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申请/专利权人：西南交通大学

摘要：本发明公开了基于新能源汽车实车工况的动力电池健康状态评估方法，涉及汽车电池技术领域。S1：确定不同工况区间对应的健康状态衰减系数α；S2：新能源汽车实车工况特征参数的计算；S3：构建实车工况的特征参数向量，并计算特征参数向量相似度矩阵；S4：实车工况分类；根据相似度矩阵，使用谱聚类算法将所有的新能源汽车分为若干个实车工况类别；S5：抽样测试每种实车工况类别的动力电池可用容量；S6：分类效果的评价；S7：评估不同实车工况类别的动力电池健康状态数值；每种实车工况类别的动力电池健康状态数值通过点估计和区间估计两种方法进行评估。本发明专利将新能源汽车实车工况分为了若干类别，并评估了每种类别的动力电池健康状态。

主权项：1.基于新能源汽车实车工况的动力电池健康状态评估方法，其特征是，包括如下流程步骤：S1：确定不同工况区间对应的健康状态衰减系数α；S2：新能源汽车实车工况特征参数的计算；特征参数的计算包括充电倍率区间特征参数的计算、放电倍率区间特征参数的计算、荷电状态区间特征参数的计算、工作温度区间特征参数的计算、充放电循环次数区间特征参数的计算；S3：构建实车工况的特征参数向量，并计算特征参数向量相似度矩阵；S4：实车工况分类；根据相似度矩阵，使用谱聚类算法将所有的新能源汽车分为若干个实车工况类别；S5：抽样测试每种实车工况类别的动力电池可用容量；S6：分类效果的评价；S7：评估不同实车工况类别的动力电池健康状态数值；每种实车工况类别的动力电池健康状态数值通过点估计和区间估计两种方法进行评估；所述步骤S1开展单一工况变化的动力电池组充放电循环老化实验，分别使用直线对相同工况下的容量衰减率与充放电循环次数的关系进行拟合，然后使用曲线对该工况与单次循环容量衰减率的函数关系进行拟合，最后将该工况以特定的间隔分为若干区间,计算每个工况区间对应的单次循环容量衰减率的平均数值，规定该平均数值为该工况区间对应的健康状态衰减系数α，以此确定不同充电倍率区间、不同放电倍率区间、不同工作温度区间对应的健康状态衰减系数α；分别使用直线对同一荷电状态区间的容量衰减率与等效充放电循环次数的关系进行拟合，并求得各条拟合直线的斜率，作为各个荷电状态区间对应的健康状态衰减系数α；使用直线对不同充放电循环次数所对应的容量衰减率进行拟合，得到单次循环容量衰减率，将充放电循环次数以特定的间隔分为若干区间，计算每个区间内充放电循环次数的平均数，将每个区间内充放电循环次数的平均数与单次循环容量衰减率相乘，作为该充放电循环次数区间对应的健康状态衰减系数α；健康状态衰减系数α是衡量健康状态衰减速度的参数，其数值越大，健康状态衰减速度越快，反之则越小；所述步骤S2中，充电倍率区间特征参数为各个充电倍率区间对应的健康状态衰减系数α与相应充电倍率区间的持续时间占全部充电时间比例的乘积之和，其计算公式为： 上式中，i指第i个充电倍率区间，n指充电倍率区间的总数；放电倍率区间特征参数为各个放电倍率区间对应的健康状态衰减系数α与相应放电倍率区间的持续时间占全部放电时间比例的乘积之和，其计算公式为： 上式中，j指第j个放电倍率区间，r指放电倍率区间的总数；荷电状态区间特征参数为各个荷电状态区间对应的健康状态衰减系数α与相应荷电状态区间的持续时间占全部充放电时间比例的乘积之和，其计算公式为： 上式中，k指第k个荷电状态区间，s指荷电状态区间的总数；工作温度区间特征参数为各个工作温度区间对应的健康状态衰减系数α与相应工作温度区间的持续时间占全部充放电时间比例的乘积之和，其计算公式为： 上式中，q指第q个工作温度区间，t指工作温度区间的总数；将累计充放电容量与额定容量的比值，作为充放电循环次数；在动力电池组充放电循环老化结果中找到充放电循环次数所在区间，得到健康状态衰减系数α，作为充放电循环次数区间特征参数，其计算公式为：充放电循环次数区间特征参数＝充放电循环次数所在区间对应的健康状态衰减系数α；所述步骤S6，由于同一实车工况类别的动力电池健康状态相近，并且与其他实车工况类别的新能源汽车动力电池可用容量有显著不同；因此，统计各种实车工况类别的新能源汽车动力电池可用容量分布，判断同一实车工况类别的可用容量分布是否集中于一定区间，并且与其他工况类别的可用容量分布是否有显著差异，从而评价分类效果；其步骤流程如下：A.确定抽样测试得到的每种实车工况类别的动力电池可用容量的有效区间；将抽样测试得到的每种实车工况类别的新能源汽车动力电池可用容量按照从小到大的顺序排列，确定其β％分位数和1-β％分位数，将β％分位数和1-β％分位数之间的区间称为有效区间，用interval表示有效区间的长度；B.计算各个有效区间与其他有效区间的重叠长度之中的最大值之和；经过分类后，共有m种实车工况类别，即有m个有效区间，任取两个有效区间，第一个有效区间为[X1,X2]，第二个有效区间为[Y1,Y2]；在两个有效区间有重叠的情况下，将两个有效区间右侧端点的较小值减去左侧端点的较大值，得到重叠长度A，其计算公式为： 在两个有效区间没有重叠的情况下，两个有效区间的重叠长度overleap为0；因此，两个有效区间的重叠长度overleap的计算公式为： 对于每个有效区间，遍历计算其与其他m-1个有效区间的重叠长度，得到该有效区间与其他m-1个有效区间的重叠长度之中的最大值；然后，计算所有m个有效区间与其他有效区间的重叠长度之中的最大值之和，即 其中，overleapp为第p个有效区间与其他m-1个有效区间的重叠长度之中的最大值；C.计算所有有效区间长度之和；计算m个有效区间的长度之和为： 其中，intervalp为第p个有效区间的长度interval；D.计算分类结果验证参数CRVP；定义分类结果验证参数CRVP为评价分类效果的参数，CRVP的计算公式为： CRVP的数值在[0,1]之间，设置一定的CRVP阈值，判断分类效果；如果分类效果不能满足要求，则重新进行分类算法的调整；如果分类效果满足要求，则进一步估计每种实车工况类别的动力电池健康状态数值；所述步骤S7中的点估计方法为，每种实车工况类别的动力电池可用容量数值的期望即为该类别所有抽样测试的动力电池可用容量的平均值；然后，根据可用容量的期望与额定容量的比值计算健康状态的期望；所述步骤S7中的区间估计方法为，每种实车工况类别的动力电池可用容量期望的置信度为1-γ的置信区间为： 其中，为该类别抽样测试的动力电池样本可用容量的平均值，S为样本标准差，n为样本个数；然后，根据可用容量的期望与额定容量的比值计算健康状态期望的置信区间；将不同实车工况类别的动力电池健康状态数值作为标签数值，标定相应工况类别的动力电池健康状态，用于实车工况健康状态评估的机器学习。

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