一种新能源汽车电池故障检测方法

本发明属于新能源电池检测，具体为一种新能源汽车电池故障检测方法。

背景技术：

1、新能源汽车电池是新能源汽车的核心组成部分，其性能直接关系到车辆的续航里程、安全性和使用寿命。新能源汽车电池主要采用锂离子电池技术，具有以下特点：高能量密度：电池单位体积或重量所储存的能量较高，为新能源汽车提供更长远的续航能力。循环寿命长：锂离子电池充放电循环次数可达数千次，保证了电池的使用寿命。充电效率高：电池充电速度快，部分车型可在半小时内充至80％以上电量。环保节能：新能源汽车电池无污染，符合绿色出行理念。新能源汽车电池故障检测是保障电池性能和安全的重要手段，主要包括以下内容：电压检测：通过检测电池单体的电压，判断电池是否存在过充、过放等故障。温度检测：实时监测电池温度，防止电池过热，确保使用安全。内阻检测：通过测量电池内阻，评估电池老化程度和性能状态。绝缘检测：检测电池绝缘性能，预防漏电事故。故障诊断与分析：采用先进的诊断算法，对电池故障进行快速定位和分类。

2、但是传统方法往往依赖于技术人员的经验和专业知识，对电池故障的判断可能存在主观性，且无法处理大量的数据进行分析，同时可能在故障发生后才进行维护，导致维护成本较高，且可能导致电池性能快速下降。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：为了解决上述提出的问题，提供一种新能源汽车电池故障检测方法。

2、本发明采用的技术方案如下：一种新能源汽车电池故障检测方法，所述方法包括以下步骤：

3、s1：先进行电池检测的准备，准备好万用表、电池内阻测试仪、红外热像仪、绝缘电阻测试仪、电池充放电测试仪、bms诊断仪工具和设备；

4、s2：进行电池外观检查，确保电池的外部无破损、变形、腐蚀现象；

5、s3：断开电池包与车辆的连接之后进行电池单体电压检测；

6、s4：通过电池内阻测试仪进行、电池内阻检测；

7、s5：使用红外热像仪进行电池温度检测；

8、s6：使用绝缘电阻测试仪进行绝缘电阻检测；

9、s7：进行电池充放电性能检测，与随机森林机器学习算法结合，分析模型预测结果，确定电池是否存在故障及其类型，根据模型指示的故障类型，进行相应的维修或更换处理；

10、s8：使用bms诊断仪读取电池管理系统数据。检查bms系统工作状态，确保各项参数正常。分析bms系统故障代码，查找潜在故障原因；

11、s9：根据检测结果，对故障电池单体进行均衡充电、维修或更换，对电池包散热系统、绝缘材料进行检查和维护，更换损坏的连接器、插件部件，重新检测电池包性能，确认故障排除，之后即可结束整个新能源汽车电池故障检测流程。

12、在一优选的实施方式中，所述步骤s1中，检测环境必须确保检测现场通风良好，避免火源、高温安全隐患，以防止在检测过程中发生意外；

13、所述步骤s2中，还需检查电池包的连接器、插件部件是否牢固，有无松动、脱落或损坏。固定支架的稳定性同样重要，需确保无松动或变形，因为这些问题可能导致电池在车辆运行过程中移位，进而引发更严重的故障。

14、在一优选的实施方式中，所述步骤s3中，使用万用表逐个测量电池单体的电压，记录数据并与标准电压范围(通常为2.8v—4.2v)进行比较。若发现电压异常，应立即记录故障单体编号。同时，比较各单体电压，若电压差超过0.3v，表明电池单体电压不平衡，需进行均衡充电以恢复电池性能。

15、在一优选的实施方式中，所述步骤s4中，测量时，需确保每个电池单体的内阻都在正常范围内。若检测到内阻异常，应记录故障单体编号。此外，比较单体间内阻，若内阻差超过10mω，表明电池单体间内阻不平衡，需进行均衡充电处理。

16、在一优选的实施方式中，所述步骤s5中，若存在局部过热现象，应记录故障位置。分析温度异常的原因，可能包括散热不良、电池单体老化或内部短路，这些因素都可能导致电池性能下降或安全隐患；

17、所述步骤s6中，使用绝缘电阻测试仪测量电池包的绝缘电阻，确保其符合国家标准。若检测到绝缘电阻偏低，应记录故障位置，并分析原因。

18、在一优选的实施方式中，所述步骤s7中，具体包括以下步骤：

19、步骤1:数据收集：在电池充放电测试过程中，收集大量的电池性能数据，包括电压、电流、温度、内阻、充电/放电时间、容量、功率。对于已知的故障电池，收集其性能数据，并标记为故障数据。

