息對(duì)應(yīng)的電池荷電狀態(tài)的評(píng)估結(jié)果;基于所述中間評(píng)估值與所述估計(jì)誤差值計(jì)算模型殘差值；根據(jù)所述模型殘差值結(jié)合條件概率密度函數(shù)確定所述中間評(píng)估值對(duì)應(yīng)的第二權(quán)重信息，結(jié)合所述中間評(píng)估值和所述第二權(quán)重信息的加權(quán)疊加結(jié)果，確定電池荷電狀態(tài)。
43.示例性地，本發(fā)明實(shí)施例的第二模型可以是基于卡爾曼濾波算法構(gòu)建的模型，本發(fā)明實(shí)施例的第二模型可以利用測量值來矯正估計(jì)值，并且通過遞推計(jì)算過程，消除噪聲對(duì)真實(shí)值的干擾。
44.本發(fā)明實(shí)施例的第二模型可以根據(jù)估計(jì)荷電狀態(tài)為其分配對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重信息，其中，第一權(quán)重信息用于指示估計(jì)荷電狀態(tài)與最終輸出的電池荷電狀態(tài)的接近程度，第一權(quán)重信息越大，估計(jì)荷電狀態(tài)與最終輸出的電池荷電狀態(tài)的值越接近。通過將第一模型的輸出結(jié)果進(jìn)一步輸入第二模型中進(jìn)行計(jì)算，可以進(jìn)一步提高模型學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確度，降低噪聲對(duì)最終值的干擾。
45.本發(fā)明實(shí)施例的融合模型是基于不同模型融合構(gòu)建，能夠針對(duì)動(dòng)力電池的具體情況分別輸出兩次電池荷電狀態(tài)，其中，在后模型能夠?qū)υ谇澳Ｐ洼敵龅碾姵睾呻姞顟B(tài)進(jìn)一步處理，增加了模型的學(xué)習(xí)能力，并且可以保證所輸出的電池荷電狀態(tài)更加準(zhǔn)確。
46.s102、根據(jù)所述端電壓信息和所述電流信息的分布規(guī)律，通過預(yù)先建立的電池電路模型確定所述動(dòng)力電池的電池等效內(nèi)阻，示例性地，圖2為本發(fā)明實(shí)施例等效電路模型的示意圖，如圖2所示，其中，表示電池電動(dòng)勢，表示電解質(zhì)內(nèi)阻和連接內(nèi)阻，表示電荷轉(zhuǎn)移阻抗，表示電池?cái)U(kuò)散阻抗，表示輸入電流。
47.通過結(jié)合電池機(jī)理建立電池電路模型，能夠?qū)τ趧?dòng)力電池這種非線性系統(tǒng)，通過參數(shù)輸入和測試總結(jié)電池的規(guī)律特性，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。
48.其中，所述電池電路模型根據(jù)歷史電壓信息和歷史電流信息進(jìn)行訓(xùn)練，并根據(jù)擬合等效電路確定電池等效內(nèi)阻。
49.在一種可選的實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述端電壓信息和所述電流信息的分布規(guī)律，通過預(yù)先建立的電池電路模型確定所述動(dòng)力電池的電池等效內(nèi)阻的方法包括：根據(jù)所述端電壓信息和所述電流信息的分布規(guī)律，確定所述動(dòng)力電池對(duì)應(yīng)的狀態(tài)空間矩陣；基于所述狀態(tài)空間矩陣以及隨機(jī)確定的初始電池等效內(nèi)阻，通過迭代遞推算法更
新電池等效內(nèi)阻，直至電池等效內(nèi)阻與預(yù)設(shè)電池等效內(nèi)阻的協(xié)方差滿足預(yù)設(shè)條件，將滿足預(yù)設(shè)條件時(shí)刻的電池等效內(nèi)阻作為最終的電池等效內(nèi)阻。
50.示例性地，本發(fā)明實(shí)施例的狀態(tài)空間矩陣用于指示端電壓信息、電流信息與等效內(nèi)阻的對(duì)應(yīng)關(guān)系。
51.本發(fā)明實(shí)施例通過電池電路模型只需要端電壓信息和所述電流信息即可確定動(dòng)力電池的電池等效內(nèi)阻，并且根據(jù)電池等效內(nèi)阻能夠準(zhǔn)確地反映電池的內(nèi)部情況，有利于后續(xù)確定電池健康狀態(tài)。
52.s103、根據(jù)所述電池荷電狀態(tài)和所述電池等效內(nèi)阻，通過電池健康狀態(tài)估計(jì)算法確定電池健康狀態(tài)，其中，所述電池健康狀態(tài)估計(jì)算法基于改進(jìn)的卡爾曼濾波算法而來。
