摘 要：隨著傳統(tǒng)燃油汽車的不斷發(fā)展和普及，車輛尾氣排放給環(huán)境帶來日益加重的壓力，同時也面臨著石油資源日益枯竭的挑戰(zhàn)，因此電池的健康管理變得愈發(fā)至關(guān)重要。因此，本文提出了電動汽車電池健康狀態(tài)的在線監(jiān)測與預(yù)警。通過安裝在電池單元上的傳感器，將采集到的數(shù)據(jù)通過BMS進行處理，利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，評估電池的健康狀態(tài)?；谠诰€監(jiān)測的數(shù)據(jù)，對電池的健康狀態(tài)進行評估，并在發(fā)現(xiàn)潛在問題時提前發(fā)出預(yù)警。此外，該方法通過無線傳輸方式實時傳輸?shù)杰囕v監(jiān)控數(shù)據(jù)平臺，為電池故障診斷和預(yù)警提供有力支持。

關(guān)鍵詞：電動汽車 電池健康 在線監(jiān)測 預(yù)警技術(shù)

0 引言

目前，電動汽車電池健康狀態(tài)的在線監(jiān)測技術(shù)通過實時監(jiān)測電池的狀態(tài)，包括電壓、電流、溫度等參數(shù)，以及電池內(nèi)部的化學(xué)反應(yīng)過程，可以對電池的健康狀態(tài)進行準(zhǔn)確評估。這些監(jiān)測數(shù)據(jù)可以通過使用無線傳輸技術(shù)，將監(jiān)控數(shù)據(jù)實時傳輸至車輛監(jiān)控數(shù)據(jù)平臺，從而為電池故障的診斷和預(yù)警提供了強有力的支持[1]。在預(yù)警方面，結(jié)合動力電池化學(xué)原理分析及特征參數(shù)總結(jié)，對電池健康狀態(tài)進行預(yù)測。通過構(gòu)建電池狀態(tài)評估及故障預(yù)測模型，可以及時發(fā)現(xiàn)電池潛在的安全風(fēng)險，并進行預(yù)警。

然而，目前電動汽車電池健康狀態(tài)的在線監(jiān)測與預(yù)警研究仍面臨一些挑戰(zhàn)。如何提高監(jiān)測系統(tǒng)的精度和可靠性，如何降低能耗和保障安全性等問題都需要進一步研究和解決。因此，電動汽車電池健康狀態(tài)的在線監(jiān)測與預(yù)警對于延長電池壽命、提高電動汽車的可靠性和安全性、優(yōu)化用戶的使用體驗都具有重要意義，它通過實時監(jiān)測電池的健康狀態(tài)，可以及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，準(zhǔn)確的健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警可以幫助用戶和維護人員更好地管理電池的使用和充電習(xí)慣，避免不當(dāng)操作，延長電池的使用壽命。

1 電動汽車電池組成和老化機理

電動汽車（EV）的電池系統(tǒng)是其核心組成部分，采用鋰離子電池因其高能量密度、充放電效率以及相對較長的使用壽命[2]。電動汽車電池系統(tǒng)主要組成部分如圖1所示：

電芯是電池的最基本單元，每個電芯由正極、負極、電解質(zhì)和隔膜組成。正極通常使用鋰金屬氧化物，負極使用石墨或其他碳材料。電解質(zhì)是導(dǎo)電的鋰鹽溶液，隔膜則防止正負極直接接觸，避免短路[3]。為了方便管理和維護，電芯會被組合成模塊。一個模塊包含多個電芯，它們可以并排或堆疊排列。電池包是電池系統(tǒng)的最高層次結(jié)構(gòu)，由多個模塊組成。電池包還包括電池管理系統(tǒng)（BMS）、熱管理系統(tǒng)、電池箱體和連接器等。

