一种电动自行车三元动力锂电池健康态和剩余寿命估算的方法

1.本发明涉及一种电动自行车三元动力锂电池健康态和剩余寿命估算的方法，属于蓄电池寿命预测技术领域。


背景技术：

2.电动自行车因其具有“轻、精、巧、高”的特点，完全符合城市交通工具的使用，给人们的日常出行带来便利。相比早期的铅酸蓄电池，锂离子电池具有高能量密度，污染低和质量轻，目前已经成为电动锂电自行车等主要动力来源之一。锂电池在该领域的需求被进一步激活。行业数据显示，2020年一季度，国内电动轻型车(含主机厂、共享及渠道)锂电池销量约114万组，同比大幅增长。受下游需求强势拉动，2019年中国自行车用锂电池出货量达5450mwh，同比增长61.5％。2022年我国锂电自行车的产量将达到4738.5万辆，将远远超过2019年的719万辆。目前，一二三线城市的市场对锂电池电动自行车的需求都出现了快速增长。随之安全问题已经不可避免，事故原因主要是与电动自行车室内充电有关。据统计2021年1月-10月，全国发生电动自行车及其电池故障引发的火灾共1.4万余起，死亡41人，受伤157人。因此，对于电动自行车锂电池的健康状态(state of health,soh)和剩余寿命(remaining useful life,rul)估算，对于提高锂电池的安全性与使用寿命具有非常重要的意义。
3.现有研究中，常以锂离子电池的电流变化作为健康因子。而在实际使用过程中，充放电状态受到多种因素的影响，如温度引起的电池电阻的变化。因此锂电池的充放电过程并不是恒流过程，采用电流相关参数则具有局限性。同时考虑到健康因子获取的可行性与其锂电池容量衰减的相关性，本项目拟提取不同锂电池特定电压区间的充-放电时间作为健康因子，进行预测。
4.该发明研究了基于充-放电过程的锂离子电池剩余寿命预测机制，提取锂离子电池充-放电过程中特定电压区间放电时间作为健康因子，构建的经验模型来预测锂电池的健康状态和剩余寿命，最后基于锂离子电池实验数据验证该预测方法的准确性。


技术实现要素：

5.针对恒电流充放电设备和电化学工作站，在对应软件控制下设置不同工况对目标对象动力锂电池进行实验测试，主要测试电池在不同倍率下进行老化测试，获取动力锂电池的电流、电压和阻抗等信号，完成数据的采集。分析上述获得的实验数据，研究电池容量在不同充放电机制下的曲线变化，构建数学模型，利用matlab软件对数据进行数据提取、模拟和分析，进行参数的研究。本发明的技术方案采用以下方式实现。
6.一种电动自行车三元动力锂电池健康态和剩余寿命估算的方法，其特征在于，包括以下步骤：
7.(1)循环老化实验：将三元动力锂电池进行恒电流充放电老化实验，以容量衰减到
额定容量的80％作为截止判断的依据；
8.如采用商业化的2.5ah的三元锂电池作为研究对象，在0.3c电流密度对其进行恒电流充放电老化实验，以容量衰减到额定容量的80％作为截止判断的依据。
9.(2)锂电池健康因子选择：锂电池健康因子是表征锂离子电池健康状态的变量。提取锂电池不同特定电压区间的充-放电时间作为健康因子，具体操作如下：将得到的多次不同循环次数的充电或放电曲线，将充或放电循环曲线按照不同的电压区间段进行分段处理(优选整体电循环曲线纵坐标每段电压区间对应的时间为20min
±
5min)，然后对提取出一段电压区间对应的循环曲线，收集不同循环次数对应的充或放电时间，建立循环次数和充放电时间的对应的数学模型，不同的电压区间段对应不同的数学模型，由此来寻找出关系较强的充或放电电压区间；即该数学模型对应的电压区间段与实测值的方差关系r2最好的电压区间段；
10.其中对于电压区间的放电时间与循环次数的拟合不好的可以采用经验公式。
11.针对各种电压区间段的循环次数和充放电时间的关系利用matlab拟合，得到分段的拟合数学模型，结合不能拟合的通过经验公式得到的模型，通过方差关系r2值的大小来判断拟合程度。
12.(3)然后将待检测的电池在步骤(2)得到的充或放电电压区间内，检测充或放电时间，将时间带入到对应的数学模型中即可得到对应的是处于第几次循环，从而可以预测电池健康态和剩余寿命。
附图说明
13.图1为所选取的样本电池在不同循环次数下放电曲线图
14.图2中(a)电池在4.2-3.977v的放电曲线汇总；(b)电池在4.2-3.977v的放电时间与循环次数的关系拟合图
