BMS算法設(shè)計電池SOH介紹2021-08-28 08:03
本期咱們繼續(xù)來聊聊電池包SOH的算法實現(xiàn)，本次重要聊一聊用電化學(xué)阻抗譜法，基于模型的估算和機械疲勞的理論方法來實現(xiàn)SOH的估算。上一篇文章沒有看到的朋友不用著急，文章中會有上一篇的鏈接。趁著周末的大好時光，一起來學(xué)習(xí)下吧！
阻抗譜法
電池模型參數(shù)化的一個已知的模型是電化學(xué)阻抗譜（ElectrochemicalImpedanceSpectroscopy－EIS）。此模型的重要優(yōu)勢就是可以利用動態(tài)的電流來進行估算，利用電流流動時的SOC的變化。
EIS一般用于SOC的估算，但也會用來作為SOH的學(xué)術(shù)研究。研究了溫度、放電深度（DOD）和循環(huán)次數(shù)對鋰離子電池放電容量的影響。日歷壽命和循環(huán)壽命都已經(jīng)考慮在內(nèi)，并且都進行了測試，結(jié)果表明：隨著溫度的上升（20℃－＞40℃）或者是放電深度的變化（20％－＞40％），會加快電池的容量衰減。容量衰減是循環(huán)次數(shù)平方根的函數(shù)，循環(huán)次數(shù)是電芯壽命的線性函數(shù)。下圖展示了由于電流（C／3）的中斷引起的在不同SOC水平下的電池電壓變化的測量：
圖1
一定條件下的電壓變化測量來估算SOH△V1是施加放電負載時的電壓降；△V2是當(dāng)電流移除時的電壓回升；△V3是20分鐘后的總的電壓回升。這三個可測量的參數(shù)被用來研究，目的是找到他們和SOH的關(guān)系。并且研究結(jié)果表明：由于放電（△V1表明放電的電阻）引起的電壓降與循環(huán)數(shù)是線性關(guān)系并且可以用來估算電池的SOH。
基于EIS技術(shù)來分析電芯的重要優(yōu)勢是精度；然而，缺點是由于他們本身的復(fù)雜性，很難被應(yīng)用到實際工程中。因此，此種方法不適用于在線實時應(yīng)用。
在線電池參數(shù)辨識法
在眾多的電池SOH估算技術(shù)中，為了提高估算的精度，構(gòu)造了一種電芯模型，并且將其用來支持測量的數(shù)據(jù)。在此種方法中，一個電芯的數(shù)學(xué)模型與實時系統(tǒng)并行運行，來預(yù)測電池在電流輸入下的終端電壓輸出。預(yù)測的數(shù)值和實際測量之間的誤差被作為模型的修正。
一種基于模型估算SOH的方法的基本框架如下圖所示。包含：實時在線測量，電池模型參數(shù)化（參數(shù)辨識）和一個在參數(shù)和電池SOH之間的非線性映射。SOH估算器會在離線時受訓(xùn)來找到SOC和SOH之間的關(guān)系。在估算單元中也可以把溫度的影響考慮進來。
圖2在線參數(shù)辨識估算電池SOH
在此估算器中，辨識結(jié)果與SOH之間的非線性映射函數(shù)如下：
SOH＝g（p1，p2，p3，．．．）
此處pi是第i個辨識的電池參數(shù)。在圖2中，只有一個參數(shù)被考慮進來——歐姆放電電阻；然而，一個聯(lián)合的參數(shù)可以被用在此框架中。此技術(shù)的缺點是要在各種條件下的足夠大量的測試數(shù)據(jù)來訓(xùn)練此模型。
比如，卡爾曼濾波器用來在線辨識電池的歐姆電阻，用于SOH估算。同時，對電池老化的過程進行研究，建立各種條件下的歐姆電阻與SOH關(guān)系的查表（圖）。最終，整個系統(tǒng)是由參數(shù)辨識器（KF）和查表組合而成，使用的概念類似于圖2展示的框架。
機械疲勞理論估算SOH
