上海理工大學鄭岳久：電動汽車電池組電壓故障診斷技術
2018年3月24日，由中國化學與物理電源行業協會與電池中國網聯合主辦，天津力神電池股份有限公司重點支持的Li+學社·成就鋰享 智信未來（2018）電池技術沙龍第一期：電池安全-從設計到管理，于同濟大學汽車學院正式開講了。上海理工大學機械學院副教授鄭岳久就電動汽車電池組電壓故障診斷技術與參會人員進行學術分享。
圖為上海理工大學機械學院副教授鄭岳久做課題報告
鄭岳久：各位領導、同事們還有同行們大家好。我是鄭岳久，我今天跟大家匯報的題目是《電動汽車電池組電壓故障診斷技術》。
相對來說，這個東西稍微偏向于工程一點，就是剛才李老師講的那些東西都比較高大上，我這邊講的就是集中在一個點上，是在電池系統里面。剛才講到電池系統里面的包括狀態估計以及平衡還有故障診斷、安全管理這些方面，我這邊是屬于故障診斷的其中一小塊，而且是屬于電壓故障診斷的一小塊，內容稍微偏細了一點，李哲是我的師姐，我們題目的內容就是電壓的故障診斷。電壓故障診斷首先我想要講一下電壓故障的表現。
實際上大家覺得測量得到的電壓，它并不是真正的電池電壓，這個首先要明確討論的一個就是電池的電壓并非所見所得，當然大多數情況下它是所見所得的，你所測量的電壓就是等于電池的端電壓，理論上這個U理論上是相等的，但是實際上如果存在故障的情況下，就有可能出現你所測量的電壓并不一定是你電池真正的電壓。
這里面一個簡單的原因就是電池端的電壓還得加上接觸電子在上面的電壓，這才是我們真正在動力那一塊上真正的電壓，但是這個電壓如果我的測量回路上還存在壓價，你真正測量的電壓還需要加上你測量線路上的電壓才會得到接觸電壓和測量電壓兩個的合。接觸電子很小很小，一般被內阻還要小一到兩個數量級，我們一般都是忽略掉了接觸電子，另外一個測量線路上，首先你線路輸出很大，你線路上的電流本身是比較小的，因為你測量線路本身的電流也比較小，從理論上這兩個UW和UC是可以忽略掉的，我們通常認為測量的電壓就是電池端的電壓。
我們通常就是基于這樣一個東西診斷的，實際上我們可以把電池故障診斷為這幾個情況，過壓，欠壓，電壓斷續，電壓不變，單體電壓差異大。像前面這幾種情況就不討論了，是工程上大家都能做的一件事情，但是最后的單體電壓差異大的這個事情我們需要簡單討論一下。我們可以認為單體電壓差異過大的問題，一般大家都覺得是因為電池的不一致性問題，但實質上我們要從測量故障和電池的故障上來分的話，其實它還有很多其他的問題，比如電壓的信號跟電流的信號不同步，你現在這個電壓不代表是那個電流上的電壓。這樣就會造成電壓明明是這個時候測的，它給你顯示的是這個時刻，但是實際上是前一個時刻的，這樣會存在電壓的差異。如果電流波動比較大的話，你會覺得電壓差異比較大，不是因為電池間的電壓差異造成的，第二個就是我們所說的測量線路的UW。第三個包括接觸電阻。
上面這幾個故障都排除的話，真正的故障是在電池上，電池上的故障我們也把它分為電池故障和SOC的故障，電池故障還有兩個，一方面漏電，這個就是SOC差異導致的最終體現在電壓的差異上面，還有一個方面就是你可能是某一個電池的容量比較低，你會發現某一段時間可能電壓是差不多的，再到了另外一段時間電壓發生了差異，這些故障都是單體電壓差異大的來源。
這是我們本次報告大概會涉及到的一些內容，因為時間問題我還是簡單講一下，首先是講一下時間不同步的問題以及它的修正。我們看到實驗室的設備上面，我們基本上得到的每個單體電壓跟電流以及這個平均的總電壓做了一個平均同步情況是非常好的，因為它的數據傳上來還不如不傳上來。但是在我們電池管理系統上面考慮到電池的電芯數量比較多，而且它的通訊方式不管用總線式的還是用局電式的，都存在延時，一旦存在這個問題很有可能你測到的電壓，我們的平均電壓和平均電流可能是對得上，因為它們的優先級比較高，不怎么延時。其他電壓就會出現有的在前，有的在后，可能測量的時間不知道你是什么時候測的，這樣如果我們按照通常的那種方式去處理的話，你會發現差別比較大，電壓一方面不能反映電池不一致的情況，第二個情況就是對應的模型變實就會造成影響，進一步影響你的狀態估計、故障診斷以及均衡，一個極端的例子就是我明明這個階段是在放電，你會發現它的電壓在上升，這個原因可能就是你這個電壓是前一個階段測量的，而前一個階段正在充電，這個就會造成壓差特別大的情況。