隨著充放電次數(shù)的增加，電芯內(nèi)部會發(fā)生結(jié)構(gòu)變化，導(dǎo)致活性物質(zhì)損失和電極材料結(jié)構(gòu)改變，從而降低電池的容量和功率。即使電池不進行充放電循環(huán)，隨著時間的推移，電化學(xué)體系自身也會發(fā)生緩慢的物理和化學(xué)變化，導(dǎo)致電池容量逐漸下降。電池在過高或過低的溫度下工作都會加速老化。高溫會加速化學(xué)反應(yīng)，可能導(dǎo)致電池材料分解；低溫則會降低電池的化學(xué)反應(yīng)活性，影響性能和壽命[4]。電池在存儲過程中自放電，以及電池內(nèi)部阻抗的增加，會導(dǎo)致電池電荷保持能力的下降。電池在靜置時也會發(fā)生自放電現(xiàn)象，隨著使用時間的增加，自放電率會逐漸增加。由于電池在使用過程中會經(jīng)歷溫度變化和振動，這會引起電芯內(nèi)部結(jié)構(gòu)的應(yīng)力變化，導(dǎo)致電池性能下降。電池老化后，其安全性也會降低，可能會出現(xiàn)熱失控等危險情況。

2 電池健康狀態(tài)的在線監(jiān)測與預(yù)警

2.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理

車輛數(shù)據(jù)包括來自電池管理系統(tǒng)（BMS）、車載傳感器等的信息，通過車載終端上傳至數(shù)據(jù)中心后，這些數(shù)據(jù)會被存儲在云端，以供進一步研究和實時監(jiān)測車輛狀態(tài)。監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)處理是為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保后續(xù)分析和評估的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)采集是通過電池管理系統(tǒng)和其他傳感器收集電池的電壓、電流、溫度、充放電次數(shù)等數(shù)據(jù)[5]。去除無效數(shù)據(jù)，如傳感器故障導(dǎo)致的明顯錯誤讀數(shù)。處理缺失數(shù)據(jù)、檢測和去除異常值，由于不同傳感器可能存在時間戳不一致的問題，需要同步數(shù)據(jù)以確保時間序列分析的準(zhǔn)確性。電動汽車數(shù)據(jù)上傳過程如圖2所示。

將汽車端處理后的數(shù)據(jù)通過建立的API數(shù)據(jù)接口將BMS和其他車載傳感器收集電池的電壓、電流、溫度、充放電次數(shù)等數(shù)據(jù)，以及車輛的行駛狀態(tài)、速度、能耗等信息上傳到數(shù)據(jù)處理中心。上傳可以是在車輛充電時進行，也可以是實時或定期進行。在數(shù)據(jù)處理中心接收數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，以便進行進一步的分析和處理[6]。此外，對上傳的數(shù)據(jù)進行驗證，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。對存儲的數(shù)據(jù)進行分析，以評估電池的健康狀態(tài)、車輛的運行效率等。

2.2 電池健康狀態(tài)的在線監(jiān)測

電池健康狀態(tài)的在線監(jiān)測是一種實時、連續(xù)的過程，它通過實時收集和分析電池的關(guān)鍵參數(shù)進行實時檢測和評估其工作狀態(tài)、性能及壽命。電池健康狀態(tài)的在線監(jiān)測通過電池管理系統(tǒng)收集電池的電壓、電流、溫度、內(nèi)阻等關(guān)鍵參數(shù)。使用無線傳感器技術(shù)來監(jiān)測電池內(nèi)部的溫度分布和電化學(xué)狀態(tài)。當(dāng)電池性能達到預(yù)設(shè)的閾值時，系統(tǒng)會觸發(fā)預(yù)警，通知用戶或維護人員采取相應(yīng)的措施。通過遠程監(jiān)控系統(tǒng)，電池的使用者和維護人員可以實時查看電池的狀態(tài)和性能。本文采用了基于電池容量的健康狀況評估方法，以便實時監(jiān)測電池的狀態(tài)。其評估公式可表示為：