此方法來源于機械疲勞理論（MechanicalFatigueTheory）。機械疲勞理論在闡述了在不同的載荷用途下的“疲勞現(xiàn)象”。在某些情況下，組件可能會承受反復(fù)的開關(guān)負載。一定數(shù)量的負載循環(huán)之后，內(nèi)部可能會出現(xiàn)疲勞現(xiàn)象，此現(xiàn)象通常可能導(dǎo)致組件的崩潰。使用機械疲勞理論，在這種負載的條件下，組件的壽命可以被估算成循環(huán)數(shù)的函數(shù)。
基于機械疲勞理論的電池SOH估算方法的技術(shù)之一的理論是“損害累積”（DamageAccumulation）。用這種方法，電池的老化是使用一個框架來估算的，在這個框架中，機械部件的老化時用palmgren－Miner規(guī)則來計算的。該規(guī)則含義了在一些列可變負載下的組件的機械壽命。組件的壽命是根據(jù)在給定條件下施加的負載的循環(huán)數(shù)來計算。在此類表述中，組件的EOL由壽命降低指數(shù)（LRI）來含義，介于0和1之間，單位值表示EOL。在這種方法中，每個部件都要在不同載荷條件下進行試驗。假設(shè)Ni是在含義負載（Li）條件下的循環(huán)數(shù)，N（Li）是新的在相同負載失效前的條件下的組件的循環(huán)數(shù)，LRI在一系列的變化的負載（Li，i＝1．．．s）中的含義如下：
N（Li）基于實驗測試數(shù)據(jù)來獲取，并且其也被定為EOL。實際上，電池的EOL被通過不同的方式含義。使用容量衰減的概念來含義電池的EOL，一個損害測量含義如下：
此種方法給出的有效結(jié)果，當(dāng)且僅當(dāng)以下的因子分解是可行的：
含義為壽命因數(shù)，
含義為嚴(yán)重度因數(shù)。嚴(yán)重度因數(shù)取決于參數(shù)，比如溫度，放電深度，電流比率，并且它取決于基于老化的實驗測試數(shù)據(jù)。
阻抗譜法
電池模型參數(shù)化的一個已知的模型是電化學(xué)阻抗譜（ElectrochemicalImpedanceSpectroscopy－EIS）。此模型的重要優(yōu)勢就是可以利用動態(tài)的電流來進行估算，利用電流流動時的SOC的變化。
EIS一般用于SOC的估算，但也會用來作為SOH的學(xué)術(shù)研究。研究了溫度、放電深度（DOD）和循環(huán)次數(shù)對鋰離子電池放電容量的影響。日歷壽命和循環(huán)壽命都已經(jīng)考慮在內(nèi)，并且都進行了測試，結(jié)果表明：隨著溫度的上升（20℃－＞40℃）或者是放電深度的變化（20％－＞40％），會加快電池的容量衰減。容量衰減是循環(huán)次數(shù)平方根的函數(shù)，循環(huán)次數(shù)是電芯壽命的線性函數(shù)。下圖展示了由于電流（C／3）的中斷引起的在不同SOC水平下的電池電壓變化的測量：
圖1
一定條件下的電壓變化測量來估算SOH△V1是施加放電負載時的電壓降；△V2是當(dāng)電流移除時的電壓回升；△V3是20分鐘后的總的電壓回升。這三個可測量的參數(shù)被用來研究，目的是找到他們和SOH的關(guān)系。并且研究結(jié)果表明：由于放電（△V1表明放電的電阻）引起的電壓降與循環(huán)數(shù)是線性關(guān)系并且可以用來估算電池的SOH。
基于EIS技術(shù)來分析電芯的重要優(yōu)勢是精度；然而，缺點是由于他們本身的復(fù)雜性，很難被應(yīng)用到實際工程中。因此，此種方法不適用于在線實時應(yīng)用。
在線電池參數(shù)辨識法
