基于D-S證據(jù)理論的礦用鋰離子電源管理系統(tǒng)

李博

（煤炭科學(xué)技術(shù)研究院有限公司 北京100013）

基于D-S證據(jù)理論的礦用鋰離子電源管理系統(tǒng)

李博

（煤炭科學(xué)技術(shù)研究院有限公司 北京100013）

針對鋰離子蓄電池在煤礦井下安全、可控應(yīng)用的問題，提出了一種基于D-S證據(jù)理論多傳感器信息融合技術(shù)的礦用鋰離子蓄電池電源管理方法，利用多傳感器技術(shù)對目標(biāo)信息監(jiān)控全面性的特點(diǎn)，賦予傳感器信息合理的權(quán)值，通過對鋰離子蓄電池電源工作狀態(tài)的實(shí)時采集和對多種信息的融合處理，實(shí)現(xiàn)對礦用鋰離子蓄電池使用中的風(fēng)險評估，并對可能發(fā)生的爆炸、自燃等風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警及啟動保護(hù)措施，確保鋰離子蓄電池電源在煤礦井下的可靠應(yīng)用。

D-S證據(jù)理論；電池管理系統(tǒng)；信息融合；鋰離子蓄電池

由于近年來隨著鋰離子蓄電池技術(shù)的成熟，工藝水平、能量密度和使用安全性的提高，在很多行業(yè)都得到廣泛應(yīng)用，而鉛酸蓄電池在煤礦行業(yè)的逐步停止使用，在礦業(yè)領(lǐng)域以鋰離子蓄電池為儲能元件電源成為礦用后備電源發(fā)唯一的發(fā)展方向。同時鋰離子蓄電池本身在使用過程中依然存在爆炸、自燃等風(fēng)險也成為制約其在煤礦行業(yè)發(fā)展的重要因素。目前主要是通過電池管理系統(tǒng)對鋰離子蓄電池的工作狀態(tài)信息進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，依據(jù)對各單傳感器預(yù)先設(shè)定閾值實(shí)現(xiàn)對鋰離子蓄電池電源的通斷控制來實(shí)現(xiàn)風(fēng)險管理。由于單傳感器采集信息的不全面性和缺乏對整個采集周期信息的動態(tài)評估，雖然通過采樣閾值控制了電源的開停，但由于在開關(guān)動作后電池內(nèi)部的能量聚集效應(yīng)，還造成很多風(fēng)險隱患[1-2]。

文中采用基于D-S證據(jù)理論算法的風(fēng)險評評估方法與礦用鋰離子蓄電池管理系統(tǒng)相結(jié)合，通過對各傳感器信息的融合處理和對整個采集周期各時段信息的動態(tài)評估，實(shí)現(xiàn)礦用鋰離子蓄電池電源的監(jiān)控預(yù)警和風(fēng)險管控。

1 基于D-S證據(jù)理論電池管理算法原理

1.1 風(fēng)險分析及信息特征的提取

鋰離子蓄電池電源狀態(tài)風(fēng)險評估主要有4種信息源，電池充放電電流、電壓、電池電極溫度和電池電極升溫速率[3]，同時電壓、電池剩余容量和電池腔環(huán)境溫度也作為輔助的信息源為風(fēng)險評估結(jié)果提供一定的證據(jù)支持[4-5]。

引起礦用鋰離子蓄電池電源故障或可能發(fā)生故障趨勢的原因主要有電池的充、放電超過電池本身范圍，即控制充、放電的電子器件發(fā)生故障或由于電池組本身的不一致性及鋰離子電池薄膜老化造成的電池性能降低，最終導(dǎo)致電流超過電池組本身的承受能力[6-7]。故障發(fā)生后風(fēng)險信息的特征主要通過電池組電流和溫度的相對變化和自身的變化速率體現(xiàn)，主要形式有兩方面：

一方面電池組電流的輸入、輸出不穩(wěn)定。雖然鋰離子蓄電池充、放電，特別是在充電過程中也會有一定波動，但通過對充電機(jī)的有效控制和充電機(jī)與電池匹配的不斷完善，一個成熟的電源產(chǎn)品正常的電流波動范圍一般在1%～3%之間，而持續(xù)的電流大幅波動可能是電池組各單體電池一致性變差或充電器件故障造成，而如果是電池組各單體電池間一致性變差，說明整組電池的使用壽命耗盡，持續(xù)使用可能會造成電池組的漏液、自燃甚至爆炸。