15.图3中(a)电池在3.977-3.9v的放电曲线汇总；(b)电池在3.977-3.9v的放电时间与循环次数的关系拟合图
16.图4中(a)电池在3.80-3.70v的放电曲线汇总；(b)电池在3.80-3.70v的放电时间与循环次数的关系拟合图
17.图5中(a)电池在3.64-3.60v的放电曲线汇总；(b)电池在3.64-3.60v的放电时间与循环次数的关系拟合图
18.图6中(a)电池在3.60-3.55v的放电曲线汇总；(b)电池在3.60-3.55v的放电时间与循环次数的关系拟合图
19.图7中所选取的样本电池不同放电电压区间(3.55-3.0v)不同循环次数下放电曲线图(a),(c)和(e)和放电时间变化趋势图(b),(d)和(f)；
20.图8中所选取的样本电池在不同循环次数下充电曲线图
21.图9中(a)电池在3.90-3.80v的充电曲线汇总；(b)电池在3.90-3.80v的充电时间与循环次数的关系拟合图
22.图10中(a)电池在3.70-3.64v的充电曲线汇总；(b)电池在3.70-3.64v的充电时间与循环次数的关系拟合图
23.图11中(a)电池在3.50-3.55v的充电曲线汇总；(b)电池在3.50-3.55v的充电时间
与循环次数的关系拟合图
24.图12中(a)电池在3.43-3.50v的充电曲线汇总；(b)电池在3.43-3.50v的充电时间与循环次数的关系拟合图
25.图13中(a)电池在3.0-3.43v的充电曲线汇总；(b)电池在3.0-3.43v的充电时间与循环次数的关系拟合图
26.图14所选取的样本电池不同充电电压区间(3.7-3.97v)不同循环次数下充电曲线图(a),(c)和(e)和放电时间变化趋势图(b),(d)和(f)。
具体实施方式
27.下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明的实质性特点和显著优点，但不限于此。
28.实施例1
29.(1)图1为电池不同循环次数的放电曲线汇总图，为了使用20分钟之内的放电数据，首先将放电曲线按照不同的电压区间进行分段处理，然后提取出不同放电电压区间的放电曲线，收集不同循环次数该段放电曲线的放电时间，建立循环次数-放电时间的对应关系，由此来寻找出关系较强的放电电压区间。
30.(2)在4.2-3.977v的放电数据汇总图(图2中a)可以看出该段电压区间的放电时间在约1200秒的时间内都可以完成检测，后可以根据在该段电压区间的放电时间数据确定到电池所处的充放电循环次数。从图2b中可以看出电池在4.2-3.977v的电压区间内其放电时间与循环圈数的关系基本为逐渐向下的三次函数关系，该关系可以表示为：
31.y＝1.23
×
10
3-8.05
×
10-1
x+6.4
×
10-4
x
2-1.9
×
10-7
x3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
32.其中y放电时间单位为s，x代表所处的循环圈数，代表且该关系与实测值的方差关系为r2＝0.92011拟合度较为良好。
33.(3)图3a为电池在3.977-3.9v的放电数据汇总图可以看出该段电压区间的放电时间在约1200s的时间内都可以完成检测，后可以根据在该段电压区间的放电时间数据确定到电池所处的充放电循环次数。从图3b中可以看出电池在3.977-3.9v的电压区间内其放电时间与循环圈数的关系基本为逐渐向下的三次函数关系，该关系可以表示为：
34.y＝1.27
×
10
3-2.27
×
10-1
x+1.24
×
10-4
x
2-2.18
×
10-7
x3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
35.其中y放电时间单位为s，x代表所处的循环圈数，代表且该关系与实测值的方差关系为r2＝0.7295拟合度较为一般。
36.(4)图4a为电池在3.80-3.70v的放电数据汇总图可以看出该段电压区间的放电时间在约1200s的时间内都可以完成检测，后可以根据在该段电压区间的放电时间数据确定到电池所处的充放电循环次数。从图4b中可以看出电池在3.80-3.70v的电压区间内其放电时间与循环圈数的关系基本为逐渐向下的三次函数关系，该关系可以表示为：
