电池直流内阻测量方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种电池直流内阻获取方法及装置，其中，方法包括：采集样本电池的第一电池数据和样本电池的第二电池数据，利用样本电池的第一电池数据和第二电池数据对构建的神经网络进行训练，选择训练误差小于阈值且训练误差最小的神经网络作为目标神经网络，采集测试电池的第一电池数据，将测试电池的第一电池数据输入到目标神经网络中进行学习，预测测试电池的第二电池数据。本发明专利技术中，通过训练好的神经网络来获取电池的直流内阻，不需要经过大电流放电的过程，就能实现对电池的直流内阻的较为精准的预测，减少了对大批量电池的损害，缩短了分选时间，同时减少能耗。

【技术实现步骤摘要】
电池直流内阻测量方法及装置
本专利技术涉及电池测试领域，尤其涉及一种电池直流内阻测量方法及装置。
技术介绍
电池直流内阻是动力电池的重要参数，电池的材料、制造工艺以及电池结构等因素均会对电池直流内阻产生一定的影响。目前可以直流放电方法检测电池的直流内阻，即通过采用2个不同的大电流对电池进行大电流放电，测量电池的压降，通过欧姆定律计算电池直流内阻。大电流的放电对电池会造成损害，如果为了检测电池而频繁测试，对电池的损害将会积累，反而影响电池的容量及寿命。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种电池直流内阻测量方法，以实现对电池组的电池直流内阻的安全准确测量，用于解决现有通过直流放电法中采用大电流的放电时会对电池会造成损害的问题。本专利技术的第二个目的在于提出一种电池直流内阻测量装置。为达上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种电池直流内阻测量方法，包括：采集样本电池的第一电池数据和样本电池的第二电池数据；其中，所述第一电池数据包括：电池开路电压、电池交流内阻、电池容量以及电池放电末端温升；所述第二电池数据包括：电池直流内阻；利用所述样本电池的第一电池数据和第二电池数据对构建的神经网络进行训练，选择训练误差小于阈值且所述训练误差最小的神经网络作为目标神经网络；采集测试电池的第一电池数据；将所述测试电池的第一电池数据输入到所述目标神经网络中进行学习，预测所述测试电池的第二电池数据。本专利技术实施例的电池直流内阻测量方法，通过训练好的神经网络来预测电池的直流内阻，不需要经过大电流放电的过程，就能实现对电池的直流内阻的较为精准的预测，减少了对大批量电池的损害，缩短了分选时间，同时减少能耗。为达上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种电池直流内阻测量装置，包括：采集模块，用于采集样本电池的第一电池数据和样本电池的第二电池数据，以及测试电池的第一电池数据；其中，所述第一电池数据包括：电池开路电压、电池交流内阻、电池容量以及电池放电末端温升；所述第二电池数据包括：电池直流内阻；训练模块，用于利用所述样本电池的第一电池数据和第二电池数据对构建的神经网络进行训练，选择训练误差小于阈值且所述训练误差最小的神经网络作为目标神经网络；预测模块，用于将所述测试电池的第一电池数据输入到所述目标神经网络中进行学习，预测所述测试电池的第二电池数据。本专利技术实施例的电池直流内阻测量装置，通过训练好的神经网络来预测电池的直流内阻，不需要经过大电流放电的过程，就能实现对电池的直流内阻的较为精准的预测，减少了对大批量电池的损害，缩短了分选时间，同时减少能耗。为了实现上述目的，本专利技术第三方面实施例提出了另一种电池直流内阻测量装置，包括：处理器和存储器；存储器用于存储可执行程序代码；处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，用于以下步骤：采集样本电池的第一电池数据和样本电池的第二电池数据；其中，所述第一电池数据包括：电池开路电压、电池交流内阻、电池容量以及电池放电末端温升；所述第二电池数据包括：电池直流内阻；利用所述样本电池的第一电池数据和第二电池数据对构建的神经网络进行训练，选择训练误差小于阈值且所述训练误差最小的神经网络作为目标神经网络；采集测试电池的第一电池数据；将所述测试电池的第一电池数据输入到所述目标神经网络中进行学习，预测所述测试电池的第二电池数据。为了实现上述目的，本专利技术第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由服务器端的处理器被执行时，使得服务器端能够执行一种电池直流内阻测量方法，所述方法包括：采集样本电池的第一电池数据和样本电池的第二电池数据；其中，所述第一电池数据包括：电池开路电压、电池交流内阻、电池容量以及电池放电末端温升；所述第二电池数据包括：电池直流内阻；利用所述样本电池的第一电池数据和第二电池数据对构建的神经网络进行训练，选择训练误差小于阈值且所述训练误差最小的神经网络作为目标神经网络；采集测试电池的第一电池数据；将所述测试电池的第一电池数据输入到所述目标神经网络中进行学习，预测所述测试电池的第二电池数据。为了实现上述目的，本专利技术第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行一种电池直流内阻测量方法，包括：采集样本电池的第一电池数据和样本电池的第二电池数据；其中，所述第一电池数据包括：电池开路电压、电池交流内阻、电池容量以及电池放电末端温升；所述第二电池数据包括：电池直流内阻；利用所述样本电池的第一电池数据和第二电池数据对构建的神经网络进行训练，选择训练误差小于阈值且所述训练误差最小的神经网络作为目标神经网络；采集测试电池的第一电池数据；将所述测试电池的第一电池数据输入到所述目标神经网络中进行学习，预测所述测试电池的第二电池数据。