另一方面鋰離子電池的溫度監(jiān)控。由于鋰離子蓄電池本身的化學(xué)成分及目前鋰離子電池薄膜技術(shù)水平的限制，一般工業(yè)級和商業(yè)級鋰離子蓄電池的可靠工作環(huán)境溫度不能超過80℃（煤礦關(guān)于鋰離子蓄電池電源的標(biāo)準(zhǔn)中，由于電池位于隔爆腔體的特殊性，因此溫度限定在60℃以下），隨著鋰離子蓄電池溫度的升高，超過100℃時電池薄膜的會加速老化，大幅影響電池的壽命，大部分鋰離子蓄電池的薄膜會在150℃左右開始快速分解，一旦電池薄膜分解，電池內(nèi)部就會發(fā)生劇烈的化學(xué)反應(yīng)，電池內(nèi)溫度迅速升高，最終造成鋰離子蓄電池的燃燒和爆炸。

因此通過以上對各風(fēng)險源本身特性及相關(guān)性的分析，形成基于D-S證據(jù)理論的風(fēng)險評估方法，判斷礦用鋰離子蓄電池電源的工作狀態(tài)，并依據(jù)風(fēng)險判定采取相應(yīng)的措施，以有效的管控鋰離子蓄電池在煤礦井下可靠使用[8-10]。

1.2 證據(jù)的權(quán)值分配

D-S證據(jù)理論主要優(yōu)勢是處理由于多種因素引起的不確定性，基于貝葉斯概率及歷史數(shù)據(jù)可以計算出每路信息動作變化可能引起風(fēng)險因素的概率，并依據(jù)概率賦予各傳感器權(quán)值，形成基本可信度分配，即各條證據(jù)識別，然后依據(jù)D-S證據(jù)理論信息融合各條證據(jù)得出對整體的風(fēng)險評估。

其兩個信息信度的合成法則為：

在權(quán)值分配上，若證據(jù)信息間相關(guān)性越大，信息融合熵就越小，反之，相關(guān)性越小，信息融合熵就越大，該證據(jù)的權(quán)值就越大[11-12]。

1.3 基于D-S證據(jù)理論的電源風(fēng)險評估算法

1）關(guān)于同類目標(biāo)的證據(jù)識別

該類信息融合主要針對溫度與溫升速率和電流波動等可能反饋出電池組出現(xiàn)爆炸、自燃風(fēng)險的信息。

設(shè)針對同一單體鋰離子蓄電池電極采樣溫度與溫升速率，傳感器采集信息S1和S2，識別該目標(biāo)為的信任分配為：

由于S1和S2均是溫度信息為同一類證據(jù)，故基本信任分配為：

則S1和S2識別溫度信息A1的可信度、似真度及未知度分別為：

由此推出：S1和S2識別的基本信任分配的信任度分配的可信度、似真度和未知度為：

經(jīng)過對同一連續(xù)時間軸上采集的傳感器動態(tài)信息融合后較單獨(dú)采集信息的識別不確定性減少、可信度增加、似真度不變、未知度減少，對目標(biāo)信息的動態(tài)變化判斷更準(zhǔn)確。

2）多傳感器關(guān)于目標(biāo)M提供不同類的證據(jù)識別

該類信息融合主要針對溫度與電流、溫度與容量、電壓與電流關(guān)聯(lián)識別，從相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)變化識別鋰離子蓄電池組可能發(fā)生爆炸和自燃的風(fēng)險。

設(shè)傳感器S1識別目標(biāo)M為A1，傳感器S2識別目標(biāo) M 為則通過采集原始信息的融合，得出S1和S2證據(jù)決策識別的可信任度分配的可信度、似真度和未知度為：

即通過D-S證據(jù)理論融合溫度與電流、溫度與容量、電壓與電流等關(guān)聯(lián)信息，做出的電源風(fēng)險評估和預(yù)警，可信度和似真度都得到增強(qiáng)，從而減少了各單傳感器識別的不確定性[13-15]。

2 實(shí)例分析

以配置有基于D-S證據(jù)理論風(fēng)險評估的鋰離子電源管理系統(tǒng)的100Ah磷酸鐵鋰電池礦用電源為例，依據(jù)煤礦井下工況進(jìn)行老化，并模擬可能觸發(fā)鋰離子蓄電池電源發(fā)生自燃、爆炸、漏液等風(fēng)險的觸發(fā)條件。通過防爆穿腔端子采集電池組及單體電池的電壓、電流、電池的溫度和溫升速率等信息，把這些監(jiān)測信息作為信息融合的信息輸入數(shù)據(jù)。在過充和過放兩種條件下，經(jīng)過D-S證據(jù)理論算法分別從多源信息的有效性及融合算法的有效性測試該電池管理系統(tǒng)的功能。

