免拆解的鋰電快速檢測診斷分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

劉子厚，黃碧雄，嚴(yán)曉，王東征，劉雙宇

（1.201600 上海市 上海工程技術(shù)大學(xué) 機(jī)械與汽車工程學(xué)院；2.201600 上海市 上海玫克生儲(chǔ)能科技有限公司；3.310051 浙江省 杭州市 浙江華云信息科技有限公司）

0 引言

近些年，隨著國家政策的支持以及動(dòng)力電池相關(guān)技術(shù)飛速進(jìn)步，電動(dòng)汽車市場和儲(chǔ)能市場進(jìn)入快速發(fā)展階段，這一趨勢(shì)在發(fā)達(dá)城市更加明顯[1]。然而，隨著新能源汽車普及，大批量的動(dòng)力電池在使用一段時(shí)間后電池健康狀態(tài)發(fā)生改變，需要第三方進(jìn)行檢測與評(píng)估，而這些市場上在用電池面臨電池包在發(fā)生類似涉水事故后是否還安全使用、退役電池包是否能梯次利用、二手新能源車交易時(shí)如何定價(jià)等問題。本項(xiàng)目基于以上問題研究國內(nèi)外電動(dòng)汽車動(dòng)力鋰電池檢測設(shè)備，設(shè)計(jì)了一種免拆解的鋰電快速檢測診斷分析系統(tǒng)。

市場上便攜式電池測試設(shè)備的廠家并不多，設(shè)備本身功能局限，對(duì)電池組的檢測操作過程復(fù)雜繁瑣。部分設(shè)備還是國外電池測試廠家的代理商，高、中端電池測試設(shè)備基本依賴進(jìn)口。如美國的Arbin 多功能電池測試系統(tǒng)，雖然設(shè)備可完成電池的各類工況的檢測，但是體積巨大且價(jià)格昂貴，檢測準(zhǔn)備工作繁瑣，操作流程復(fù)雜，不適合一般公司使用。Eagle Eye 公司也有電池快速檢測儀器，但是只能適用于單個(gè)電池單體檢測內(nèi)阻，原理是對(duì)電池進(jìn)行小電流放電，無法給整組電池恒流大電流放電，也無法基于檢測數(shù)據(jù)發(fā)掘出電池的深入健康狀態(tài)[2]。相關(guān)研究中，黃賽杰[3]發(fā)明了一種基于雙向逆變器的免拆解的電池充放電系統(tǒng)，可檢測單體電池層面電池狀態(tài)，但是由于體積與質(zhì)量較大不易攜帶，無法作為現(xiàn)場電池檢測設(shè)備。

各類電池檢測儀工作原理就是讓待測電池進(jìn)入充電或放電模式，采集測試過程中相關(guān)數(shù)據(jù)并加以分析。但是對(duì)整組電池包進(jìn)行檢測的設(shè)備通常體積龐大且操作復(fù)雜，如何涵蓋市面上大型電池檢測儀的主要功能且縮小體積、簡化操作并且降低成本是本系統(tǒng)的難點(diǎn)。免拆解的鋰電快速檢測診斷分析系統(tǒng)體積只有普通工具盒大小，單手即可拿起，測試過程只需要連接好電路即可快速檢測?？朔松鲜鰴z測設(shè)備體積大、造價(jià)高且操作復(fù)雜的缺點(diǎn)，一般檢測人員也可快速上手。本系統(tǒng)在嵌入式Linux 系統(tǒng)設(shè)備和各硬件模塊的基礎(chǔ)上可完成對(duì)電池的放電檢測。此外，快速檢測儀會(huì)將數(shù)據(jù)上傳至診斷云平臺(tái)，通過電池診斷算法進(jìn)行深入的電池健康診斷。既完成了傳統(tǒng)大型電池檢測儀器的部分功能，同時(shí)加入的云端診斷算法進(jìn)一步深入挖掘出測試數(shù)據(jù)的價(jià)值。

1 系統(tǒng)方案

快速檢測診斷儀主要包括以下幾個(gè)部分：嵌入式Linux、擴(kuò)展板、電路開關(guān)、直流負(fù)載、電池管理系統(tǒng)（電池組中原有配置；若原無配置，則需添加）等，連接方式如圖1 所示。將待測的電池組的電極通過電纜連接到電路開關(guān)、擴(kuò)展板和直流負(fù)載；將與電池組相配合的電池管理系統(tǒng)的通信接口通過有線的方式連接到擴(kuò)展板中的總線控制和收發(fā)器；通過對(duì)直流負(fù)載設(shè)置給定的電流值放電，總線控制和收發(fā)器以及嵌入式Linux接收和處理電池管理系統(tǒng)的通信報(bào)文,嵌入式Linux 解析相關(guān)的報(bào)文得到所有單體電池的電壓值。并根據(jù)電流設(shè)定值的改變和電壓值的改變，計(jì)算出所有單體電池的直流電阻值。