53.在一種可選的實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述電池荷電狀態(tài)和所述電池等效內(nèi)阻，通過電池健康狀態(tài)估計(jì)算法確定電池健康狀態(tài)的方法包括：根據(jù)所述電池荷電狀態(tài)和所述電池等效內(nèi)阻，以及所述動(dòng)力電池的標(biāo)定內(nèi)阻和電池容量，通過電池健康狀態(tài)估計(jì)算法確定所述動(dòng)力電池的健康因子，其中，所述健康因子用于指示所述動(dòng)力電池的衰減度；根據(jù)所述健康因子以及所獲取的端電壓信息、電流信息確定所述動(dòng)力電池的實(shí)際電池容量，基于所述實(shí)際電池容量與所述動(dòng)力電池的標(biāo)稱容量的比值確定所述電池健康狀態(tài)。
54.示例性地，本發(fā)明實(shí)施例確定電池健康狀態(tài)的方法可以如下所示：；其中，soh表示電池健康狀態(tài)，sohr表示實(shí)際電池容量，sohb表示標(biāo)稱電池容量，表示權(quán)重因子，e表示數(shù)學(xué)期望，u表示端電壓信息，i表示電流信息，n表示電壓測量節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，bk表示第k個(gè)電壓測量節(jié)點(diǎn)的電壓值對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，uk表示第k個(gè)電壓測量節(jié)點(diǎn)的電壓值，m表示電流測量節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，aj表示第j個(gè)電流測量節(jié)點(diǎn)的電流值對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，ij表示第j個(gè)電流測量節(jié)點(diǎn)的電流值，表示動(dòng)力電池對(duì)應(yīng)的狀態(tài)空間矩陣。
55.本發(fā)明實(shí)施例通過電池荷電狀態(tài)和電池等效內(nèi)阻，將自適應(yīng)方法引入卡爾曼濾波算法中，能夠提高最終輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性，減少估計(jì)誤差。
56.本發(fā)明實(shí)施例提供一種電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的狀態(tài)監(jiān)控方法，所述方法包括：基于電池管理系統(tǒng)獲取動(dòng)力電池在充放電狀態(tài)的端電壓信息、電流信息以及溫度信息，通過預(yù)先構(gòu)建的融合模型，確定動(dòng)力電池的電池荷電狀態(tài)，其中，所述融合模型基于多種不同模型融合構(gòu)建，用于根據(jù)輸入模型與動(dòng)力電池相關(guān)的參數(shù)輸出電池荷電狀態(tài)；本發(fā)明實(shí)施例的融合模型是基于不同模型融合構(gòu)建，能夠針對(duì)動(dòng)力電池的具體情況分別輸出兩次電池荷電狀態(tài)，其中，在后模型能夠?qū)υ谇澳Ｐ洼敵龅碾姵睾呻姞顟B(tài)進(jìn)一步處理，增加了模型的學(xué)習(xí)能力，并且可以保證所輸出的電池荷電狀態(tài)更加準(zhǔn)確。
57.根據(jù)所述端電壓信息和所述電流信息的分布規(guī)律，通過預(yù)先建立的電池電路模型
確定所述動(dòng)力電池的電池等效內(nèi)阻，其中，所述電池電路模型根據(jù)歷史電壓信息和歷史電流信息進(jìn)行訓(xùn)練，并根據(jù)擬合等效電路確定電池等效內(nèi)阻；本發(fā)明實(shí)施例通過電池電路模型只需要端電壓信息和所述電流信息即可確定動(dòng)力電池的電池等效內(nèi)阻，并且根據(jù)電池等效內(nèi)阻能夠準(zhǔn)確地反映電池的內(nèi)部情況，有利于后續(xù)確定電池健康狀態(tài)。
58.根據(jù)所述電池荷電狀態(tài)和所述電池等效內(nèi)阻，通過電池健康狀態(tài)估計(jì)算法確定電池健康狀態(tài)，其中，所述電池健康狀態(tài)估計(jì)算法基于改進(jìn)的卡爾曼濾波算法而來。
59.本發(fā)明實(shí)施例通過電池荷電狀態(tài)和電池等效內(nèi)阻，將自適應(yīng)方法引入卡爾曼濾波算法中，能夠提高最終輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性，減少估計(jì)誤差。