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1为本专利技术实施例提供的一种电池直流内阻测量方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种采集第一电池数据的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种采集第二电池数据的流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的对目标电池进行放电的应用示意图；图5为本专利技术实施例提供的线性拟合的应用示意图；图6为本专利技术实施例提供的基于目标神经网络对测试电池测试的示意图；图7为本专利技术实施例提供的另一种电池直流内阻测量方法的流程示意图；图8为本专利技术实施例提供的目标神经网络预测误差的示意图；图9为本专利技术实施例提供的一种电池直流内阻测量装置的结构示意图；图10为本专利技术实施例提供的另一种电池直流内阻测量装置的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。下面参考附图描述本专利技术实施例的电池直流内阻测量方法及装置。图1为本专利技术实施例所提供的一种电池直流内阻测量方法的流程示意图。如图1所示，该电池直流内阻测量方法包括以下步骤：S101、采集样本电池的第一电池数据和样本电池的第二电池数据。其中，所述第一电池数据包括：电池开路电压、电池交流内阻、电池容量以及电池放电末端温升，所述第二电池数据包括：电池直流内阻。本实施例中，可以从一批电池中随机抽取M支电池作为样本电池，为了对构建的神经网络进行训练，需要获取每个样本电池的第一电池数据和第二电池数据作为训练数据。具体地，按照预设的充电标准和放电标注进行充放电测试，基于充放电测试来采集样本电池的第一电池数据和第二电池数据。本实施例中提供了一种采集第一电池数据的流程，该采集第一电池数据的流程，可以适用于样本电池的第一电池数据的采集，也可以适用于测试电池的第一数据的采集。如图2所示，该采集第一电池数据的过程具体包括如下步骤：S201、按照预设充电标准对待采集的目标电池进行充电至满电状态。其中，待采集的目标电池为样本电池或者测试电池。在室温本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电池直流内阻测量方法，其特征在于，包括：采集样本电池的第一电池数据和样本电池的第二电池数据；其中，所述第一电池数据包括：电池开路电压、电池交流内阻、电池容量以及电池放电末端温升；所述第二电池数据包括：电池直流内阻；利用所述样本电池的第一电池数据和第二电池数据对构建的神经网络进行训练，选择训练误差小于阈值且所述训练误差最小的神经网络作为目标神经网络；采集测试电池的第一电池数据；将所述测试电池的第一电池数据输入到所述目标神经网络中进行学习，预测所述测试电池的第二电池数据。

【技术特征摘要】
1.一种电池直流内阻测量方法，其特征在于，包括：采集样本电池的第一电池数据和样本电池的第二电池数据；其中，所述第一电池数据包括：电池开路电压、电池交流内阻、电池容量以及电池放电末端温升；所述第二电池数据包括：电池直流内阻；利用所述样本电池的第一电池数据和第二电池数据对构建的神经网络进行训练，选择训练误差小于阈值且所述训练误差最小的神经网络作为目标神经网络；采集测试电池的第一电池数据；将所述测试电池的第一电池数据输入到所述目标神经网络中进行学习，预测所述测试电池的第二电池数据。2.根据权利要求1所述的电池直流内阻测量方法，其特征在于，采集所述第一电池数据的过程，包括：按照预设充电标准对待采集的目标电池进行充电至满电状态；其中，所述目标电池为所述样本电池或者所述测试电池；测量所述满电状态下所述目标电池的电池开路电压和电池交流内阻；按照预设放电标准对所述目标电池进行放电至预设的截止电压；采集所述目标电池在放电截止电压时的放电末端温度；根据所述放电末端温度和当前室温，计算所述目标电池的电池放电末端温升；测量所述目标电池的电池容量。3.根据权利要求1所述的电池直流内阻测量方法，其特征在于，采集所述第二电池数据的过程，包括：在预设的荷电状态下，分别采用不同的放电电流对所述目标电池放电到相同的时间间隔；其中，不同的放电电流之间存在倍数关系；在每次对所述目标电池进行放电到所述时间间隔后，对所述目标电池进行回充以使其返回所述荷电状态；测量放电前和放电到所述时间间隔时所述目标电池的电压值，以及所述目标电池每次放电时的电流值；根据测量到的所述电压值和所述电流值进行线性拟合，得到所述目标电池的电池直流电阻。4.根据权利要求2所述的电池直流内阻测量方法，其特征在于，所述测量所述满电状态下的所述目标电池的电池开路电压之前，还包括：将所述目标电池静置预设时长。5.根据权利要求1所述的电池直流内阻测量方法，其特征在于，还包括：将所述第一电池数据输入到神经网络中之前，对所述第一电池数据进行归一化处理。6.根据权利要求2所述的电池直流内阻测量方法，其特征在于，所述按照预设充电标准对待采集的目标电池进行充电至满电状态之前，还包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：王莎莎，
申请(专利权)人：北京新能源汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11