圖1 快速檢測診斷儀系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Structural block diagram of rapid diagnostic instrument

2 系統(tǒng)主要硬件結(jié)構(gòu)

2.1 控制模塊

快速檢測診斷儀選用樹莓派三代B型（RPI-3B）作為設(shè)備的處理器，為整個(gè)就地端檢測部分的項(xiàng)目代碼運(yùn)行設(shè)備。樹莓派（RPI）可運(yùn)行完整的操作系統(tǒng)，系統(tǒng)中使用的Python 與C 語言的系統(tǒng)架構(gòu)在RPI 中運(yùn)行較為便捷。并且，RPI 自帶的接口比較全面，USB、HDMI、SD 讀卡器等常用接口都有，通過連接配套顯示屏可直接解決人機(jī)操作界面的問題。同時(shí)本設(shè)備也不局限于就地端檢測，數(shù)據(jù)上傳至云端平臺(tái)將可以進(jìn)行深度檢測。RPI-3B 可連接WiFi 網(wǎng)絡(luò)或者網(wǎng)線，通過FTP 的方式即可完成就地設(shè)備同云平臺(tái)的數(shù)據(jù)連接，省去了外加擴(kuò)展。通過40Pin 引腳與擴(kuò)展板連接。

2.2 執(zhí)行模塊

系統(tǒng)中的擴(kuò)展板設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)框圖如圖2 所示，主要包括時(shí)鐘芯片DS1307，模擬輸出作為一個(gè)恒流板的控制電壓輸入的MCP4725，接收模擬信號(hào)的ADS1115 以及恒流板和后續(xù)進(jìn)一步開發(fā)用的485 模塊。該擴(kuò)展板提供了RPI 沒有的DAC和ADC 端口，并且通過DAC 端口給恒流板的控制電壓輸入信號(hào)可以實(shí)現(xiàn)向電池組索取電能，釋放到回路負(fù)載中，完成設(shè)定的恒流放電檢測。同時(shí)在測試工程中MCP2515 作為CAN 的控制芯片將采集到的數(shù)據(jù)報(bào)文傳入樹莓派中，為后續(xù)診斷云平臺(tái)分析做準(zhǔn)備。

圖2 擴(kuò)展板原理設(shè)計(jì)框圖Fig.2 Expansion plate principle design block diagram

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)中的RPI 設(shè)備中軟件架構(gòu)開發(fā)選用的是C 編程語言和Python 語言，C 語言作為一門面向過程的非解釋性語言將作為底層的開發(fā)[4]，而使用C 語言可通過簡單的編譯即可實(shí)現(xiàn)更加安全的發(fā)布，防止軟件系統(tǒng)被逆向破解。Python 作為一個(gè)跨各種平臺(tái)的腳本語言適用于快速功能性的開發(fā)，與其相匹配的大量開源庫保障了更多功能的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)，適用于本系統(tǒng)的控制與視圖開發(fā)[5]。

項(xiàng)目架構(gòu)采用MVC 三層架構(gòu)模式，如圖3 所示。分別代表 Model-View-Controller（模型-視圖-控制器）模式。其中的Model（模型）代表的是一個(gè)存取數(shù)據(jù)的對(duì)象?？勺鳛閹в羞壿嫷目刂破?；而View（視圖）代表模型包含的數(shù)據(jù)的可視化，在本系統(tǒng)中將實(shí)現(xiàn)測試使用的用戶從窗口下達(dá)指令給設(shè)備，完成人機(jī)交互的工作，同時(shí)也將顯示歷史數(shù)據(jù)以及相關(guān)圖形圖標(biāo)，根據(jù)需求提供各類界面，Controller（控制器）作用于模型和視圖上。它控制數(shù)據(jù)流向模型對(duì)象，并在數(shù)據(jù)變化時(shí)更新視圖，使視圖與模型分離開。除此以外，還有公共參數(shù)類（PP），其定義了整個(gè)系統(tǒng)所需要的參數(shù)，該類被其它三層調(diào)用。其中Controller 層選用C 語言編寫，Model 層和View 層使用Python 語言編寫。兩種語言通過FIFO 通訊，其中View 層使用Python 的Tkinter 作為圖形開發(fā)界面。