37.y＝1.42
×
10
3-1.51
×
10-1
x+2.01
×
10-4
x
2-7.52
×
10-8
x3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
38.其中y放电时间单位为s，x代表所处的循环圈数，代表且该关系与实测值的方差关系为r2＝0.82546拟合度较为一般。
39.(5)图5a为电池在3.64-3.60v的放电数据汇总图可以看出该段电压区间的放电时间在约1200s的时间内都可以完成检测，后可以根据在该段电压区间的放电时间数据确定
到电池所处的充放电循环次数。从图5b中可以看出电池在3.64-3.60v的电压区间内其放电时间与循环圈数的关系基本为逐渐向下的三次函数关系，该关系可以表示为：
40.y＝1.32
×
10
3-4.75
×
10-1
x+3.25
×
10-4
x
2-9.71
×
10-8
x3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
41.其中y放电时间单位为s，x代表所处的循环圈数，代表且该关系与实测值的方差关系为r2＝0.95053拟合度良好。
42.(6)图6a电池在3.60-3.55v的放电数据汇总图可以看出该段电压区间的放电时间在约1200s的时间内都可以完成检测，后可以根据在该段电压区间的放电时间数据确定到电池所处的充放电循环次数。从图6b中可以看出电池在3.60-3.55v的电压区间内其放电时间与循环圈数的关系基本为逐渐向下的三次函数关系，该关系可以表示为：
43.y＝1.42
×
10
3-1.26
×
10-3
x+6.46
×
10-5
x
2-9.41
×
10-9
x3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)其中y放电时间单位为s，x代表所处的循环圈数，代表且该关系与实测值的方差关系为r2＝0.8497拟合度良好。
44.(7)对于图7中所选的不同电压区间的放电时间与循环次数的关系可得图7中所选的电压区间其放电时间与循环次数的关系不合理，难以使用简单拟合的方法获取对应时间段的放电曲线找到其对应的循环圈数。可以根据对应电压下的循环次数-放电时间曲线的关系进行经验公式拟合的相关处理，其相关性较强的拟合结果如表1所示，该拟合结果中，相关性最强的电压分段区间为4.2
ꢀ‑
3.977v、3.64-3.60v根据该段时间段内的放电时间情况结合拟合出的经验公式可以确定电池所处的循环次数，进而根据其对应的循环次数确定该循环次数下电池的健康状态与电量情况。该方法在对应电压区间的放电曲线拟合结果较为良好，预测精度可达95％以上。
45.表1实施例1在不同放电电压区间拟合出的经验公式
46.放电电压区间r24.2-3.977vy＝1.23
×
10
3-8.05
×
10-1
x+6.4
×
10-4
x
2-1.9
×
10-7
x30.920113.977-3.9vy＝1.42
×
10
3-1.51
×
10-1
x+2.01
×
10-4
x
2-7.52
×
10-8
x30.72953.90-3.80v3.80-3.70vy＝1.42
×
10
3-1.51
×
10-1
x+2.01
×
10-4
x
2-7.52
×
10-8
x30.825463.70-3.64vy＝1.27
×
10
3-2.27
×
10-1
x+1.24
×
10-4
x
2-2.18
×
10-7
x30.494723.64-3.60vy＝1.32
×
10
3-4.75
×
10-1
x+3.25
×
10-4
x
2-9.71
×
10-8
x30.950533.60-3.55vy＝1.42
×
10
3-1.26
×
10-3
x+6.46
×
10-5
x
2-9.41
×
10-9
x30.84973.55-3.43v3.43-3.00vy＝1.13
×
10
3-5.73
×
10-1
x+5.53
×
10-4
x
2-1.66
×
10-7
x30.71529
。
47.实施例2
