锂离子动力电池传感器多故障诊断策略综述

锂离子电池作为新一代可充电电源,具有能量密度大、安全性能高等优点,显示出了广阔的市场前景。但锂离子电池在运行过程中会发生各种内、外部故障,所以锂离子电池安全问题一直备受关注。锂离子电池的传感器正常运行是保证对电池系统实时监测的关键,但是传感器故障微小且不易察觉,并且故障具有关联性、并发性的特征,可能引起多故障的发生,进而触发热失控的风险。所以如何保证传感器精确、快速地进行锂离子电池故障检测与诊断是确保安全稳定运行的关键。首先从锂离子电池结构出发总结了锂离子故障的类型及成因,并详细分析了传感器故障和多故障产生的机理。然后,对锂离子电池从单体电池到电池包所涉及的传感器故障和多故障诊断策略进行全面的阐述,并且分析了可能成为未来发展趋势的传感器多故障协同诊断策略和电池新模式下的故障诊断方式(如气体检测等)。最后,以全文锂离子电池的传感器多故障研究的重难点,提出了传感器多故障诊断未来可能的研究方向。     

基于计算流体动力学的锂离子电池热失控多米诺效应研究

为研究空运包装内锂离子电池单元热失控传递的控制方法,首次提出锂离子电池热失控传递的多米诺效应理论模型。依据实际包装情况建立了包装盒内9个18650型锂离子电池的有限元模型,利用基于计算流体动力学的仿真软件Fluent对锂离子电池的热失控传递过程进行数值模拟;结合模拟结果定量分析锂离子电池热失控传递中的多米诺效应及电池单元热失控对临近电池温升的影响,以及通过控制电池放热和使用阻燃隔板来延缓包装内电池热失控传递的可行性。模拟结果不仅验证了构建的理论模型与数值模拟结果的一致性,并且显示基于理论模型参数提出的两种控制方法对延缓电池的热失控传递都具有显著效果。不仅可为控制空运锂离子电池热失控提供理论依据,还可对锂离子电池空运包装标准的制定提供技术参考。     

应用麻雀搜索和概率神经网络的储能电池故障诊断

储能是构建新型电力系统的核心技术,其中,锂离子电池电化学储能是当前的主要形式,对实现“双碳”目标意义重大。故障诊断对于保障电池储能系统安全运营意义重大,尤其是微小故障的准确诊断能有效预防严重故障的发生,然而,传统故障诊断方法时效性差、精度较低,难以捕捉微小故障特征。因此,提出了一种应用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)改进的概率神经网络(probabilistic neural network, PNN)的储能电池微小故障诊断方法。首先,通过对锂离子电池故障类别分析故障特性,提取微小故障发生后的状态特征信息;然后,将磷酸铁锂储能电池故障信号分解成一系列特征向量并输入SSA-PNN模型;最后,开展了实验验证研究。结果表明,与传统的基于误差反向传播算法的故障诊断方法相比,基于SSA-PNN的故障诊断方法精度达到99.7%,具有更高的诊断精度和实时性。     

基于CFD的锂离子电池热失控多米诺效应研究

为研究空运包装内锂离子电池单元热失控传递的控制方法,首次提出锂离子电池热失控传递的多米诺效应理论模型.依据实际包装情况建立了包装盒内9个18650型锂离子电池的有限元模型,利用基于计算流体动力学的仿真软件Fluent对锂离子电池的热失控传递过程进行数值模拟;结合模拟结果定量分析锂离子电池热失控传递中的多米诺效应及电池单元热失控对临近电池温升的影响,以及通过控制电池放热和使用阻燃隔板来延缓包装内电池热失控传递的可行性.模拟结果不仅验证了构建的理论模型与数值模拟结果的一致性,并且显示基于理论模型参数提出的两种控制方法对延缓电池的热失控传递都具有显著效果.不仅可为控制空运锂离子电池热失控提供理论依据,还可对锂离子电池空运包装标准的制定提供技术参考.     

锂离子电池热失控原因及对策研究进展

综述了高安全型锂离子电池研究的最新进展和发展前景。主要从电解质和电极的高温稳定性方面介绍了锂离子电池热不稳定性产生原因及其机制,阐明了现有商用锂离子电池体系在高温时的不足,提出开发高温电解质、正负极修饰以及外部电池管理等来设计高安全型锂离子电池。对开发安全型锂电池的技术前景进行了展望。     

锂离子电池合金负极材料研究进展

合金类材料具有高比容量和高安全性等优势,是极具潜力的锂离子电池负极材料。合金负极不同的脱嵌锂机制显著影响着锂枝晶生长、锂离子输运及体积膨胀等行为。介绍了不同合金负极的脱嵌锂机制,并从热力学、动力学角度分析了锂沉积形核过程及锂在电极内部输运过程的影响因素,总结了合金负极控制锂沉积行为及体积膨胀的研究进展和未来发展方向。     