60.本發(fā)明實(shí)施例的第二方面，提供一種電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，圖3為本發(fā)明實(shí)施例電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的狀態(tài)監(jiān)控裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，如圖3所示，所述系統(tǒng)包括：第一單元31，用于基于電池管理系統(tǒng)獲取動(dòng)力電池在充放電狀態(tài)的端電壓信息、電流信息以及溫度信息，通過預(yù)先構(gòu)建的融合模型，確定動(dòng)力電池的電池荷電狀態(tài)，其中，所述融合模型基于多種不同模型融合構(gòu)建，用于根據(jù)輸入模型與動(dòng)力電池相關(guān)的參數(shù)輸出電池荷電狀態(tài)；第二單元32，用于根據(jù)所述端電壓信息和所述電流信息的分布規(guī)律，通過預(yù)先建立的電池電路模型確定所述動(dòng)力電池的電池等效內(nèi)阻，其中，所述電池電路模型根據(jù)歷史電壓信息和歷史電流信息進(jìn)行訓(xùn)練，并根據(jù)擬合等效電路確定電池等效內(nèi)阻；第三單元33，用于根據(jù)所述電池荷電狀態(tài)和所述電池等效內(nèi)阻，通過電池健康狀態(tài)估計(jì)算法確定電池健康狀態(tài)，其中，所述電池健康狀態(tài)估計(jì)算法基于改進(jìn)的卡爾曼濾波算法而來。
61.本發(fā)明實(shí)施例的第三方面，提供電動(dòng)汽車，所述電動(dòng)汽車包括前述的電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。
62.本發(fā)明實(shí)施例的第四方面，一種設(shè)備，包括：處理器；用于存儲(chǔ)處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器；其中，所述處理器被配置為調(diào)用所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的指令，以執(zhí)行前述中任意一項(xiàng)所述的方法。
63.本發(fā)明實(shí)施例的第五方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令，所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)前述中任意一項(xiàng)所述的方法。
64.本發(fā)明可以是方法、裝置、系統(tǒng)和/或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品可以包括計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上載有用于執(zhí)行本發(fā)明的各個(gè)方面的計(jì)算機(jī)可讀程序指令。
65.計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)可以是可以保持和存儲(chǔ)由指令執(zhí)行設(shè)備使用的指令的有形設(shè)備。計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)例如可以是――但不限于――電存儲(chǔ)設(shè)備、磁存儲(chǔ)設(shè)備、光存儲(chǔ)設(shè)備、電磁存儲(chǔ)設(shè)備、半導(dǎo)體存儲(chǔ)設(shè)備或者上述的任意合適的組合。計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)的
更具體的例子（非窮舉的列表）包括：便攜式計(jì)算機(jī)盤、硬盤、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（ram）、只讀存儲(chǔ)器（rom）、可擦式可編程只讀存儲(chǔ)器（eprom或閃存）、靜態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（sram）、便攜式壓縮盤只讀存儲(chǔ)器（cd-rom）、數(shù)字多功能盤（dvd）、記憶棒、軟盤、機(jī)械編碼設(shè)備、例如其上存儲(chǔ)有指令的打孔卡或凹槽內(nèi)凸起結(jié)構(gòu)、以及上述的任意合適的組合。這里所使用的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)不被解釋為瞬時(shí)信號(hào)本身，諸如無線電波或者其他自由傳播的電磁波、通過波導(dǎo)或其他傳輸媒介傳播的電磁波（例如，通過光纖電纜的光脈沖）、或者通過電線傳輸?shù)碾娦盘?hào)。
