新能源汽車(chē)電池系統(tǒng)故障診斷與維修技術(shù)研究

摘 要：隨著新能源汽車(chē)技術(shù)迅猛發(fā)展，動(dòng)力電池系統(tǒng)維修技術(shù)愈發(fā)重要。面向電池系統(tǒng)故障診斷，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)智能診斷模型。通過(guò)深度學(xué)習(xí)與多維特征提取技術(shù)，實(shí)現(xiàn)電池系統(tǒng)故障識(shí)別準(zhǔn)確率95%以上。針對(duì)不同故障類(lèi)型制定標(biāo)準(zhǔn)化維修工藝，優(yōu)化修復(fù)參數(shù)，建立工藝數(shù)據(jù)庫(kù)。創(chuàng)新維修工藝流程與修復(fù)技術(shù)，應(yīng)用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明：維修效率提升35%，修復(fù)后容量恢復(fù)率90%以上，內(nèi)阻一致性提升30%。研發(fā)成果已在多家新能源汽車(chē)維修企業(yè)推廣應(yīng)用，形成完整的故障診斷與維修技術(shù)體系。

關(guān)鍵詞：電池系統(tǒng)故障 智能診斷 維修工藝 精準(zhǔn)修復(fù) 可靠性驗(yàn)證

電池系統(tǒng)是新能源汽車(chē)的核心部件，其運(yùn)行狀態(tài)直接決定整車(chē)性能。電池系統(tǒng)故障具有多樣性與復(fù)雜性以及隱蔽性，傳統(tǒng)故障診斷方法難以滿(mǎn)足快速精準(zhǔn)識(shí)別要求。故障診斷數(shù)字化與智能化已成為行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。運(yùn)用深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，構(gòu)建智能診斷模型，研發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化維修工藝，對(duì)提升電池系統(tǒng)維修質(zhì)量與保障新能源汽車(chē)運(yùn)行安全具有重要意義。當(dāng)前亟須開(kāi)展電池系統(tǒng)故障診斷與維修技術(shù)研究，建立完整的診斷維修技術(shù)體系。

1 動(dòng)力電池系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)分析

1.1 電池系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成

動(dòng)力電池系統(tǒng)集成多個(gè)功能模塊與控制單元，如圖1所示，系統(tǒng)以電池組為核心，通過(guò)主控板實(shí)現(xiàn)集中控制，采用CAN總線與以太網(wǎng)LAN以及RS-232串口構(gòu)建通信網(wǎng)絡(luò)。電池組由8個(gè)標(biāo)準(zhǔn)電池模組串并聯(lián)組成，每組模組集成電壓采集與溫度監(jiān)測(cè)功能，系統(tǒng)配置雙向DCDC轉(zhuǎn)換器用于能量雙向流動(dòng)控制，集成超級(jí)電容優(yōu)化能量管理，通過(guò)開(kāi)關(guān)S1與S2實(shí)現(xiàn)能量快速響應(yīng)[1]。上位機(jī)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)配置與狀態(tài)監(jiān)控，支持遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集與故障診斷，核心控制板采用DSP+FPGA架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)處理與閉環(huán)控制，圖1底部展示了各功能模塊實(shí)物圖，包括控制板（1）與鋰電池模組（2）與驅(qū)動(dòng)電路（3）與儲(chǔ)能單元（4），體現(xiàn)了系統(tǒng)的完整工程實(shí)現(xiàn)。

1.2 系統(tǒng)運(yùn)行特性研究

電池系統(tǒng)核心特性涵蓋電化學(xué)與熱力學(xué)與電氣三個(gè)層面，電化學(xué)特性包括充放電效率與內(nèi)阻變化與容量衰減，通過(guò)電化學(xué)阻抗譜與循環(huán)伏安法進(jìn)行表征，阻抗譜測(cè)試頻率范圍0.01Hz-100kHz，循環(huán)伏安掃描速率0.1mV/s-10mV/s。熱力學(xué)特性涉及電池溫度場(chǎng)分布與散熱效率與溫度均勻性，運(yùn)用紅外熱成像與計(jì)算流體力學(xué)仿真分析，熱成像分辨率0.1℃，采樣頻率10Hz[2]。電氣特性包括電壓平臺(tái)與電流紋波與充放電曲線，采用高精度數(shù)據(jù)采集設(shè)備記錄，電壓采樣精度0.1mV，電流采樣精度0.1A，運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)重點(diǎn)關(guān)注電池荷電狀態(tài)（SOC）與健康狀態(tài)（SOH）與功率狀態(tài)（SOP），建立等效電路模型預(yù)測(cè)電池性能。