其中，表示為當(dāng)前電池組所能存儲的最大電荷量，表示為電池組的額定電荷量。的計算公式可表示為：

其中，表示為累積的充電量，表示為當(dāng)前電池組的充電變化量，表示為當(dāng)前電池組開始充電的時間，表示為當(dāng)前電池組結(jié)束充電的時間，表示為當(dāng)前電池組單位時間內(nèi)的電流值，表示為在時刻的容量，表示為在時刻的容量。在線監(jiān)測系統(tǒng)通常具備高度的智能化和自動化特性。通過精確檢測電池的電壓等參數(shù)，系統(tǒng)能夠評估電池的健康狀態(tài)，預(yù)測其剩余壽命，并在必要時發(fā)出警報，通知用戶進行維護或更換。

2.3 電池健康狀態(tài)的在線預(yù)警

電池健康狀態(tài)的在線預(yù)警是通過實時監(jiān)測電池的電壓、電流、溫度等關(guān)鍵參數(shù)，結(jié)合先進的算法和技術(shù)，對電池當(dāng)前的狀態(tài)進行精確評估，并在發(fā)現(xiàn)潛在問題時及時發(fā)出預(yù)警。電池健康狀態(tài)的在線預(yù)警會綜合考慮電池的充放電次數(shù)、內(nèi)阻變化、容量衰減等因素，以及電池在不同工作環(huán)境下的表現(xiàn)。一旦預(yù)警系統(tǒng)檢測到電池健康狀態(tài)異常，它會立即發(fā)出警報，提醒用戶關(guān)注并采取相應(yīng)的措施。這可能包括調(diào)整使用習(xí)慣、更換電池或進行必要的維護。通過及時干預(yù)，用戶可以有效避免電池故障導(dǎo)致的設(shè)備停機、數(shù)據(jù)丟失等嚴(yán)重后果。此外，電池健康狀態(tài)的在線預(yù)警分析還有助于優(yōu)化電池管理系統(tǒng)。通過對大量電池數(shù)據(jù)的分析和挖掘，系統(tǒng)能夠找出影響電池性能的關(guān)鍵因素，為電池的設(shè)計、制造和使用提供有益的參考。

3 實驗分析

選取某一次溫箱環(huán)境為-10℃的條件下，電池健康狀態(tài)的脈沖加熱的實驗過程為例，對實驗的后半部分，即脈沖撤除后，電池的散熱過程進行分析。通過該實驗過程的溫度與時間的變化關(guān)系，即可擬合得到前述的對流換熱系數(shù)。對電池健康狀態(tài)散熱實驗結(jié)果進行擬合，即可得到A，即等待辨識的參數(shù)A。針對該散熱實驗數(shù)據(jù)，求得 為0.00321。擬合的相關(guān)系數(shù)值為0.9999，均方根誤差為0.0798，結(jié)果較為精確，滿足要求。其中，電池健康狀態(tài)的數(shù)據(jù)擬合電池的散熱系數(shù)如圖3所示。

耐久性的研究不僅可以了解這一方法對電池壽命的影響，更可為脈沖參數(shù)的選擇提供條件，與加熱速率成為共同的設(shè)計目標(biāo)并根據(jù)需求偏好組成目標(biāo)函數(shù)。為不敏感因素，僅在較高或較低SOC時，采取正負幅值比相差較大組合會對溫升速率有小幅影響，因此在耐久性測試中暫不考慮其影響。電池健康狀態(tài)的數(shù)據(jù)擬合電池的散熱系數(shù)隨著時間的增加，其溫度降低，在時間為2000s時，其溫度降至最低為-20C°。