圖3 3 層架構(gòu)控制邏輯結(jié)構(gòu)框圖Fig.3 Control logic structure diagram of three-tier architecture

對(duì)于本系統(tǒng)的嵌入式Linux 和擴(kuò)展板，測試用戶從View 層觸發(fā)操作指令，系統(tǒng)中的代碼將截取所需要的電池報(bào)文，如電池電壓、放電時(shí)間等傳給Model 層，后者接到報(bào)文片段后進(jìn)行邏輯拼接形成一條完整的報(bào)文，然后Model 層傳給Controller 層，后者接收完整報(bào)文后發(fā)給擴(kuò)展板，終端設(shè)備接收?qǐng)?bào)文后返回相應(yīng)報(bào)文作為響應(yīng)。Controller 層接收響應(yīng)報(bào)文并傳給PP 類，Model層從PP 類調(diào)用響應(yīng)報(bào)文后進(jìn)行解析并傳給View層顯示。在電池管理系統(tǒng)（BMS）通上電源后，BMS 將以固定頻率向擴(kuò)展板接收器發(fā)送報(bào)文，這些報(bào)文將在Model 層解析傳給View 層進(jìn)行顯示。圖4 為儀器操作界面。

圖4 快速檢測儀操作界面Fig.4 Operation interface of rapid detector

4 診斷云平臺(tái)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

診斷云平臺(tái)系統(tǒng)是為了實(shí)現(xiàn)快速檢測儀存儲(chǔ)與分析，便于進(jìn)一步查閱歷史數(shù)據(jù)和深入診斷電池健康狀態(tài)?？焖贆z測系統(tǒng)除就地端檢測后快速生成結(jié)構(gòu)外，將數(shù)據(jù)發(fā)送至診斷云平臺(tái)，診斷云平臺(tái)將數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，電池算法將直接從云端數(shù)據(jù)庫調(diào)取數(shù)據(jù)，方便測試員在線查看測試數(shù)據(jù)及診斷結(jié)果。本系統(tǒng)的服務(wù)器選用的是阿里云ECS 服務(wù)器，阿里云提供的服務(wù)器以及云端數(shù)據(jù)庫等服務(wù)較為完善，便于云平臺(tái)的配置和管理。項(xiàng)目部署如圖5 所示。

圖5 云平臺(tái)服務(wù)部署Fig.5 Cloud platform service deployment

在測試環(huán)境對(duì)平臺(tái)進(jìn)行功能定義和業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計(jì)，這里采用Python 的輕量級(jí)Web 框架Flask進(jìn)行web 服務(wù)器的搭建。采用前后端分離進(jìn)行設(shè)計(jì)，診斷云平臺(tái)前端使用VUE.js 構(gòu)建的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)Web 界面?？赏ㄟ^端口通訊實(shí)現(xiàn)響應(yīng)的數(shù)據(jù)綁定和組合的視圖組件，支持大量的第三方組件和庫，后端使用Flask 實(shí)現(xiàn)診斷算法的發(fā)布和數(shù)據(jù)的查詢，同數(shù)據(jù)庫綁定向前端推送JSON 數(shù)據(jù)包實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。云平臺(tái)架構(gòu)見圖6。

圖6 云平臺(tái)架構(gòu)Fig.6 Cloud platform architecture

5 云平臺(tái)診斷算法

5.1 直流內(nèi)阻診斷

電池內(nèi)阻是指電流流過電池所受到的阻力，包括歐姆電阻和極化電阻[6]。歐姆電阻由電解質(zhì)、正負(fù)電極材料及各部分元件的接觸電阻組成。極化電阻是指正負(fù)極進(jìn)行電化學(xué)反應(yīng)時(shí)極化、濃差極化等所引起的內(nèi)阻之和。在實(shí)驗(yàn)中可知?dú)W姆內(nèi)阻在數(shù)值上遠(yuǎn)大于極化內(nèi)阻，所以本項(xiàng)目的快速診斷主要用來測試待測電池的歐姆內(nèi)阻值。鋰電池的歐姆內(nèi)阻在電流流過電池兩端的效果可以由脈沖響應(yīng)曲線來加以說明，如圖7 所示。