1.3 故障類(lèi)型及成因

電池系統(tǒng)運(yùn)行故障主要呈現(xiàn)電化學(xué)失效與機(jī)械損傷與熱管理異常與控制系統(tǒng)故障四類(lèi)，電化學(xué)失效包括容量衰減與內(nèi)阻增大與不一致性惡化，由充放電制度不當(dāng)與溫度過(guò)高引起，機(jī)械損傷涉及外殼變形與極耳斷裂與密封失效，源于振動(dòng)沖擊與制造缺陷[3]。熱管理異常表現(xiàn)為局部過(guò)熱與溫差過(guò)大與冷卻失效，由散熱系統(tǒng)故障與控制策略失效導(dǎo)致?？刂葡到y(tǒng)故障包括采樣異常與通信中斷與均衡失效，由元器件老化與電磁干擾引起，各類(lèi)故障相互影響，形成復(fù)合故障特征。

2 系統(tǒng)故障診斷與維修方法

2.1 多源數(shù)據(jù)采集預(yù)處理技術(shù)

動(dòng)力電池系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集采用分布式數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，集成電壓數(shù)據(jù)采集模塊與溫度傳感器陣列與霍爾電流傳感器與振動(dòng)加速度傳感器，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步采樣，采樣頻率設(shè)置電壓信號(hào)100Hz與溫度信號(hào)1Hz與電流信號(hào)1kHz與振動(dòng)信號(hào)10kHz[4]。采集數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)信號(hào)預(yù)處理，采用小波去噪與中值濾波與數(shù)字濾波相結(jié)合，消除工頻干擾與隨機(jī)噪聲，工頻干擾主要來(lái)源于外部電磁場(chǎng)影響，通過(guò)數(shù)字帶阻濾波消除。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化采用公式：

其中，z為標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)，x為原始數(shù)據(jù)，μ為均值，σ為標(biāo)準(zhǔn)差，標(biāo)準(zhǔn)化處理消除不同量綱影響，提高數(shù)據(jù)可比性。

異常值檢測(cè)采用局部異常因子算法，計(jì)算公式：

其中，LOF（p）為點(diǎn)p的局部異常因子，lrd為局部可達(dá)密度，k為臨近點(diǎn)數(shù)量，LOF值越大，數(shù)據(jù)點(diǎn)越可能為異常值，設(shè)置閾值進(jìn)行篩選。數(shù)據(jù)時(shí)間對(duì)齊采用時(shí)間戳校準(zhǔn)與插值重采樣，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合，為后續(xù)特征提取奠定基礎(chǔ)，缺失數(shù)據(jù)修復(fù)采用高斯混合模型與時(shí)序插值算法，確保數(shù)據(jù)完整性。

2.2 復(fù)合故障特征提取方法

故障特征提取結(jié)合時(shí)域與頻域與信息熵特征，構(gòu)建多維特征空間，時(shí)域特征包括均值與方差與峰度與偏度與波形因子與脈沖因子，反映信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性[5]。頻域特征通過(guò)快速傅里葉變換與小波包分解提取頻帶能量譜密度，時(shí)域特征提取計(jì)算公式：

其中，x為信號(hào)序列，μ為均值，σ為標(biāo)準(zhǔn)差，E為期望運(yùn)算，峰度值反映信號(hào)波形陡峭程度，故障發(fā)生時(shí)峰度值顯著變化。

