基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力電池故障診斷研究

趙士博 申彩英 郭增江

摘 要：汽車動(dòng)力電池的某些故障比較容易診斷 比如過壓、過充、SOC異常等故障 但也存在一些不明顯的故障 如電池容量變小、電池內(nèi)阻大等 無法通過實(shí)時(shí)采集的電池?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行診斷。文章便是針對這類故障對電池充放電歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析診斷 然后結(jié)合模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)電池故障診斷系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：動(dòng)力電池;故障診斷;模糊理論;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：U464.9+3 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1671-7988（2020）18-07-03

Abstract： Some obvious faults of vehicle power battery are easy to diagnose， such as overvoltage， overcharge， abnormal SOC， etc.， but there are also some non-obvious faults， such as battery capacity becoming smaller， battery internal resistance being large， etc.， which can not be diagnosed by real-time collected battery data， but need to analyze and diagnose the battery charging and discharging historical data. Then the battery fault diagnosis system is designed by combining fuzzy theory with neural networ.

Keywords： Power battery; Fault diagnosis; Fuzzy theory; Neural network

CLC NO.： U464.9+3? Document Code： A? Article ID： 1671-7988（2020）18-07-03

前言

電池故障的發(fā)生受許多因素的影響 電池中表現(xiàn)出來的故障癥狀與故障原因之間存在非常大的不確定性和模糊性。本文針對電池故障原因的不確定性、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合優(yōu)勢 提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池故障診斷系統(tǒng)。數(shù)據(jù)通過利用實(shí)驗(yàn)室新威高性能電池檢測系統(tǒng)進(jìn)行電池故障實(shí)驗(yàn) 得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果后 計(jì)算隸屬度。之后用MATLAB構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練 將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較 最終選擇徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所設(shè)計(jì)的故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行仿真試驗(yàn) 結(jié)果表明 該系統(tǒng)能夠正確診斷電池故障的原因 并給出各種電池故障的嚴(yán)重程度 因此該系統(tǒng)可應(yīng)用于對電池管理系統(tǒng)中的電池故障原因進(jìn)行準(zhǔn)確診斷分析和報(bào)警 提高電池使用的安全性。

本文基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電動(dòng)汽車動(dòng)力電池故障診斷研究 主要進(jìn)行診斷的故障是電池容量變小、內(nèi)阻過大、充電不足 這些故障不會(huì)很明顯的表現(xiàn)出來 需要對電池充放電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 這里主要用到的數(shù)據(jù)是電池充放電電壓。設(shè)計(jì)的鋰離子動(dòng)力電池故障診斷系統(tǒng) 如圖1所示：

輸入部分包括：充電電壓上升快/慢、放電電壓下降快、充電電壓高/低、放電電壓低;模糊化部分求故障隸屬度 然后組成模糊向量集合;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分是運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 通過電池的故障癥狀進(jìn)行推理診斷 診斷產(chǎn)生故故障的原因;清晰化是去模糊化 組成故障隸屬度集合向量;輸出是不能直接測出來的故障包括：電池容量變小、內(nèi)阻過大、充電不足 之后可以確定故障嚴(yán)重度。

1 充放電實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)設(shè)備及所需要電池：實(shí)驗(yàn)室新威高性能電池檢測系統(tǒng) 計(jì)算機(jī) 貼上標(biāo)簽的正常18650鋰電池和故障電池（分別為容量變小、內(nèi)阻變大及充電不足各自貼上標(biāo)簽）若干塊。

1.1 充放電實(shí)驗(yàn)前準(zhǔn)備

將電池連接儀器 計(jì)算機(jī)上設(shè)置程序?qū)㈦姵爻潆婏柡?。設(shè)置程序?yàn)椋阂?C電流恒流充電至4.2V（上限）;恒壓充電至電流下降至0.05C;靜置10min;結(jié)束。最后拿下電池 重復(fù)以上實(shí)驗(yàn)步驟將所有電池充電飽和。