依據(jù)《礦用隔爆（兼本安）型鋰離子蓄電池電源安全技術(shù)要求（暫 行）》中的檢驗(yàn)要求，模擬電源充電保護(hù)措施失效、放電過載或由于老化、電池組各單體電池出現(xiàn)不一致等原因造成電池電氣性能變差，經(jīng)過D-S證據(jù)理論信息融合，輸入信息溫度、電流、電壓、溫升速率相對鋰離子蓄電池組發(fā)生爆炸或自燃的融合熵分別為 H（Y/Z1）=0．219、H（Y/Z2）=0．394、H（Y/Z3）=0．535、H（Y/Z4）=0．231，其中 Z1～Z4分別代表輸入信息溫度、電流、電壓、溫升速率，Y代表鋰離子蓄電池發(fā)生爆炸或自燃，H是融合后的熵。從上述融合結(jié)果可以分析出溫度是引起鋰離子蓄電池發(fā)生爆炸或自燃的最主要因素。而對這4種信息進(jìn)行兩兩信息融合后，溫度和電流融合熵為：H（Y/Z1·Z2）=0．135；溫度和溫升速率融合熵為：H（Y/Z1·Z4）=0．104；電流和電壓融合熵為：H（Y/Z3·Z2）=0．291，電壓與溫度融合熵為 H（Y/Z1·Z3）=0．212；電壓與溫升速率融合熵為：H（Y/Z3·Z4）=0．225；電流與溫升速率融合熵為：H（Y/Z2·Z4）=0．117。 多信息識別相對于與單一信息識別，當(dāng)多信息融合熵明顯小于任一單一信息融合熵時，證明該組信息間相關(guān)度較大，通過信息融合可以效降低了系統(tǒng)識別的不確定度，溫度與電流、電流與電壓、溫度與溫升速率、電流與溫升速率的信息融合都大大的降低了融合熵，改善了系統(tǒng)識別的可靠性，而電壓與溫度和電壓與溫升速率的信息融合結(jié)果沒有明顯降低融合熵，即改善識別的可靠性。因此在實(shí)際應(yīng)用中，主要采用有效的信息融合作為電池管理系統(tǒng)風(fēng)險評估的依據(jù)，忽略無效的融合運(yùn)算，以提高電源狀態(tài)評估的可靠性和實(shí)時性。

3 結(jié) 論

通過實(shí)例數(shù)據(jù)分析，文中提出的基于D-S證據(jù)理論的多傳感器信息融合的礦用鋰離子蓄電池電源管理方法，通過對礦用鋰離子蓄電池電源工況信息連續(xù)性融合處理和相關(guān)性融合處理，實(shí)現(xiàn)對鋰離子蓄電池應(yīng)用中可能產(chǎn)生的風(fēng)險進(jìn)行了可靠管控和風(fēng)險預(yù)測。為鋰離子蓄電池在煤礦井下這一高危環(huán)境下可靠應(yīng)用提供了保障，該技術(shù)的推廣完善對煤礦生產(chǎn)有較高的安全效益和經(jīng)濟(jì)效益。

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Based on D-S evidence theory of mine lithium-ion power management system

LI Bo
（China Coal Research Institute，Beijing 100013，China）

Aiming at the problem of safe and controllable using lithium ion battery，it puts forward a mine lithium ion battery power management method which Based on D-S evidence theory of multisensor information fusion technology.This method using multi-sensor monitoring the comprehensive characteristics of information technology on the target.It gives weights of single sensor information is reasonable.By collecting lithium ion battery power supply status information and multi-information fusion processing，it realize the risk assessment of the mine lithium ion battery and the risk alarm of explosion and spontaneous.At same time it starts the protection measures.The method can ensure a reliable application of lithium ion battery power in coal mine.

D-S evidence theory； Battery Management System（BMS）； data fusion； Lithium ion battery

TN91

A

1674－6236（2017）17-0161-03

2016-07-05稿件編號：201607029

李 博（1982—），男，遼寧撫順人，碩士研究生，高級工程師。研究方向：煤礦裝備及防爆電器檢驗(yàn)設(shè)備研發(fā)。