信息熵特征計(jì)算采用樣本熵：

其中，A（m）為模式維數(shù)為m時(shí)的匹配計(jì)數(shù)，m為模式維數(shù)，樣本熵值反映信號(hào)復(fù)雜度，可有效識(shí)別故障模式轉(zhuǎn)換。針對(duì)電壓曲線提取拐點(diǎn)特征與斜率特征與面積特征，構(gòu)建衰減特征向量，溫度場(chǎng)特征提取溫度梯度與溫差分布與熱擴(kuò)散系數(shù)，建立熱特性指標(biāo)，結(jié)合專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建故障特征庫(kù)，采用主成分分析與獨(dú)立成分分析降維，突出故障關(guān)鍵特征，建立特征向量空間，為故障診斷提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.3 智能診斷模型構(gòu)建流程

2.3.1 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

智能診斷模型集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)與自編碼器三種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，如圖2所示，卷積網(wǎng)絡(luò)采用多尺度卷積核設(shè)計(jì)，包括1×1感受野捕獲點(diǎn)特征與3×3感受野提取局部特征與5×5感受野獲取區(qū)域特征，每層卷積后配置批歸一化層與ReLU激活函數(shù)。采用最大池化實(shí)現(xiàn)特征降維，池化步長(zhǎng)2，降低計(jì)算復(fù)雜度，網(wǎng)絡(luò)深度設(shè)計(jì)6層卷積層，通道數(shù)分別為32-64-128-256-512-512，實(shí)現(xiàn)特征逐層抽象。中間層采用批歸一化技術(shù)，加速訓(xùn)練收斂，殘差連接結(jié)構(gòu)用于解決深層網(wǎng)絡(luò)梯度消失問(wèn)題，提升特征提取能力。自編碼器分支采用對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)，編碼維度逐層壓縮至原特征1/4，通過(guò)重建誤差指導(dǎo)特征提取方向，確保故障特征完整保留。

2.3.2 時(shí)序特征提取模塊開(kāi)發(fā)

長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)注捕獲電池系統(tǒng)故障時(shí)序演變特征，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包含三層LSTM層，隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)分別設(shè)置128-256-512，增強(qiáng)時(shí)序特征提取深度，LSTM單元采用遺忘門(mén)與輸入門(mén)與輸出門(mén)結(jié)構(gòu)，控制歷史信息保留程度。門(mén)控單元采用Sigmoid激活函數(shù)，狀態(tài)更新采用tanh激活函數(shù)，各層LSTM間插入dropout層，失活概率0.5，防止過(guò)擬合，引入雙向LSTM結(jié)構(gòu)，同時(shí)考慮故障特征前向與反向時(shí)序關(guān)聯(lián)。時(shí)序特征與卷積特征采用注意力機(jī)制融合，實(shí)現(xiàn)多維特征自適應(yīng)權(quán)重分配，序列長(zhǎng)度設(shè)置為100時(shí)間步，滑動(dòng)窗口步長(zhǎng)10，保證時(shí)序特征連續(xù)性，模型訓(xùn)練階段采用教師強(qiáng)制方式，緩解誤差累積。

2.3.3 模型訓(xùn)練與優(yōu)化策略

模型訓(xùn)練采用Adam優(yōu)化器，結(jié)合動(dòng)量項(xiàng)與自適應(yīng)學(xué)習(xí)率，初始學(xué)習(xí)率設(shè)置0.001，每50輪采用余弦退火策略調(diào)整，避免局部最優(yōu)，損失函數(shù)設(shè)計(jì)包括分類(lèi)交叉熵?fù)p失與重構(gòu)均方誤差損失，交叉熵?fù)p失用于故障分類(lèi)，重構(gòu)損失指導(dǎo)特征提取。添加L1與L2正則化項(xiàng)，正則化系數(shù)分別為0.001與0.0001，抑制模型過(guò)擬合，訓(xùn)練數(shù)據(jù)采用5∶1劃分訓(xùn)練集與驗(yàn)證集，批次大小64平衡計(jì)算效率與優(yōu)化效果，采用Early Stopping機(jī)制，連續(xù)10輪驗(yàn)證集性能未提升則停止訓(xùn)練。模型集成采用Stacking策略，基分類(lèi)器融合隨機(jī)森林與XGBoost與LightGBM，加權(quán)系數(shù)通過(guò)網(wǎng)格搜索優(yōu)化，模型訓(xùn)練采用K折交叉驗(yàn)證，設(shè)置K=5確保模型泛化性，模型參數(shù)采用Xavier初始化，加速訓(xùn)練收斂。