66.這里所描述的計(jì)算機(jī)可讀程序指令可以從計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)下載到各個(gè)計(jì)算/處理設(shè)備，或者通過網(wǎng)絡(luò)、例如因特網(wǎng)、局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)和/或無線網(wǎng)下載到外部計(jì)算機(jī)或外部存儲(chǔ)設(shè)備。網(wǎng)絡(luò)可以包括銅傳輸電纜、光纖傳輸、無線傳輸、路由器、防火墻、交換機(jī)、網(wǎng)關(guān)計(jì)算機(jī)和/或邊緣服務(wù)器。每個(gè)計(jì)算/處理設(shè)備中的網(wǎng)絡(luò)適配卡或者網(wǎng)絡(luò)接口從網(wǎng)絡(luò)接收計(jì)算機(jī)可讀程序指令，并轉(zhuǎn)發(fā)該計(jì)算機(jī)可讀程序指令，以供存儲(chǔ)在各個(gè)計(jì)算/處理設(shè)備中的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中。
67.用于執(zhí)行本發(fā)明操作的計(jì)算機(jī)程序指令可以是匯編指令、指令集架構(gòu)（isa）指令、機(jī)器指令、機(jī)器相關(guān)指令、微代碼、固件指令、狀態(tài)設(shè)置數(shù)據(jù)、或者以一種或多種編程語言的任意組合編寫的源代碼或目標(biāo)代碼，所述編程語言包括面向?qū)ο蟮木幊陶Z言—諸如smalltalk、c++等，以及常規(guī)的過程式編程語言—諸如“c”語言或類似的編程語言。計(jì)算機(jī)可讀程序指令可以完全地在用戶計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、部分地在用戶計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、作為一個(gè)獨(dú)立的軟件包執(zhí)行、部分在用戶計(jì)算機(jī)上部分在遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、或者完全在遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)或服務(wù)器上執(zhí)行。在涉及遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)的情形中，遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)可以通過任意種類的網(wǎng)絡(luò)—包括局域網(wǎng)(lan)或廣域網(wǎng)(wan)—連接到用戶計(jì)算機(jī)，或者，可以連接到外部計(jì)算機(jī)（例如利用因特網(wǎng)服務(wù)提供商來通過因特網(wǎng)連接）。在一些實(shí)施例中，通過利用計(jì)算機(jī)可讀程序指令的狀態(tài)信息來個(gè)性化定制電子電路，例如可編程邏輯電路、現(xiàn)場可編程門陣列（fpga）或可編程邏輯陣列（pla），該電子電路可以執(zhí)行計(jì)算機(jī)可讀程序指令，從而實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的各個(gè)方面。
68.這里參照根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法、裝置（系統(tǒng)）和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的流程圖和/或框圖描述了本發(fā)明的各個(gè)方面。應(yīng)當(dāng)理解，流程圖和/或框圖的每個(gè)方框以及流程圖和/或框圖中各方框的組合，都可以由計(jì)算機(jī)可讀程序指令實(shí)現(xiàn)。
69.這些計(jì)算機(jī)可讀程序指令可以提供給通用計(jì)算機(jī)、專用計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理裝置的處理單元，從而生產(chǎn)出一種機(jī)器，使得這些指令在通過計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理裝置的處理單元執(zhí)行時(shí)，產(chǎn)生了實(shí)現(xiàn)流程圖和/或框圖中的一個(gè)或多個(gè)方框中規(guī)定的功能/動(dòng)作的裝置。也可以把這些計(jì)算機(jī)可讀程序指令存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，這些指令使得計(jì)算機(jī)、可編程數(shù)據(jù)處理裝置和/或其他設(shè)備以特定方式工作，從而，存儲(chǔ)有指令的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)則包括一個(gè)制造品，其包括實(shí)現(xiàn)流程圖和/或框圖中的一個(gè)或多個(gè)方框中規(guī)定的功能/動(dòng)作的各個(gè)方面的指令。