48.由电动自行车电池不同电压区间的放电时间-循环次数图可知拟合度较强的电压区间无法覆盖电池的整个放电电压区间，如表1所示，且电池的充电-放电曲线不相同，因此可以在充电曲线相关性数据，在相关性强的电压范围对电池进行充电处理，来达到获取较强拟合关系的效果。图8为不同循环次数的充电曲线汇总结果。
49.(1)图9中a为电池在3.90-3.80v的放电数据汇总图，可以看出该段电压区间的充电时间在约1200s的时间内都可以完成检测，后可以根据在该段电压区间的充电时间数据
确定到电池所处的充放电循环次数。从图9b中可以看出电池在3.90-3.80v的电压区间内其充电时间与循环圈数的关系基本为逐渐向下的三次函数关系，该关系可以表示为：
50.y＝9.17
×
10
2-2.85
×
10-1
x+1.86
×
10-4
x
2-5.09
×
10-8
x3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
51.其中y充电时间单位为s，x代表所处的循环圈数，代表且该关系与实测值的方差关系为r2＝0.67488拟合度一般，但较该电压区间的充电时间-循环次数的拟合曲线拟合度低。
52.(2)图10中a为电池在3.70-3.64v的充电数据汇总图，可以看出该段电压区间的充电时间在约1200s的时间内都可以完成检测，后可以根据在该段电压区间的充电时间数据确定到电池所处的充放电循环次数。从图10中b中可以看出电池在3.70-3.64v的电压区间内其充电时间与循环圈数的关系基本为逐渐向下的三次函数关系，该关系可以表示为：
53.y＝1.27
×
10
3-7.03
×
10-2
x+1.01
×
10-4
x
2-2.75
×
10-7
x3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
54.其中y充电时间单位为s，x代表所处的循环圈数，代表且该关系与实测值的方差关系为r2＝0.92717拟合良好，且有有较强的一一对应关系。
55.(3)图11中a为电池在3.50-3.55v的放电数据汇总图，可以看出该段电压区间的充电时间在约1200s的时间内都可以完成检测，后可以根据在该段电压区间的充电时间数据确定到电池所处的充放电循环次数。从图11中b中可以看出电池在3.50-3.55v的电压区间内其充电时间与循环圈数的关系基本为逐渐向下的三次函数关系，该关系可以表示为：
56.y＝1.02
×
10
3-6.86
×
10-2
x+9.20
×
10-5
x
2-7.18
×
10-8
x3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
57.其中y充电时间单位为s，x代表所处的循环圈数，代表且该关系与实测值的方差关系为r2＝0.94322拟合良好。
58.(4)图12中a为电池在3.43-3.50v的充电数据汇总图，可以看出该段电压区间的充电时间在约1200s的时间内都可以完成检测，后可以根据在该段电压区间的充电时间数据确定到电池所处的充放电循环次数。从图12中b中可以看出电池在3.43-3.50v的电压区间内其充电时间与循环圈数的关系基本为逐渐向下的三次函数关系，该关系可以表示为：
59.y＝4.66
×
10
2-4.43
×
10-1
x+3.02
×
10-6
x
2-6.99
×
10-8
x3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
60.其中y充电时间单位为s，x代表所处的循环圈数，代表且该关系与实测值的方差关系为r2＝0.8744拟合良好。
61.(5)图13中a为电池在3.0-3.43v的充电数据汇总图，可以看出该段电压区间的充电时间在约1200s的时间内都可以完成检测，后可以根据在该段电压区间的充电时间数据确定到电池所处的充放电循环次数。从图13中b中可以看出电池在3.0-3.43v的电压区间内其充电时间与循环圈数的关系基本为逐渐向下的三次函数关系，该关系可以表示为：
62.y＝6.38
×
10
2-2.21
×
10-1
x+2.18
×
10-4
x
2-7.01
×
10-8
x3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)其中y充电时间单位为s，x代表所处的循环圈数，代表且该关系与实测值的方差关系为r2＝0.82104拟合良好。