2.4 精準(zhǔn)修復(fù)工藝參數(shù)優(yōu)化

電池修復(fù)工藝參數(shù)優(yōu)化涵蓋充放電參數(shù)與溫度參數(shù)與壓力參數(shù)，充放電參數(shù)包括截止電壓與充電倍率與脈沖頻率與占空比，基于正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化參數(shù)組合。溫度參數(shù)包括加熱溫度與保溫時(shí)間與升溫速率與冷卻速率，采用響應(yīng)面法優(yōu)化工藝窗口，壓力參數(shù)包括組裝預(yù)緊力與極耳焊接壓力與密封壓力，結(jié)合有限元分析優(yōu)化裝配參數(shù)，修復(fù)工藝執(zhí)行采用PLC閉環(huán)控制，裝配壓力閉環(huán)精度0.1kN，溫度控制精度0.1℃，實(shí)時(shí)調(diào)整工藝參數(shù)。修復(fù)效果評(píng)估指標(biāo)包括容量恢復(fù)率與內(nèi)阻變化率與一致性指標(biāo)與循環(huán)壽命，建立綜合評(píng)價(jià)模型，設(shè)定評(píng)價(jià)權(quán)重，可靠性驗(yàn)證采用加速壽命試驗(yàn)與環(huán)境應(yīng)力試驗(yàn)，驗(yàn)證修復(fù)質(zhì)量持久性，試驗(yàn)條件包括高溫儲(chǔ)存與溫度循環(huán)與振動(dòng)沖擊，考核修復(fù)工藝有效性。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與應(yīng)用分析

3.1 故障診斷平臺(tái)搭建設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)集成電池測(cè)試系統(tǒng)與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與故障診斷系統(tǒng)，電池測(cè)試系統(tǒng)采用新威動(dòng)力電池測(cè)試設(shè)備，電壓量程0-5V/精度0.1%，電流量程0-300A/精度0.1%。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)搭載32通道采集卡，采樣率最高1MHz，配置抗混疊濾波器，溫度采集采用PT100溫度傳感器陣列布置，空間分辨率50mm，振動(dòng)信號(hào)采集采用三軸加速度傳感器，帶寬50kHz。系統(tǒng)控制采用NI PXI平臺(tái)，配置實(shí)時(shí)控制器與FPGA模塊，實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)同步采集，故障診斷系統(tǒng)采用工控機(jī)部署，Intel i7處理器，32GB內(nèi)存，配置NVIDIA RTX3060顯卡支持深度學(xué)習(xí)計(jì)算。開(kāi)發(fā)集成化故障診斷軟件，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)與特征提取與故障診斷與結(jié)果展示等功能模塊，系統(tǒng)通過(guò)CAN總線與RS485總線實(shí)現(xiàn)設(shè)備互聯(lián)，構(gòu)建完整實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證環(huán)境。

3.2 維修工藝參數(shù)標(biāo)定研究

維修工藝參數(shù)標(biāo)定涵蓋修復(fù)工藝參數(shù)標(biāo)定與檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)定，修復(fù)工藝標(biāo)定采用三因素五水平正交試驗(yàn)，設(shè)計(jì)L25（53）正交表，研究充電倍率（0.1C-1C）與加熱溫度（25℃-60℃）與壓力（0.5kN-2.5kN）對(duì)修復(fù)效果影響。工藝過(guò)程監(jiān)測(cè)采集電壓曲線與溫度曲線與壓力曲線，記錄關(guān)鍵參數(shù)變化，結(jié)合方差分析確定參數(shù)顯著性，建立參數(shù)優(yōu)化模型。檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)定采用GB/T標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，設(shè)定容量檢測(cè)與內(nèi)阻測(cè)量與絕緣測(cè)試與溫升試驗(yàn)等標(biāo)準(zhǔn)工況，建立測(cè)試數(shù)據(jù)分析模型，設(shè)定合格判據(jù)，形成分級(jí)評(píng)價(jià)體系。針對(duì)不同故障類(lèi)型制定差異化修復(fù)工藝標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范工藝過(guò)程控制要求，修復(fù)工藝數(shù)據(jù)采用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)追溯管理，保證修復(fù)質(zhì)量穩(wěn)定性。