电动车辆锂离子电池传感器故障诊断方法

为降低锂离子电池传感器故障对电动车辆安全与性能的影响,提出了一种基于观测器的电池传感器故障诊断方法。结合锂离子电池电热耦合动态模型,构建2个扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)观测器,估计电池单体的状态量,对比状态量估计值与传感器测量值以生成残差,并使用累计和(cumulative sum, CUSUM)测试方法进行残差评价,根据残差组合的不同响应情况实现锂离子电池电流传感器、电压传感器以及表面温度传感器故障的诊断与分离(fault diagnosis and isolation, FDI)。在不同的传感器故障情况下对诊断方法进行测试,结果表明,该方法能够及时准确地对锂离子电池单体3种传感器故障进行诊断与定位,性能表现优异且易于实施。     

虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型研究

传统主变压器低压侧故障诊断模型需要大量故障特征数据;且故障特征数据不相互独立,很难找到最合适的特征实现故障诊断。为此,提出一种新的虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型。介绍了虚拟现实变电站主变压器低压侧典型故障,主要包括漏电故障和短路故障,对这两种故障进行分析,发现出现故障时电压电阻变化特征,为建立故障诊断模型提供依据。依据贝叶斯定理,利用某对象的先验概率,通过贝叶斯公式求出其后验概率,构建单层贝叶斯分类器。在此基础上,利用径向基神经网络将故障类变量看作属性变量的父节点,构建故障特征相互独立的虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型。实验结果表明,构建模型能够准确诊断低压侧故障,具有很高的应用性。     

虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型

传统主变压器低压侧故障诊断模型需要大量故障特征数据;且故障特征数据不相互独立,很难找到最合适的特征实现故障诊断。为此,提出一种新的虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型。介绍了虚拟现实变电站主变压器低压侧典型故障,主要包括漏电故障和短路故障,对这两种故障进行分析,发现出现故障时电压电阻变化特征,为建立故障诊断模型提供依据。依据贝叶斯定理,利用某对象的先验概率,通过贝叶斯公式求出其后验概率,构建单层贝叶斯分类器。在此基础上,利用径向基神经网络将故障类变量看作属性变量的父节点,构建故障特征相互独立的虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型。实验结果表明,构建模型能够准确诊断低压侧故障,具有很高的应用性。     

基于相位差的轴向磁通无铁心电机早期轻微匝间短路故障诊断

针对轴向磁通定子无铁心电机早期匝间短路故障问题,提出一种基于零序分量和定子电流分量相位差的轴向磁通定子无铁心电机的早期匝间短路故障诊断和定位方法。首先,根据定子绕组电感极小的特点建立了匝间短路故障数学模型;其次,对故障前后的短路电流、相电流、零序分量等进行了傅里叶分析,通过零序电压基波幅值变化对匝间短路故障进行识别;最后,通过对比零序电压基波与定子三相电流初相位差来进行故障相定位。结果表明,匝间短路故障相的相电流基波初始相位与零序电压基波初相位差的绝对值近似180°,而健康相的相位差与180°相差较大。基于相位差可以实现轴向磁通无铁心电机早期匝间短路故障的诊断与定位,为永磁电机的匝间短路故障诊断提供了参考。     

基于红外热成像技术的锂离子电池热特性试验研究

为了深入研究锂离子电池在工作状态下的热特性,通过试验与理论分析手段,结合红外成像技术与非接触式可视化观测方法,研究了锂离子电池单体在不同放电倍率下的表面温度分布特征及不同荷电状态(State of charge,SOC)下的温度均衡性和不同测量点的温升特性。结果表明:锂离子电池极耳附近区域为主要的产热源,且放电倍率越高,产热量越大;电池温度上升越快,最高温度越高,电池温度均衡性越差; 1C放电时,电池表面的温度梯度以多个类半圆形温区呈现;并以正极区为圆心向整个电池扩展; 2C放电时,初期形成的两个半圆形温区重合为一个以圆弧为下边的类矩形温区,直至扩展到电池下边缘;不同放电倍率下,电池温升速率均呈现先减小后增大的趋势。根据以上分析及研究成果,可以合理改进电池单体结构,设计电池组或电池包散热方案,提高锂离子电池在工作过程中的高效性和安全性。     

一种大功率快速离子循环型锂电池结构设计

介绍了快速离子循环型锂电池的特点。分析了锂电池结构,即通过强制循环电解液,进行快速离子交换(强制交换)的一种锂离子蓄电池结构。通过强制循环电解液,所述电池可以获得极高的充电、放电速率,极高的热安全性。     