在眾多的電池SOH估算技術(shù)中，為了提高估算的精度，構(gòu)造了一種電芯模型，并且將其用來支持測量的數(shù)據(jù)。在此種方法中，一個電芯的數(shù)學(xué)模型與實時系統(tǒng)并行運行，來預(yù)測電池在電流輸入下的終端電壓輸出。預(yù)測的數(shù)值和實際測量之間的誤差被作為模型的修正。
一種基于模型估算SOH的方法的基本框架如下圖所示。包含：實時在線測量，電池模型參數(shù)化（參數(shù)辨識）和一個在參數(shù)和電池SOH之間的非線性映射。SOH估算器會在離線時受訓(xùn)來找到SOC和SOH之間的關(guān)系。在估算單元中也可以把溫度的影響考慮進來。
圖2在線參數(shù)辨識估算電池SOH
在此估算器中，辨識結(jié)果與SOH之間的非線性映射函數(shù)如下：
SOH＝g（p1，p2，p3，．．．）
此處pi是第i個辨識的電池參數(shù)。在圖2中，只有一個參數(shù)被考慮進來——歐姆放電電阻；然而，一個聯(lián)合的參數(shù)可以被用在此框架中。此技術(shù)的缺點是要在各種條件下的足夠大量的測試數(shù)據(jù)來訓(xùn)練此模型。
比如，卡爾曼濾波器用來在線辨識電池的歐姆電阻，用于SOH估算。同時，對電池老化的過程進行研究，建立各種條件下的歐姆電阻與SOH關(guān)系的查表（圖）。最終，整個系統(tǒng)是由參數(shù)辨識器（KF）和查表組合而成，使用的概念類似于圖2展示的框架。
機械疲勞理論估算SOH
此方法來源于機械疲勞理論（MechanicalFatigueTheory）。機械疲勞理論在闡述了在不同的載荷用途下的“疲勞現(xiàn)象”。在某些情況下，組件可能會承受反復(fù)的開關(guān)負載。一定數(shù)量的負載循環(huán)之后，內(nèi)部可能會出現(xiàn)疲勞現(xiàn)象，此現(xiàn)象通常可能導(dǎo)致組件的崩潰。使用機械疲勞理論，在這種負載的條件下，組件的壽命可以被估算成循環(huán)數(shù)的函數(shù)。
基于機械疲勞理論的電池SOH估算方法的技術(shù)之一的理論是“損害累積”（DamageAccumulation）。用這種方法，電池的老化是使用一個框架來估算的，在這個框架中，機械部件的老化時用palmgren－Miner規(guī)則來計算的。該規(guī)則含義了在一些列可變負載下的組件的機械壽命。組件的壽命是根據(jù)在給定條件下施加的負載的循環(huán)數(shù)來計算。在此類表述中，組件的EOL由壽命降低指數(shù)（LRI）來含義，介于0和1之間，單位值表示EOL。在這種方法中，每個部件都要在不同載荷條件下進行試驗。假設(shè)Ni是在含義負載（Li）條件下的循環(huán)數(shù)，N（Li）是新的在相同負載失效前的條件下的組件的循環(huán)數(shù)，LRI在一系列的變化的負載（Li，i＝1．．．s）中的含義如下：
N（Li）基于實驗測試數(shù)據(jù)來獲取，并且其也被定為EOL。實際上，電池的EOL被通過不同的方式含義。使用容量衰減的概念來含義電池的EOL，一個損害測量含義如下：
此種方法給出的有效結(jié)果，當(dāng)且僅當(dāng)以下的因子分解是可行的：
含義為壽命因數(shù)，
含義為嚴(yán)重度因數(shù)。嚴(yán)重度因數(shù)取決于參數(shù)，比如溫度，放電深度，電流比率，并且它取決于基于老化的實驗測試數(shù)據(jù)。
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