基于特征分解和数据蒙板的电池组故障诊断方法及系统

技术领域

本发明涉及电池组故障诊断技术领域，特别是涉及基于特征分解和数据蒙板的电池组故障诊断方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

因为能够实现碳排放量的降低，新能源发电行业得到了快速发展。然而，风电、光伏、光热等新能源发电方式具有很强的随机性、波动性和间歇性，导致电网对其消纳不足，严重制约了新能源发电行业的发展。为了提高电网对新能源发电的消纳能力，电化学储能系统得到了大量应用，并迅速发展为新能源发电行业的核心支撑。

锂离子电池由于能量密度高、循环寿命长、自放电率低，在电化学储能系统中得到了广泛的应用。然而，锂离子电池的安全管理方法远未成熟，电池系统故障诊断效果差，缺乏快速有效的短路和连接故障诊断方法，导致储能系统发生电池起火、爆炸等安全事故。因此，设计一种电池系统早期故障诊断方法是目前亟待解决的问题。

常见的电池故障有短路故障、电连接故障以及电压传感器故障，其中电压传感器故障包含“检测误差大”和“检测值不变”两种表现形式。早期短路故障通常由电池内部锂枝晶生长引起，表现为电池电压降低，可用容量降低以及电池发热严重等。电连接故障通常由电池连接片表面氧化或者安装位置松动引起，表现为电池电压测量量偏小和连接部位发热严重等。传感器检测误差大的故障通常由恶劣温度和电磁环境引起，表现为电压检测误差增大，有大幅度异常波动等。传感器检测值不变的故障通常由恶劣环境导致的芯片死机引起，表现为传感器测量值保持最后一次测量的值，且不再发生改变。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提供了基于特征分解和数据蒙板的电池组故障诊断方法及系统；

一方面，提供了基于特征分解和数据蒙板的电池组故障诊断方法；

基于特征分解和数据蒙板的电池组故障诊断方法，包括：

使用冗余交叉测量拓扑方式，获取电压检测量；所述电压检测量，包括：所有电池单体自身的电压和所有电池组合体的电压；所述电池组合体是指电池单体与相邻的前一个电阻，以及电池单体与相邻的后一个电阻；

按照设定的时间窗口，对电压检测量进行解耦合，得到二维分析矩阵；对二维分析矩阵进行标准化处理，得到标准化矩阵；根据标准化矩阵，得到协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征值分解，得到最大特征值和最大特征值对应的特征向量；

将最大特征值作为电池组的故障指示器，以确定电池组是否发生故障；

在最大特征值对应的特征向量中，筛选具有减小趋势的元素，若只有第i个元素通过筛选，则说明第i个电压传感器发生故障；若第2i-1个元素和第2i个元素通过筛选，则说明第i个电池单体发生短路故障；若第2i个元素和第2i+1个元素通过筛选，则说明第i个电池单体和第i+1个电池单体之间出现电连接故障，其中，i为大于零的正整数，i表示元素的序号。

另一方面，提供了基于特征分解和数据蒙板的电池组故障诊断系统；

基于特征分解和数据蒙板的电池组故障诊断系统，包括：

获取模块，其被配置为：使用冗余交叉测量拓扑方式，获取电压检测量；所述电压检测量，包括：所有电池单体自身的电压和所有电池组合体的电压；所述电池组合体是指电池单体与相邻的前一个电阻，以及电池单体与相邻的后一个电阻；

处理模块，其被配置为：按照设定的时间窗口，对电压检测量进行解耦合，得到二维分析矩阵；对二维分析矩阵进行标准化处理，得到标准化矩阵；根据标准化矩阵，得到协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征值分解，得到最大特征值和最大特征值对应的特征向量；

第一判断模块，其被配置为：将最大特征值作为电池组的故障指示器，以确定电池组是否发生故障；

第二判断模块，其被配置为：在最大特征值对应的特征向量中，筛选具有减小趋势的元素，若只有第i个元素通过筛选，则说明第i个电压传感器发生故障；若第2i-1个元素和第2i个元素通过筛选，则说明第i个电池单体发生短路故障；若第2i个元素和第2i+1个元素通过筛选，则说明第i个电池单体和第i+1个电池单体之间出现电连接故障，其中，i为大于零的正整数，i表示元素的序号。

再一方面，还提供了一种电子设备，包括：

存储器，用于非暂时性存储计算机可读指令；以及

处理器，用于运行所述计算机可读指令，

其中，所述计算机可读指令被所述处理器运行时，执行上述第一方面所述的方法。

再一方面，还提供了一种存储介质，非暂时性存储计算机可读指令，其中，当非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，执行第一方面所述方法的指令。