20、步骤2:数据预处理：数据清洗：去除异常值、缺失值和无关数据。特征工程：提取与电池性能相关的特征。

21、步骤3:模型训练，选择随机森林机器学习算法将预处理后的数据分为训练集和验证集，再使用训练集数据训练机器学习模型。

22、步骤4:模型验证与优化，使用验证集数据评估模型性能，调整模型参数。进行交叉验证以确保模型的泛化能力。根据验证结果，优化模型结构和参数。

23、步骤5:故障检测，实时收集的电池性能数据输入到训练好的机器学习模型中。通过模型将输出电池是否正常的预测结果。

24、阈值设定：根据模型输出的概率或决策分数设定一个阈值，以判断电池是否存在故障。

25、步骤6:分析模型预测结果，确定电池是否存在故障及其类型。根据模型指示的故障类型，进行相应的维修或更换处理。

26、在一优选的实施方式中，所述数据清洗：使用z-score方法进行清洗，计算公式为：

27、z＝(x-μ)/σ，其中x是观测值，μ是均值，σ是标准差，并移除|z|>3的数据。

28、在一优选的实施方式中，所述模型训练选择随机森林，其决策函数为：

29、其中wi是第i棵树的权重，hi(x)是第i棵树的预测结果。

30、划分训练集dtrain＝{(xi,yi)}，其中xi是特征向量，yi是标签；

31、模型训练过程中使用均方误差优化算法来最小化损失函数，计算公式为：

32、

33、其中y^i是模型预测值。

34、在一优选的实施方式中，所述模型验证使用验证集dval＝{(xi,yi)}，计算验证集上的损失或准确率；所述模型的交叉验证使用k-fold交叉验证来评估模型稳定性：将数据集分为k个子集，每次使用k-1个子集训练，剩余一个子集验证；

35、所述故障检测实时数据xreal-time输入到模型中，模型输出预测的公式为：之后设定阈值θ，如果y^real-time>θ，则判断为故障。

36、在一优选的实施方式中，所述步骤s8中，使用bms诊断仪通常遵循以下步骤：

37、连接：将bms诊断仪连接到车辆的obd端口或bms通信接口。

38、开机与初始化：开启诊断仪，待其初始化并建立与bms的通信连接。

39、读取数据：选择相应的功能，读取bms的实时数据或历史故障码。

40、分析数据：根据读取的数据分析电池系统的状态和潜在问题。

41、执行操作：根据诊断结果执行必要的操作。

42、记录与报告：记录诊断过程和结果，生成报告供后续分析和存档。

43、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

44、1、本发明中，通过将传统的电池检测步骤与机器学习算法相结合，显著提高了故障检测的效率和准确性。在步骤s7中，利用随机森林等机器学习算法对电池充放电性能数据进行深入分析，能够快速识别出电池单体的异常行为和潜在的故障模式。与传统的仅依靠人工经验判断相比，机器学习模型能够处理大量的数据，并从中学习到复杂的模式和关系，从而更加准确地预测电池故障。这种结合方式不仅减少了人为误差，还能够在故障初期就及时发现并预警，从而避免更严重的损害和潜在的安全事故。

45、2、本发明中，通过数据预处理步骤，通过z-score方法清洗数据和特征工程提取关键指标，确保了输入到机器学习模型中的数据质量。高质量的数据输入是确保模型预测准确性的关键，而该方法在这一环节的有效处理，进一步提高了检测的精确度。模型训练和验证过程中的交叉验证和参数优化，保证了模型具有良好的泛化能力和鲁棒性，使其能够在不同的工作条件下保持较高的检测准确率。

46、3、本发明中，bms诊断仪的使用为电池管理系统提供了全面的监控和诊断，确保了电池在最佳状态下运行。通过固件更新和系统校准，bms诊断仪能够进一步提升电池管理系统的性能，优化电池充放电策略，从而延长电池的使用寿命。这种预防性的维护措施，相比于事后修理，更能有效地降低长期维护成本。综上所述，该方法不仅提高了检测效率和准确性，还降低了维护成本，延长了电池寿命，对于新能源汽车的可靠性和经济性都具有重要意义。它为新能源汽车的电池维护提供了一种高效、智能的解决方案，有助于推动新能源汽车行业的健康发展。