电池管理系统里的电池健康评估和寿命预测

电池管理系统里的电池健康评估和寿命预测

武燕荣

天津力神电池股份有限公司 天津市 300384

摘要：锂离子作为第三代高效的电池，已经在各个方面都代替了镍铬等传统的电池，在许多方面有着广泛的应用。电池的故障问题导致了用电设备性能方面受损等，也就在使用成本和使用的有效性方面大打折扣，随着电池充放电次数的增多等，锂电池的使用性能也就逐渐下降，导致寿命受到了影响。因此，在锂电池的使用过程中进行高效的电池管理系统的应用等，就应该从多方面保证锂离子电池的稳定、可靠运行。

关键词：电池管理系统；健康评估；寿命预测

1电池管理系统里的电池健康评估

1.1锂电池健康评估的电化学分析法

电化学分析发是从电池的物理化学特性的角度出发作为重点的研究对象，通过对于锂离子电池的热力学、传热等多方面的物力性能参数等进行有效的控制，也就使得锂离子的运行可以就建立起弱化模型。电化学分析的方法在很直观的程度上将锂离子弱化的模型等进行了有效的描述工作，这种研究方法在此方面具有着破坏性的特点，只能在前期的生产设计的过程中用于锂离子电池的产品检验等一系列的工作，在实践的过程中无法进行深入的落实等。已经有学者在研究中发现了SEI表面膜的形成是导致锂电池容量快速衰竭的重要原因，存在着阻抗和电池容量之间函数变化关系，也就可以在此方面进行充分的应用和提升。

1.2锂电池健康评估的安培法

锂离子电池的健康使用寿命的评估工作需要在全过程周期内进行电池大量加速工作的研究和实验的相关工作，在此工作中需要充电对于锂离子电池的加热温度、充电速率等多方面进行分析工作，也就按照放电的速率等进行了锂离子使用阶段的测试工作，也就是下了锂离子电池容量弱化模型的测试工作。安培检测方法本质上是一种离线检测的方式，已经出现了进一步改良的基本方法，也通过恒电电流等，从而借助电流的三维模型等进行了放电量和电压方面的有效分析和控制等，建立起了有效的函数模型等，使得锂离子的健康工作模型得以建立和健全。在使用安培法进行了锂离子电池的总体电压评估的方法工作，做好健康状态的评估工作，也就保证了锂电池总电压的准确性。

安培法的应用是相对而言比较简单地一种方式，可以在很大程度上实现了对于锂离子电池健康状态的高效评估和有效的处理工作，在开放充电的环境和条件下进行了实验。但是其实验过程并不能对于复杂的外部环境进行检测，在检测的过程中也需要较长的时间，处于一种离线操作的基本状态，工作的便利程度依然不高。通常在改进工作的过程中，是采用了获取锂电池总电压的基本方法，静置一段时间之后才能继续使用，否则实验很难继续进行。

1.3锂电池健康评估的阻抗法

锂离子电池健康评估的阻抗方法是通过了欧姆电阻和化学电阻抗的两种有效方法进行的。欧姆阻抗的方式是在锂离子电池的内部接入一个小的负载电路，也就使得锂离子电池的总体电压变化等一系列工作可以及时发现内部阻力的有效变化等，使得内部阻力得到了有效的控制，对于锂离子电池的健康评估状况等进行有效的分析和处理等，使得锂离子电池的老化速度等都进行了更进一步精准分析，将锂离子电池的放电速率、深度、温度、内部阻力变化等多方面的内容进行有效的控制工作，也就将锂离子电池的健康状况进行了有效的反馈和体现。欧姆阻抗的方法用于评估锂离子电池内部阻力的相应变化情况等，也根据锂离子电池的健康情况进行有效的评估，使得内部阻力和外部阻力都得到了精准的评估工作。而欧姆阻抗方式不能用于测量实时的阻抗，一旦在运行和工作状态中就无法进行有效的测量，而化学阻抗是将电容、电压、电阻等组合在一起的电路模型等，也就将不同阶段和使用寿命的电池都可以进行锂离子电池交流频率的有效分析工作，检测电流和电压的正弦变化的周期性过滤，在后续的分析过程中，也就形成了阻抗曲线等，使得锂离子电池的循环使用寿命等都得到了科学有效的评估工作。