4 電動汽車電池健康狀態(tài)的在線監(jiān)測與預(yù)警未來展望

隨著人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，可以開發(fā)出更精確的電池健康狀態(tài)預(yù)測模型。這些模型將能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測電池的剩余使用壽命，并在電池性能下降之前提供預(yù)警。未來的預(yù)警系統(tǒng)將能夠根據(jù)車輛的使用模式、駕駛習(xí)慣和環(huán)境條件自適應(yīng)調(diào)整預(yù)警閾值。這意味著系統(tǒng)將能夠根據(jù)實際情況調(diào)整預(yù)警的敏感度，從而提高預(yù)警的準(zhǔn)確性和及時性[7]。同時，系統(tǒng)將提供更加豐富的反饋信息，幫助用戶更好地理解電池狀態(tài)和潛在問題。此外，電動汽車電池健康狀態(tài)的在線監(jiān)測系統(tǒng)與車輛的其他系統(tǒng)（如導(dǎo)航、娛樂、自動駕駛等）實現(xiàn)更好地集成和互聯(lián)，形成一個更加智能和全面的電動汽車生態(tài)系統(tǒng)。電動汽車電池健康狀態(tài)的在線監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)在未來將更加智能化、自適應(yīng)和用戶友好。隨著技術(shù)的進步和市場的需求，這些系統(tǒng)將不斷提高其性能和可靠性，為電動汽車用戶提供更好的使用體驗和保障。

5 結(jié)論

本文討論了一種在線監(jiān)測和預(yù)警電動汽車電池健康狀況的方法。借助安裝在電池單元上的傳感器，采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過電池管理系統(tǒng)（BMS）處理，并應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)評估電池的健康狀況。此外，通過無線傳輸方式將數(shù)據(jù)傳輸至車輛監(jiān)控數(shù)據(jù)平臺，為電池故障的診斷和預(yù)警提供了有力支持。電動汽車電池健康狀態(tài)的在線監(jiān)測與預(yù)警對于用戶而言，用戶可以通過手機、平板電腦等移動設(shè)備隨時隨地查看電池的狀態(tài)和運行數(shù)據(jù)，無需親臨現(xiàn)場。這種便捷的遠程監(jiān)控功能不僅節(jié)省了人力和時間成本，還提高了生產(chǎn)效率和安全性。一旦預(yù)警系統(tǒng)檢測到電池健康狀態(tài)異常，它會立即發(fā)出警報，提醒用戶關(guān)注并采取相應(yīng)的措施。電動汽車電池健康狀態(tài)的在線監(jiān)測與預(yù)警是確保電動汽車安全、高效運行的重要措施。通過實時監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用，可以及時發(fā)現(xiàn)潛在問題并采取相應(yīng)的措施，從而保障電動汽車的安全運行和延長電池的使用壽命。

參考文獻

[1]巫春玲，呂晶晶，相里康，等.基于變分模態(tài)分解和核極限學(xué)習(xí)機集成模型的電動汽車鋰電池健康狀態(tài)預(yù)測[J/OL].電源學(xué)報，1-14[2024-04-18].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/12.1420.TM.20230920.1415.002.html.

[2]王秀茹，黃小慶，段建焱，等.電池健康狀態(tài)對電動汽車充電負荷計算的影響[J].南方電網(wǎng)技術(shù)，2023，17（07）：65-73.

[3]周仁，張向文.基于實車數(shù)據(jù)和BP-AdaBoost算法的電動汽車動力電池健康狀態(tài)估計[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2022，22（21）：9398-9406.

[4]龔賢武，丁璐，穆邱倩，等.基于實車數(shù)據(jù)的電動汽車電池健康狀態(tài)估計[J].電源技術(shù)，2021，45（12）：1577-1580.

[5]胡杰，朱雪玲，何陳，等.基于實車數(shù)據(jù)的電動汽車電池健康狀態(tài)預(yù)測[J].汽車工程，2021，43（09）：1291-1299+1313.

[6]言理，陳康偉.電動汽車動力電池荷電狀態(tài)和健康狀態(tài)估算方法[J].廣東石油化工學(xué)院學(xué)報，2021，31（01）：54-58.

[7]陳德海，華銘，鄒爭明，等.優(yōu)化分級T-S模糊控制動態(tài)估計純電動汽車電池健康狀態(tài)[J].北京理工大學(xué)學(xué)報，2019，39（06）：609-614.