人們可問的一個(gè)基本問題是：基于射線的方法足以模擬廣角反射／折射數(shù)據(jù)嗎？答案并非直截了當(dāng)。它依賴于我們對(duì)由廣角反射／折射數(shù)據(jù)得到的模型的解譯能力。地質(zhì)學(xué)家們面對(duì)廣角反射／折射數(shù)據(jù)得到的模型有時(shí)也會(huì)感到迷惑。在地表或近地表的地質(zhì)觀測中推斷出的殼體和斷層在這一模型中幾乎很難被識(shí)別出來（如，圣十字山中的維索戈瑞和凱爾采單元，見Malinowski et al，2005）。這是因?yàn)椴煌甏推鹪吹牡貧卧赡茱@示相同的巖石性質(zhì)（而且僅靠P波速度不能對(duì)巖石類型做出很好的區(qū)分），其他精細(xì)尺度的特征，如近垂直的斷層，就超出了廣角反射／折射方法的分辨率范圍。

圖7 鋰電池脈沖放電響應(yīng)曲線Fig.7 Pulse discharge response curve of lithium battery

在t0時(shí)刻開始大電流放電后，電池的端電壓突然下降ΔU1，這是因?yàn)槭艿诫姵貧W姆內(nèi)阻R的影響。但這個(gè)電壓下降時(shí)間很短，緊接著電池內(nèi)部的電化學(xué)反應(yīng)開始作用，使得電池電壓開始緩慢下降，見t0-t1時(shí)間段[7]。在此階段，電壓的下降包括了電池內(nèi)部發(fā)生的極化作用而產(chǎn)生的壓降和電池荷電狀態(tài)SOC 變化引起的電池開路電壓的下降，表現(xiàn)為極化內(nèi)阻的特性。需要測量到ΔU1再除以放電電流I 就可以求得歐姆電阻R。待測電池的直流內(nèi)阻可由式（1）得到：

在設(shè)備測試中，通過CAN 報(bào)文數(shù)據(jù)可得到待測電池整個(gè)測試過程中的電壓，再根據(jù)檢測設(shè)定的放電電流即可得到電池的直流內(nèi)阻，通過設(shè)定待測電池電阻的安全閾值即可篩選出存在問題的單體電池。

在對(duì)國網(wǎng)電池進(jìn)行檢測后，云平臺(tái)直流內(nèi)阻診斷結(jié)果如圖8 所示。

圖8 云平臺(tái)電池歐姆內(nèi)阻分析結(jié)果Fig.8 Results of Ohmic internal resistance analysis of cloud platform cells

其中單體電池1，15，19，20，21 號(hào)發(fā)生異常報(bào)警。預(yù)警閾值設(shè)定由不同類型電池類型而定，本次測試中設(shè)定5 mΩ 毫歐作為預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果大于5 mΩ 或者為空值則給出報(bào)警。1 號(hào)電池發(fā)生異常內(nèi)短路，而15，19，20，21 內(nèi)阻過大，判定為差電池。

5.2 自放電率分析

鋰電池自放電為含一定電量的鋰電池，在某一溫度下放置一段時(shí)間后電池的部分容量將被損失，以及鋰電池在沒有使用的情況下電池容量的損失。而鋰電池自放電最直接的表現(xiàn)為存儲(chǔ)一段時(shí)間后其開路電壓（OCV）及電池在未接入電路使用狀態(tài)下的電壓下降[8]。

鋰電池組的容量和壽命不僅與每一個(gè)單個(gè)電池有關(guān)，更與每個(gè)單體電池之間的一致性有關(guān)，不好的一致性將會(huì)極大削弱電池組的性能。自放電的一致性是影響鋰電池的容量和安全性的重要因素，電池組中各單體自放電不一致會(huì)導(dǎo)致電池在一段時(shí)間儲(chǔ)存之后SOC 發(fā)生較大的差異，嚴(yán)重地影響電池模組的容量和安全性。鋰電池自放電過大會(huì)造成以下問題：純電動(dòng)汽車停車時(shí)間過久，啟動(dòng)不了；電池入庫前電壓等一切正常，待出貨時(shí)發(fā)現(xiàn)低電壓甚至零電壓；夏天車載GPS 放在車上，過段時(shí)間使用感覺電量或使用時(shí)間明顯不足，甚至伴隨電池發(fā)鼓。