1.2 鋰電池充放電

連接電池 設(shè)置以下程序：

放電過程：以1C電流恒流放電至2.8V（下限）;靜置10min。

充電過程：以1C電流恒流充電至4.2V（上限）;然后恒壓充電至電流下降至0.05C;靜置10min;結(jié)束。

實(shí)驗(yàn)用的電池都進(jìn)行以上實(shí)驗(yàn)步驟 記錄下來。在檢測系統(tǒng)中可以得到每塊鋰電池的充放電實(shí)驗(yàn)歷史數(shù)據(jù)以及充放電曲線。

1.3 故障鋰電池充放電

放電過程（電壓下降）：選某時(shí)刻故障鋰電池電壓值 以及相同時(shí)刻貼有正常電池標(biāo)簽的幾塊電池的平均值。采集某段時(shí)間前后兩次故障電池電壓數(shù)據(jù)得到電壓變化值 以及正常電池同段時(shí)間前后兩次電壓數(shù)據(jù)的平均值得到平均變化值。

充電過程（電壓上升）：同理選某時(shí)刻故障鋰電池電壓值 以及相同時(shí)刻貼有正常電池標(biāo)簽的幾塊電池的平均值。

采集某段時(shí)間前后兩次故障電池電壓數(shù)據(jù)得到電壓變化值 以及正常電池同段時(shí)間前后兩次電壓數(shù)據(jù)的平均值得到平均變化值。得到電池的電壓數(shù)據(jù)可以求隸屬度 建立訓(xùn)練樣本。

2 故障診斷系統(tǒng)仿真測試

鋰電池的隸屬度函數(shù)結(jié)合電池資料及實(shí)驗(yàn)得到。根據(jù)不同癥狀下充放電實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù) 采用相應(yīng)的隸屬度函數(shù)計(jì)算故障癥狀隸屬度。

當(dāng)充電時(shí)電壓過高、上升過快 放電時(shí)電壓過低、下降過快時(shí) 則故障是鋰電池容量變小; 當(dāng)充電時(shí)電壓過高 放電時(shí)電壓過低 則故障是鋰電池內(nèi)阻過大; 當(dāng)放電時(shí)電壓過低、下降過快 充電時(shí)電壓過低 則故障是鋰電池充電不足。

這里電壓高低的標(biāo)準(zhǔn)是同一時(shí)刻與多塊正常電池重復(fù)實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)平均值比較 快慢的標(biāo)準(zhǔn)是故障電池在相同時(shí)間段內(nèi)充放電的電壓差值與正常實(shí)驗(yàn)壓差比較。根據(jù)輸入與輸出的對應(yīng)關(guān)系 做出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測試

選擇0.8 0.7 0.6 0.7 0 0.1這組數(shù)據(jù)作為測試樣本 在MATLAB中輸入程序得到：

123依次為容量變小 內(nèi)阻過大 充電不足 可以看到測試電池內(nèi)阻過大和充電不足故障非常嚴(yán)重 充電不足故障非常輕微 可以知道隸屬度。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單 訓(xùn)練速度較快 因此診斷系統(tǒng)選擇RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

3 總結(jié)

本文結(jié)合模糊邏輯和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)動(dòng)力電池故障診斷系統(tǒng)。診斷系統(tǒng)能準(zhǔn)確診斷出電池的幾種故障并給出故障嚴(yán)重程度 當(dāng)電池出現(xiàn)多故障時(shí)也能準(zhǔn)確診斷出故障原因。

參考文獻(xiàn)

[1] 古昂，張向文.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力電池故障診斷系統(tǒng)研究[J].電源技術(shù)，2016，40（10）：1943-1945.

[2] 張俊.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的純電動(dòng)汽車動(dòng)力電池系統(tǒng)故障診斷[J].電子技術(shù)與軟件工程，2018（24）：234-235.

[3] 朱碧輝.純電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)分析與故障診斷研究[D].湖北汽車工業(yè)學(xué)院，2017.

[4] 馬力.基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用研究[D].西安電子科技大學(xué)，2011.