3.3 系統(tǒng)可靠性驗(yàn)證方法

可靠性驗(yàn)證采用加速壽命試驗(yàn)與環(huán)境應(yīng)力篩選試驗(yàn)，加速壽命試驗(yàn)包括高溫儲(chǔ)存（55℃/1000h）與溫度循環(huán)（－40℃-" " " " " 85℃/200次）與振動(dòng)試驗(yàn)（5-200Hz/2g）。試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用威布爾分布擬合，評(píng)估系統(tǒng)可靠度，環(huán)境應(yīng)力篩選試驗(yàn)包括高低溫沖擊與濕熱循環(huán)與機(jī)械沖擊，驗(yàn)證系統(tǒng)環(huán)境適應(yīng)性。如表1所示，智能診斷系統(tǒng)在各類(lèi)故障診斷中均顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法，維修質(zhì)量驗(yàn)證采用循環(huán)壽命測(cè)試，修復(fù)后容量保持率90%以上，系統(tǒng)穩(wěn)定性驗(yàn)證采用7×24小時(shí)連續(xù)運(yùn)行測(cè)試，記錄系統(tǒng)故障率與響應(yīng)時(shí)間。軟件可靠性采用靜態(tài)代碼分析與功能測(cè)試驗(yàn)證，代碼覆蓋率達(dá)95%，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可靠性采用數(shù)據(jù)庫(kù)備份與實(shí)時(shí)同步機(jī)制保障。

3.4 工程應(yīng)用效果評(píng)估

工程應(yīng)用在新能源汽車(chē)維修中心開(kāi)展為期12個(gè)月驗(yàn)證，表2數(shù)據(jù)顯示維修效果獲得顯著提升，故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)95.8%，維修效率提升35%，維修成本降低25%，客戶(hù)滿(mǎn)意度提升40%，設(shè)備穩(wěn)定性統(tǒng)計(jì)平均無(wú)故障運(yùn)行時(shí)間720小時(shí)，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間小于100ms。針對(duì)交付后電池質(zhì)量跟蹤分析：修復(fù)后容量衰減率降低50%，內(nèi)阻增長(zhǎng)率降低45%，溫度一致性提升30%，建立標(biāo)準(zhǔn)化維修工藝規(guī)范，實(shí)現(xiàn)維修質(zhì)量數(shù)據(jù)管理，制定維修質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，形成完整技術(shù)文檔，包括操作手冊(cè)與維護(hù)手冊(cè)與故障處理手冊(cè)。建立遠(yuǎn)程運(yùn)維平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警，規(guī)范維修工藝參數(shù)管理，確保維修質(zhì)量穩(wěn)定性。

4 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)新能源汽車(chē)電池系統(tǒng)故障診斷與維修技術(shù)開(kāi)展系統(tǒng)研究，構(gòu)建了基于多源數(shù)據(jù)的智能診斷模型，建立了標(biāo)準(zhǔn)化維修工藝流程，診斷技術(shù)可快速識(shí)別電池系統(tǒng)多類(lèi)型故障，維修技術(shù)創(chuàng)新提升了電池修復(fù)效率。通過(guò)搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行系統(tǒng)驗(yàn)證，制定技術(shù)規(guī)范及評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，形成完整的診斷維修體系，研究成果已在多家維修企業(yè)推廣應(yīng)用，未來(lái)將進(jìn)一步探索預(yù)測(cè)性維護(hù)，推動(dòng)新能源汽車(chē)后市場(chǎng)服務(wù)升級(jí)，為行業(yè)發(fā)展提供技術(shù)支撐。

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