簡單看一下它不同步的原因，主要在傳輸方面，因為我們通過總線的傳輸，它出現了一個調度的延時，你現在的單體數量那么多的情況下，單體電壓異步的問題難以避免。我們提出了一個簡單的方法，就是盡可能的做到同步，這個方法的大概意思就是我是用主控制器來主動發命令，要求你每個子控制器在某一個時段進行采集，傳上來的數據不再是把傳上來的時間點作為記錄的時刻，我記錄的時刻就是你主控制器傳上來的時刻，這樣的話，可以在一定程度上解決網絡延時造成的異步問題，但是實際上因為你主控傳下去的時候采樣時間也是不同步的，我們還要進一步分析。
我已經有數據還是存在不同步的問題，怎么進一步分析它讓它更好的同步，我們就提出了這樣一個方法，利用我們提出的一個電池組模型，這個電池組模型平均的狀態下面的那個實際上是一個虛擬的電池，這個虛擬的電池實際上是代表了電池與其他電池的差異。就是你腦子里面可以虛構出這樣一個電池，我有一個標準的電池，就是上面的那個平均的電池。但是我電池組里面每一個電池跟這個標準電池是存在一個差異的，我就把這個標準電池從我這個電池里面扣掉，實際上扣掉的是電壓。但是在我們參數上面的表現，我們就認為把其他的不一致性給去掉，只保留電壓的不一致性和內阻的不一致性，這樣模型就會顯得比較簡單，我們利用簡單模型就可以很快的評估出內阻的差異，內阻的差異我們知道實際上一個電池的內阻跟一個平均的電池，就是這個差異出來的虛擬電池。
它的內阻應該是一個非常緩慢變化的，不應該是一個快速變化的，如果你數據不同步的話，它會造成的一個現象就是上面紅色的這個圖所示的，如果你數據不同步辨識出來的模型內阻是一個波動很大的情況下，實際上就是說明你這個模型跟這個數據根本就匹配不上，所以才會造成內阻波動很劇烈，但是如果同步好的時候，內阻會比較穩定，在這種條件下，我就可以說通過把時間進行同步調整，調整到如果內阻是一個比較平緩的情況，我就認為同步已經做的比較好了，當然我們不能說完完全全的同步，一部分可以這樣同步。怎么解決波動狀態呢？隨便看一條曲線，這個波動情況是這樣的一個情況，同步達到最好的時候我們可以利用差異模型去估計我的內阻，再計算它的波動形態的目標，就是它的MAD值，有搜索算法就能力確定它最優化的同步情況，這是我們做的一個同步的結果。
第二個問題就是在同步的基礎上，如果數據達到了同步，我們接下來要研究，這個測量的電壓是不是真實的電壓，這里的問題就是測量故障，接觸故障和內阻故障到底是一個怎么區分的問題，這個工作我們比較早就做了，我們可以看到這是一個電池組的電壓情況。這是電流，在故障前基本上表現的電壓差異不大，但是當它存在故障以后它有一個電芯，它的電壓特別夸張。這個原因我們需要判斷一下，究竟是測量問題還是接觸內阻的問題還是內部本身造成的問題，這個問題首先我們可以看它的一個電流跟這個電壓的相關性，如果存在相關性的話，這就意味著我不是電壓測量的問題，因為你電壓測量的時候，不會因為我來一個電流，突然就呈現一個相關性，我們可以通過一個簡單的分數，測量電流上面的數跟主電流理論上是不存在任何關系的。
因為是不存在任何關系，電壓傳感器的電壓就不應該跟主電流有一個相關性，但是如果存在相關性的話那就說明你這個肯定不是電壓測量故障。接下來在排除電壓故障的情況下，我們就進一步去想要確定它是內阻故障還是什么故障導致的，我們就把這個模型拿出來，還是去判斷它進一步再重新計算它的內阻。根據這個內阻的計算結果加上修正以后，我們得到了它的歷史數據整體的情況，我們看到48單體波動很大，是由接觸電子故障導致的，它的接觸電子實際上是隨著壓力在波動的，所以說我們最終判斷出來這個故障它是一個接觸電子的故障。
最后就是排除了前面所有的內容講電池包SOC差異故障，實際上我們把這個也同樣分為兩個，一個就是容量的故障，還有一個漏電和容量故障區分。在這兩個圖里面，黑色的圖代表的是容量小，黃色的是微短路的情況，進行放電的時候我們發現它們兩個很相似，沒有辦法確定是什么故障，但是進一步充電，因為容量小的故障實際上跟SOC相關的，它會回去，對于我們微短路的電池因為時間相關，他也會進一步增大，這樣我們就會辨識出來到底是容量故障還是漏電故障，這個實際上是一個非常簡單的方法，這個就是我們做的一個非常簡單的實驗，我們還進行了一些調整，使得這個組織的表現跟這個容量的表現在放電的那段時間表現的比較接近，一旦出電的話你馬上就能區分這個故障。