车用锂电池组热流场特性数值模拟与优化设计

针对车用电池温升过高、电池组温差大的问题,开展电池包热流场分析与优化设计.根据Bernardi的生热速率方程式,建立由电池电解液、正负极柱和隔膜四部分组成的单体电池热耦合模型及成组电池传热模型;利用Fluent软件分析锂电池单体在自然对流环境下的温升特性,研究成组电池在强制对流条件下的热流场特性;通过增加导流板优化电池箱内流场结构,并评估导流板对电池组散热效率的作用.结果表明:单体锂电池在自然对流下温升明显,电池内核温度远高于正负极柱温度;电池箱进出风口位置及结构决定箱内空气的流向和成组电池的散热效果;通过对进、出风口位置的设计及增加导流板,可有效改进电池组热流场的均匀性,从而提高散热效果.     

振动环境对锂离子电池热失控危险性的影响

基于民航运输锂离子电池过程中所引发的热失控安全问题,以及运输环境存在颠簸。利用自主搭建的实验平台,以21700型单体锂离子电池为研究对象,通过分析锂离子电池在振动环境中开路电压（Open Circuit Voltage,OCV）与内阻变化以及热失控过程中火焰温度与质量损失的变化情况,研究振动环境对锂离子电池性能及热失控危险性的影响。实验结果表明：在振动条件下锂离子电池的OCV基本保持稳定,而内阻值会增加16.7%;相对于空白实验,经过振动处理后锂离子电池发生热失控危险性减弱。直观表现在火焰温度峰值降低9.69%,质量损失减少13.54%;同时利用电压容量微分曲线（dV/dQ）深入分析振动条件对锂离子电池的影响机理。本研究可为提高锂离子电池性能一致性提供理论参考。     

电动汽车锂离子电池组内散热特性数值模拟研究

锂离子电池组涉及数据规模庞大,传统方法无法有效实现对其散热特性的研究,为此,提出一种新的通过数值模拟方式研究电动汽车锂离子电池组内散热特性的方法。介绍了锂离子电池组工作原理,分析了锂离子电池的充放电过程。通过雷诺平均法进行雷诺时均处理,获取电动汽车锂离子电池组内散热控制方程和湍流方程。介绍了初始和边界条件,通过CFD实现控制方程的求解。依次进行了锂离子电池表面散热特性数值模拟、不同风孔大小下电池组散热特性数值模拟、不同倍率充放电后电池组散热特性数值模拟以及不同环境温度下电池散热特性数值模拟。实验结果表明,锂离子电池中心垂直截面和上下壁面的温度分布均为中心最高,壁面较低,壁面温度梯度大,热量散失速度快;在风孔大小和出口大小相近,充放电倍率为1C时,电动汽车锂离子电池组内散热性最佳;环境温度越低,电池温度升高幅度越大,散热性能越好。     

低压环境下18650型锂离子电池热失控特性

针对航空货运锂离子电池的特殊环境,以及运输过程中热失控安全问题,自主设计搭建锂离子电池热失控实验平台,在康定机场（4290m,60kPa）高高原航空安全实验室开展实验。主要研究热失控过程中不同荷电量锂离子电池温度变化、氧消耗量、CO和CO2生成量以及开路电压变化情况。通过低压环境下锂离子电池热失控的研究,为航空货运锂离子电池的安全性提供了一定的理论支持。     

锂离子动力电池内阻模型与实验研究

首先,根据多孔电极理论,建立了锂离子动力电池的仿真模型.对仿真模型的分析可知,影响电池内阻的内部因素为锂离子在电极活性材料中的固相扩散系数及由极片的电子电导率、电解液的离子电导率和活性材料的电子电导率组成的电池总电导率.分别设计制作磷酸铁锂和石墨半电池,使用恒电流间歇滴定法(GITT)对半电池进行固相扩散系数的测量.使用交流阻抗法(EIS)对半电池进行总电导率的测量.对比半电池实验数据和磷酸铁锂锂离子动力电池实验数据可知,电池的极化内阻由锂离子在电极活性材料中的固相扩散系数决定;电池的欧姆内阻由电池的总电导率决定.     

无轨电车用锂离子电池管理系统的研究

为了配合锂离子电池在无轨电车上的应用,提出了一种针对无轨电车运行环境的锂电池管理系统,能够对车载电池进行故障诊断、分级报警和优化充电.本文主要分析了无轨电车环境下电池运行模式的特点,针对原有铅酸电池的使用和管理问题,提出了更加优化合理的锂离子电池使用方法和控制策略,就电池的故障分级、电池荷电状态(SOC:State of Charge)估算、电池有效利用容量区间、充电电流的计算方法进行了深入研究,提出了多种特殊处理方法,较好配合了锂离子电池在无轨电车上的安全高效使用.