再一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行的时候用于实现上述第一方面所述的方法。

上述技术方案具有如下优点或有益效果：

本发明使用冗余交错测量拓扑检测电池和连接点的电压值，通过对测量值进行特征分解，得到故障类型和故障位置，完成故障的区分和诊断，优点如下：

(1)本发明可使用工程上常见的测量电路或前端芯片实现，对电压采样速度也无特殊要求，实现成本低；

(2)本发明采用冗余型测量拓扑，每电池单体的单体电压都由相邻的两个电压传感器采集，提升了电池管理系统的电压采样精度和鲁棒性；

(3)本发明使用的特征分解方法存在固有的正交性，对电流引起的电池电压变化不敏感，而对其中存在的不协调变化分量敏感，可在准确检测电池故障的同时，降低误报率；

(4)本发明基于时间窗口建立了数据蒙板机制，故障指示器会在故障发生时立即做出反应，然后在一定时间后恢复，此时本方法可以检测新发生的故障，避免故障检测通道被旧的故障阻塞，影响故障诊断的及时性，避免故障漏报。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1为实施例一的冗余交叉测量拓扑；

图2为实施例一的电压传感器电路原理图；

图3为实施例一的数据蒙板示意图；

图4为实施例一的故障诊断流程图；

图5为实施例一的C

图6为实施例一的相应特征向量的各元素规律(2#电池短路)；

图7为实施例一的C

图8为实施例一的相应特征向量的各元素规律(2#与3#电池之间电连接故障)；

图9为实施例一的C

图10为实施例一的相应特征向量的各元素规律(3#电压传感器故障)。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

本发明属于电池管理技术领域，公开一种电池系统早期故障诊断方法，可以检测、区分并定位电池系统是否发生电池短路故障、电连接故障以及电压传感器故障。方法主要包含以下步骤：使用冗余交叉测量拓扑检测电池单体电压和连接电阻的电压；按照规定的时间窗口，对电压检测量进行裁剪，得到X

实施例一

本实施例提供了基于特征分解和数据蒙板的电池组故障诊断方法；

基于特征分解和数据蒙板的电池组故障诊断方法，包括：

S101：使用冗余交叉测量拓扑方式，获取电压检测量；所述电压检测量，包括：所有电池单体自身的电压和所有电池组合体的电压；所述电池组合体是指电池单体与相邻的前一个电阻，以及电池单体与相邻的后一个电阻；

S102：按照设定的时间窗口，对电压检测量进行解耦合，得到二维分析矩阵；对二维分析矩阵进行标准化处理，得到标准化矩阵；根据标准化矩阵，得到协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征值分解，得到最大特征值和最大特征值对应的特征向量；

S103：将最大特征值作为电池组的故障指示器，以确定电池组是否发生故障；

S104：在最大特征值对应的特征向量中，筛选具有减小趋势的元素，若只有第i个元素通过筛选，则说明第i个电压传感器发生故障；若第2i-1个元素和第2i个元素通过筛选，则说明第i个电池单体发生短路故障；若第2i个元素和第2i+1个元素通过筛选，则说明第i个电池单体和第i+1个电池单体之间出现电连接故障，其中，i为大于零的正整数，i表示元素的序号。

进一步地，所述S101：使用冗余交叉测量拓扑方式，获取电压检测量，具体包括：

电池组，包括：依次连接的电池组负极、第1个连接点、电阻R

在第1个连接点和第3个连接点之间连接第一电压传感器；在第2个连接点和第4个连接点之间连接第二电压传感器；在第3个连接点和第5个连接点之间连接第三电压传感器；在第4个连接点和第6个连接点之间连接第四电压传感器；在第5个连接点和第7个连接点之间连接第五电压传感器；在第6个连接点和第8个连接点之间连接第六电压传感器；以此类推；

在第2n-1个连接点和第2n+1个连接点之间连接第2n-1电压传感器；在第2n个连接点和第2n+2个连接点之间连接第2n电压传感器；

第一电压传感器输出电压为

进一步地，所述S101：使用冗余交叉测量拓扑方式，获取电压检测量，包括：

得到电压检测数据向量

根据测量拓扑和基尔霍夫电压定律，得知测量数据向量的分解式为：

其中，V

应理解地，所述第1电池单体、第2电池单体、第3电池单体……第n-1电池单体与第n电池单体的内部结构是一样的，所述第1电池单体，包括：并联的若干个电池。

如图1所示，通过冗余交叉测量拓扑，测量电池和连接点的电压，得到测量数据向量

如图2所示，电池组，包括：依次连接的电池组负极、第1个连接点、电阻R

所述第1个连接点通过第2组电压传感器的第1根接线连接到CON2芯片的1号端口；所述第2个连接点通过第1组电压传感器的第1根接线连接到CON2芯片的2号端口；所述第3个连接点通过第2组电压传感器的第2根接线连接到CON2芯片的3号端口；

所述第4个连接点通过第1组电压传感器的第2根接线连接到CON2芯片的4号端口；所述第5个连接点通过第2组电压传感器的第3根接线连接到CON2芯片的5号端口；所述第6个连接点通过第1组电压传感器的第3根接线连接到CON2芯片的6号端口；

所述第7个连接点通过第2组电压传感器的第4根接线连接到CON2芯片的7号端口；所述第8个连接点通过第1组电压传感器的第4根接线连接到CON2芯片的8号端口；所述第9个连接点通过第2组电压传感器的第5根接线连接到CON2芯片的9号端口；