因此，對(duì)鋰電池進(jìn)行自放電檢測可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，并保證鋰電池的安全性和可靠性。鋰電池自放電可以通過存儲(chǔ)前后的容量損耗、開路電壓差值和存儲(chǔ)過程中的放電電流進(jìn)行分析，本診斷系統(tǒng)通過鋰電池存儲(chǔ)前后的開路電壓數(shù)據(jù)對(duì)鋰電池自放電分析步驟如下：

（2）在電池組存儲(chǔ)一段時(shí)間后，便攜式鋰電檢測儀記錄電池組開路電壓及測試時(shí)間，并將數(shù)據(jù)上傳至診斷云平臺(tái)；

（3）診斷云平臺(tái)通過開路電壓差值法對(duì)單體進(jìn)行自放電率計(jì)算，計(jì)算公式為

式中：K——電池自放電率，mV/d；OCV1——電池第1 次測試放電結(jié)束后的開路電壓，V；OCV2——電池存儲(chǔ)一段時(shí)間后的開路電壓，V；Δt——存儲(chǔ)時(shí)間。

（4）診斷云平臺(tái)系統(tǒng)將計(jì)算出的各單體自放電率與其相應(yīng)的閾值進(jìn)行對(duì)比，對(duì)各單體進(jìn)行具體的診斷。

通過便攜式鋰電快速檢測診斷儀及診斷云平臺(tái)系統(tǒng)對(duì)鋰電池單體的自放電分析可及時(shí)發(fā)現(xiàn)電池組中異常的單體，從而根據(jù)具體情況進(jìn)行維保，以保證電池使用時(shí)的可靠性和安全性。檢測結(jié)果如圖9 所示。通過OCV—SOC 曲線，可以獲得國標(biāo)的自放電率每月2%～5%的容量所對(duì)應(yīng)的電壓差值，電壓差值與靜置時(shí)間的比值即為與容量損失相對(duì)應(yīng)的電壓下降速率。在診斷測試結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，1 號(hào)單體自放電率為空值異常，15，19，20 號(hào)自放電率過大為異常電池。

圖9 云平臺(tái)電池自放電率分析結(jié)果Fig.9 Analysis results of self-discharge rate of cloud platform battery

5.3 診斷報(bào)告

除在線查看歷史數(shù)據(jù)和算法結(jié)果外，診斷云平臺(tái)會(huì)將檢測的結(jié)果以及診斷結(jié)論生成診斷報(bào)告。診斷報(bào)告可離線下載至本地，方便工程師或用戶通過診斷報(bào)告對(duì)電池包中有問題的單體電池進(jìn)行均衡或更換，診斷報(bào)告如圖10 所示。

圖10 云平臺(tái)診斷報(bào)告Fig.10 Cloud platform diagnostic report

6 結(jié)語

本文在嵌入式Linux 系統(tǒng)設(shè)備和各硬件模塊的基礎(chǔ)上，并配合云端診斷平臺(tái)，設(shè)計(jì)了一套從就地端檢測到云端測試診斷的完整系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鋰電池健康安全狀態(tài)的快速診斷。主要應(yīng)用于電動(dòng)汽車動(dòng)力電池包的進(jìn)貨驗(yàn)收、使用一段時(shí)間后的例行檢測，以及退役時(shí)梯次利用等場景，其特點(diǎn)為快速檢測和云端的深入檢測?？焖傩员憩F(xiàn)在2 min 內(nèi)檢測出電池包單體的直流內(nèi)阻以及單體開路電壓（OCV），從而對(duì)電池一致性問題做出診斷。云端的深入檢測包括查閱歷史檢測數(shù)據(jù)和電池診斷算法分析，最終每個(gè)檢測結(jié)果都會(huì)生成在檢測報(bào)告上給用戶查看。本系統(tǒng)還在不斷完善和改進(jìn)，在后續(xù)開發(fā)中將依照國標(biāo)以及實(shí)驗(yàn)論證的數(shù)據(jù)進(jìn)一步開發(fā)更全面的檢測診斷算法，對(duì)整組電池中各個(gè)單體電池做更為深入的檢測。同時(shí)，快速檢測將加入絕緣檢測和電池管理系統(tǒng)檢測，實(shí)現(xiàn)從設(shè)備端到待測電池的全面診斷。本系統(tǒng)通過便捷且低成本的快速檢測方式，配合云端互聯(lián)網(wǎng)，能夠?qū)⒋笈侩姵馗玫乩闷饋恚晟仆艘垭姵睾笫袌?，保障用戶用電安全?/p>