阻抗法的优势是十分明显的，但是在适应性等多方面还存在着一系列的问题，欧姆阻抗的在线使用中，由于锂离子电池的欧姆阻抗是比较小的，并且在锂离子电池内部阻力中会随着电池使用次数的增多而变得越来越小，也就导致了锂离子电池内部的阻力发生了一系列的变化，需要更为精准的电路测试的基本方法。电化学阻抗方法将电路模型应用到其中，对于阻抗进行精准和有效的分析工作，但是其必须离线使用，也就使得测量的复杂程度高，后续的测量时间也比较长，这是技术模型的难点。

2电池管理系统里的电池寿命预测

2.1电池寿命预测的退化机理模型

电池寿命预测退化机制模型主要是从电池物理和化学性能出发,对电池在运行过程中的性能变化进行全面分析,充分考虑各种老化因素对电池内部和外部参数变化的综合影响,建立了电池在运行过程中的退化机制模型,具有很大的优越性,既能对电池的正常工作状态进行寿命预测,又能对电池的老化过程和应力大小进行相关检测,因此对电池的寿命预测更加有利。在退化机制模型的基础上进行寿命预测,可以对电池的老化过程进行详细的物理化学分析,但这都是建立在具体的电池材料、使用环境和充放电周期次数的基础上,所用性能参数是根据锂电池的物理化学特性确定的,因此,退化机制模型很难根据环境的变化及时作出调整,锂电池的动态精度较低。另外,对于较为复杂的锂电池电化学模型,若要描述其退化特征,就很难建立老化模型,因为涉及的检测参数较多,应用中也存在着较大的实际困难，需要针对于各种老化的因素进行全方位的控制工作，使得退化机理和模型的建立更加精准。

2.2电池寿命预测的经验退化模型

在此情况之下，无论是机理模型还是电路模型的建立工作，都需要从锂离子电池的内部物理化学参数特性的角度出发进行参数化的分析工作，建立模型的过程复杂程度是比较高的。锂离子电池的退化经验模型等是表示锂离子电池内部状态随着时间发生变化的基本关联关系。在现阶段的锂离子经验退化模型中主要是分为了以下两类，第一是在阻抗指数增长模型和性能参数变化模型等方面设置的退化模型，该模型的工作原理是通过电池阻抗两个时间点之前的转换关系进行预测分析。第二，是剩余寿命建立起来的经验退化模型，也是从两个时间点的容量转换关系上进行了有效的分析工作，后续还出现了指数退化模型和集成优化模型。

锂离子经验退化模型的出发点是从基础的数据理论角度进行电池寿命的有效预测工作，在此过程中还需要根据物理参数的变化规律等进行有效的分析，这种方法的应用相对而言是比较简单的，使用范围也比较广。与此同时，结合了PF算法和经验模型进行电池使用的预测性工作也是十分关键的，这对于锂离子电池的非线性参数的变化等都有着较好的适用性。从经验退化模型的角度进行有效的分析，外部干扰和环境参数的影响依然存在着，动态性和精准程度还需要进一步提升。另外，还需要重点解决好数据参数初始化的相关问题，也就存在着比较复杂的技术问题，影响了算法的实用性能。

结论

综上所述，锂离子电池在当前我们的生产和生活中都有着十分广泛的应用，也在各个方面起到了关键性的作用。但是，在目前的工作中对于锂离子电池的退化建模、健康评估、寿命预测等一系列工作的有效性还有待提升，也没有对于锂电池的物理化学性能深入分析，阻碍了其使用性能的更好发挥。本文从锂离子电池管理系统的电池寿命评估和健康分析的角度出发，进行了综合性的论述工作。

参考文献：

[1]罗悦.基于粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法研究[D].哈尔滨工业大学,2019.

[2]戴海峰,魏学哲,孙泽昌.基于扩展卡尔曼滤波算法的燃料电池车用锂离子动力电池荷电状态估计[J].机械工程学报,2020(02):92-95.