我們能區分這個故障以后再講一下微短路的定量診斷技術，首先講一下為什么要進行定量診斷，我們知道現在安全性是大家非常關心的一個問題，很多情況下最終導致的熱失控都是因為內短路而導致的，這個內短路是有一個發展的過程，我們在內短路的初期，實際上它有一個可逆的情況，一旦到達了內短路的中后期，它就不可控了。
不可控以后我們必須提前預警，我的目的想要在這個階段，至少你要通過電和熱的聯合特征來判斷這個電池馬上要發生熱失控了，你趕緊停下來，在前面的這個階段我們希望能監測它的變化，跟蹤它的內短路的發展情況，一旦有了一定的特征，那就需要盡快的報警，到了這一段的時候已經沒有任何意義了，你逃都來不及了，這邊定量的診斷希望通過這個組織，比如說在300歐左右如果可以監控的話，因為300歐這是一個非常小的短路組織，我們需要一個時間才能把它檢測出來，在這段時間進行組織跟蹤，等到我們的熱特征能夠比較明顯的發現的時候馬上進行一個預警，這段時間有一個提前預警的階段，這就是為什么我們要做一個定量的短路故障意義，具體的診斷方法還是利用它的漏電情況，想要通過它的漏電量來判斷我把這個漏電量除以這個時間就能得到漏電流。這個只是一個平均值，然后通過這個漏電流計算電阻就可以得到，關鍵核心是漏電量的判斷。
實際上我們提出了兩種方法計算漏電量，一種就是如果你有充電的工況，比如說橫流充電這種工況，這樣的話，我們可以通過一種所謂的電壓剩余充電電量估計方法，我們通過曲線得出每一次充電前剩余電量，第二次再充一次，觀察它的變化，如果你有短路的情況下，這個漏電量有增長。如果是一個動態工況的話，還是要回到電壓差異上面，通過SOC的估計來進一步確定它的漏洞量。這個SOC還是可以回到原有的模型上，通過虛擬差異的模型，可以辨識或者你用濾波的方法可以實現SOC的估計，這個是我們最終做了一個實驗，模擬了一個漏電的情況，一個串聯的電池上面上面接了一個電阻，我們實際上是接了不同的電阻，都做了一些實驗。
這是其中的充電工況實驗結果，可以看到每一次充滿以后，我們發現這個TA和TB的時間都在不斷的擴大，根據擴大的時間我們就可以估計出來它的剩余充電電量，這個綠色的可能看不太清楚，它是有一個增長的情況，我們進一步得到它的漏電電流，這個值還是比較準的，還包括可能面對多階段的一個充電或者橫功率的充電，整體的誤差新電池包誤差是最小的。
對于舊的電池包，我們看到誤差可能會存在不收斂的情況，至少我們做了一陣子的實驗大概10%左右，到了一個還可以接受的程度，比如我能檢測出來100歐的電阻，實際上90歐或者120歐，對于安全性的影響不是特別大。對于動態工況下我們同樣做了這樣一個實驗結果，通過SOC的估計，用RS回歸二城，得到它的斜率估計，通過斜率乘以電池包的容量得到漏電率，這邊是短路估計的12個單體都進行了一個估計，我們可以看到大多數都在500歐以上，都是在不靠譜的級別上，所以我們真正的這兩個發生短路的電阻，我們診斷出來的一個大概的值就是非常接近于我們真實的100歐和50歐，前面需要有一定的時間才能監測到這樣的一個情況，中間的數據，電動汽車如果斷電的情況下我們還能不能接著做這樣一個事情，這個是最終的一個情況。最后做一個簡單的小結，單體電壓差異大的話，其實最終對應的有這樣六個情況，我這邊還不夠完全對，我們目前做的這六種情況，首先我們通過低頻電池的分配模型去獲得它的內阻動態性，根據它的動態性來確定它的電壓信號不同步的情況，進入同步的情況下，我們就去觀察這個電壓差異和電流的相關性來排除是不是測量線組的異常，如果這個測量完了以后，同時評估SOC和2就是這上面的兩個值的情況，它某一個異常的話，比如說隨著時間變化還是SOC的變化，來確定到底是微短路還是容量問題。
這個是我們做單體電壓故障整體的思路，我的匯報就到這里結束了，請各位專家批評指正。
（根據發言內容整理 未經本人審核）
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