所述第10个连接点通过第1组电压传感器的第5根接线连接到CON2芯片的10号端口；所述第11个连接点通过第2组电压传感器的第6根接线连接到CON2芯片的11号端口；所述第12个连接点通过第1组电压传感器的第6根接线连接到CON2芯片的12号端口；

CON2芯片的13号端口与2号前端芯片的C0端口连接；CON2芯片的14号端口与1号前端芯片的C0端口连接；CON2芯片的15号端口与2号前端芯片的C1端口连接；CON2芯片的16号端口与1号前端芯片的C1端口连接；

CON2芯片的17号端口与2号前端芯片的C2端口连接；CON2芯片的18号端口与1号前端芯片的C2端口连接；CON2芯片的19号端口与2号前端芯片的C3端口连接；CON2芯片的20号端口与1号前端芯片的C3端口连接；

CON2芯片的21号端口与2号前端芯片的C4端口连接；CON2芯片的22号端口与1号前端芯片的C4端口连接；CON2芯片的23号端口与2号前端芯片的C5端口连接；CON2芯片的24号端口与1号前端芯片的C5端口连接。

每电池单体的单体电压和每个位置的连接电阻都包含在两个电压传感器的测量值中。虽然电池电压、电流和连接点电压的变化都具有随机性，但是他们的变化规律是不变的，这一特性可用于完成故障的检测和区分。

示例性地，所述1号前端芯片和2号前端芯片，可以采用ADI公司的LT68xx系列、NXP公司的MC33771系列。

进一步地，如图3所示，S102：按照设定的时间窗口，对电压检测量进行解耦合，得到二维分析矩阵，具体包括：

建立宽度为w的时间窗口，以时间维度拓宽V

设定时间窗口的移动步长；时间窗口就是数据蒙板；

将时间窗口在电压检测数据向量上按照设定移动步长，从左到右进行滑动，每滑动一步，将时间窗口内的数据整理为二维分析矩阵X

其中，x

在数据分析中加入蒙板机制(如图3所示)，将分析过程与时间窗口外的V

进一步地，S102：对二维分析矩阵进行标准化处理，得到标准化矩阵，具体包括：

将公式(1)简化为：

x＝As

其中：

再结合公式(2)，在时间维度拓展向量x，得到得到二维分析矩阵X

X

其中：

表示时间窗口内的第k时刻下的第i个电池的电压。

R

对X

其中，μ

进一步地，S102：根据标准化矩阵，得到协方差矩阵，具体包括：

其中，C

进一步地，S102：对协方差矩阵进行特征值分解，得到最大特征值和最大特征值对应的特征向量，具体包括：

并对协方差矩阵C

其中，Λ

进一步地，S103：将最大特征值作为电池组的故障指示器，以确定电池组是否发生故障，具体包括：如果最大特征值小于设定阈值，则表示电池组未发生故障，否则表示电池组发生故障。

应理解地，C

应理解地，所述S104：在最大特征值对应的特征向量中，筛选具有减小趋势的元素，在C

通过以上步骤，即可完成电池系统电池短路故障、电连接故障和电压传感器故障的检测、区分和定位，其流程图如图4所示。

根据实验结果，当第2节电池出现短路故障后，C

实施例二

本实施例提供了基于特征分解和数据蒙板的电池组故障诊断系统；

基于特征分解和数据蒙板的电池组故障诊断系统，包括：

获取模块，其被配置为：使用冗余交叉测量拓扑方式，获取电压检测量；所述电压检测量，包括：所有电池单体自身的电压和所有电池组合体的电压；所述电池组合体是指电池单体与相邻的前一个电阻，以及电池单体与相邻的后一个电阻；

处理模块，其被配置为：按照设定的时间窗口，对电压检测量进行解耦合，得到二维分析矩阵；对二维分析矩阵进行标准化处理，得到标准化矩阵；根据标准化矩阵，得到协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征值分解，得到最大特征值和最大特征值对应的特征向量；

第一判断模块，其被配置为：将最大特征值作为电池组的故障指示器，以确定电池组是否发生故障；

第二判断模块，其被配置为：在最大特征值对应的特征向量中，筛选具有减小趋势的元素，若只有第i个元素通过筛选，则说明第i个电压传感器发生故障；若第2i-1个元素和第2i个元素通过筛选，则说明第i个电池单体发生短路故障；若第2i个元素和第2i+1个元素通过筛选，则说明第i个电池单体和第i+1个电池单体之间出现电连接故障，其中，i为大于零的正整数，i表示元素的序号。

此处需要说明的是，上述获取模块、处理模块、第一判断模块和第二判断模块对应于实施例一中的步骤S101至S104，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

上述实施例中对各个实施例的描述各有侧重，某个实施例中没有详述的部分可以参见其他实施例的相关描述。

所提出的系统，可以通过其他的方式实现。例如以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如上述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时，可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另外一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

实施例三

本实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行上述实施例一所述的方法。

应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。

在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

实施例一中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

实施例四

本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例一所述的方法。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。