70.也可以把計(jì)算機(jī)可讀程序指令加載到計(jì)算機(jī)、其他可編程數(shù)據(jù)處理裝置、或其他設(shè)備上，使得在計(jì)算機(jī)、其他可編程數(shù)據(jù)處理裝置或其他設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟，以產(chǎn)生計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的過程，從而使得在計(jì)算機(jī)、其他可編程數(shù)據(jù)處理裝置、或其他設(shè)備上執(zhí)行的指令實(shí)現(xiàn)流程圖和/或框圖中的一個(gè)或多個(gè)方框中規(guī)定的功能/動(dòng)作。
71.附圖中的流程圖和框圖顯示了根據(jù)本發(fā)明的多個(gè)實(shí)施例的系統(tǒng)、方法和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的可能實(shí)現(xiàn)的體系架構(gòu)、功能和操作。在這點(diǎn)上，流程圖或框圖中的每個(gè)方框可以代表一個(gè)模塊、程序段或指令的一部分，所述模塊、程序段或指令的一部分包含一個(gè)或多個(gè)用于實(shí)現(xiàn)規(guī)定的邏輯功能的可執(zhí)行指令。在有些作為替換的實(shí)現(xiàn)中，方框中所標(biāo)注的功能也可以以不同于附圖中所標(biāo)注的順序發(fā)生。例如，兩個(gè)連續(xù)的方框?qū)嶋H上可以基本并行地執(zhí)行，它們有時(shí)也可以按相反的順序執(zhí)行，這依所涉及的功能而定。也要注意的是，框圖和/或流程圖中的每個(gè)方框、以及框圖和/或流程圖中的方框的組合，可以用執(zhí)行規(guī)定的功能或動(dòng)作的專用的基于硬件的系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)，或者可以用專用硬件與計(jì)算機(jī)指令的組合來實(shí)現(xiàn)。
72.注意，除非另有直接說明，否則本說明書(包含任何所附權(quán)利要求、摘要和附圖)中所揭示的所有特征皆可由用于達(dá)到相同、等效或類似目的的可替代特征來替換。因此，除非另有明確說明，否則所發(fā)明的每一個(gè)特征僅是一組等效或類似特征的一個(gè)示例。在使用到的情況下，進(jìn)一步地、較優(yōu)地、更進(jìn)一步地和更優(yōu)地是在前述實(shí)施例基礎(chǔ)上進(jìn)行另一實(shí)施例闡述的簡單起頭，該進(jìn)一步地、較優(yōu)地、更進(jìn)一步地或更優(yōu)地后帶的內(nèi)容與前述實(shí)施例的結(jié)合作為另一實(shí)施例的完整構(gòu)成。在同一實(shí)施例后帶的若干個(gè)進(jìn)一步地、較優(yōu)地、更進(jìn)一步地或更優(yōu)地設(shè)置之間可任意組合的組成又一實(shí)施例。
73.本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)理解，上述描述及附圖中所示的本發(fā)明的實(shí)施例只作為舉例而并不限制本發(fā)明。本發(fā)明的目的已經(jīng)完整并有效地實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明的功能及結(jié)構(gòu)原理已在實(shí)施例中展示和說明，在沒有背離所述原理下，本發(fā)明的實(shí)施方式可以有任何變形或修改。
74.最后應(yīng)說明的是：以上各實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制；盡管參照前述各實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分或者全部技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的范圍。

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