63.(6)而对于图14中所选的不同电压区间的充电时间去循环次数的关系可得所选的电压区间其充电时间与循环次数的关系不合理，难以使用简单拟合的方法获取对应时间段的充电曲线找到其对应的循环圈数。在充电曲线范围内，可以根据对应电压下的循环次数-充电时间曲线的关系进行经验公式拟合的相关处理，其相关性较强的拟合结果如表2所示，该拟合结果中，相关性最强的电压分段区间为3.7-3.64v、3.64-3.60v根据该段时间段内的
放电时间情况结合拟合出的经验公式可以确定电池所处的循环次数，进而根据其对应的循环次数确定该循环次数下电池的健康状态与电量情况。该方法在对应电压区间的放电曲线拟合结果较为良好，预测精度可达92％以上。
64.表2在不同充电电压区间拟合出的经验公式
65.充电电压区间r24.2-3.977v3.977-3.9v3.90-3.80vv＝1.27
×
10
3-7.03
×
10-2
x+1.01
×
10-4
x
2-2.75
×
10-7
x30.674883.80-3.70v3.70-3.64vy＝2.28
×
10
3-4.28
×
10-1
x+1.14
×
10-4
x
2-4.17
×
10-8
x30.927173.64-3.60vy＝9.17
×
10
2-2.85
×
10-1
x+1.86
×
10-4
x
2-5.09
×
10-8
x30.946653.60-3.55v3.50-3.55vy＝1.02
×
10
3-6.86
×
10-2
x+9.20
×
10-5
x
2-7.18
×
10-8
x30.943323.55-3.43vy＝4.66
×
10
2-4.43
×
10-1
x+3.02
×
10-6
x
2-6.99
×
10-8
x30.87743.43-3.00vv＝6.38
×
10
2-2.21
×
10-1
x+2.18
×
10-4
x
2-7.01
×
10-8
x30.82104
。

技术特征：
1.一种电动自行车三元动力锂电池健康态和剩余寿命估算的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)循环老化实验：将三元动力锂电池进行恒电流充放电老化实验，以容量衰减到额定容量的80％作为截止判断的依据；(2)锂电池健康因子选择：锂电池健康因子是表征锂离子电池健康状态的变量。提取锂电池不同特定电压区间的充-放电时间作为健康因子，具体操作如下：将得到的多次不同循环次数的充电或放电曲线，将充或放电循环曲线按照不同的电压区间段进行分段处理(优选整体电循环曲线纵坐标每段电压区间对应的时间为20min
±
5min)，然后对提取出一段电压区间对应的循环曲线，收集不同循环次数对应的充或放电时间，建立循环次数和充放电时间的对应的数学模型，不同的电压区间段对应不同的数学模型，由此来寻找出关系较强的充或放电电压区间；即该数学模型对应的电压区间段与实测值的方差关系r2最好的电压区间段；(3)然后将待检测的电池在步骤(2)得到的充或放电电压区间内，检测充或放电时间，将时间带入到对应的数学模型中即可得到对应的是处于第几次循环，从而可以预测电池健康态和剩余寿命。2.按照权利要求1所述的一种电动自行车三元动力锂电池健康态和剩余寿命估算的方法，其特征在于，其中对于电压区间的放电时间与循环次数的拟合不好的可以采用经验公式。3.按照权利要求1所述的一种电动自行车三元动力锂电池健康态和剩余寿命估算的方法，其特征在于，针对各种电压区间段的循环次数和充放电时间的关系利用matlab拟合，得到分段的拟合数学模型，结合不能拟合的通过经验公式得到的模型，通过方差关系r2值的大小来判断拟合程度。

技术总结
一种电动自行车三元动力锂电池健康态和剩余寿命估算的方法，属于蓄电池寿命预测技术领域。研究电池在不同充放电打压范围内的循环曲线，利用Matlab软件对数据进行数据提取、模拟和分析，构建循环次数和充放电时间的对应的数学模型，不同的电压区间段对应不同的数学模型，由找出关系较强的充或放电电压区间对应的数学模型，采用此模型预测剩余寿命；本发明准确率高。确率高。


技术研发人员：金玉红 李乐园 张建华 张倩倩 刘晶冰 汪浩
受保护的技术使用者：北京工业大学
技术研发日：2023.03.14
技术公布日：2023/7/25