一种新型机载锂电池组早期故障预警方法_刘威.pdf
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1、电气与自动化刘威,等一种新型机载锂电池组早期故障预警方法基金项目:航空科学基金资助项目(20183352030);研究生开放基金项目(kfjj20200301)第一作者简介:刘威(1996),男,江苏宿迁人,硕士研究生,研究方向为蓄电池管理系统设计。DOI:1019344/j cnki issn16715276202301048一种新型机载锂电池组早期故障预警方法刘威,王友仁,陈则王(南京航空航天大学 自动化学院,江苏 南京 210016)摘要:因机载 28V 串联锂电池组内部早期故障难以被发现,且会持续恶化,严重时还会导致飞行事故发生。研发一种新型机载锂电池组早期故障预警方法,融合了基于改进
2、样本熵及改进相关系数的锂电池早期故障预警方法的优点,能及时找出串联锂电池组内发生早期故障的单体电池且能够准确识别早期故障类型。实验结果表明:在 DST 工况下,该方法与基于改进样本熵的电池组早期故障预警方法相比,预警误报率降低 9048%,并能够准确地识别被注入的早期故障电池单体序号及早期故障类别。关键词:机载锂电池组;早期故障预警;改进样本熵;相关系数;复杂工况中图分类号:TM912文献标志码:A文章编号:1671-5276(2023)01-0194-05An Early Fault Warning Method for Airborne Lithium Battery PackLIU We
3、i,WANG Youren,CHEN Zewang(College of Automation Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China)Abstract:To deal with the difficulty in detecting the potential internal failure of airborne 28 V series lithium battery pack,and to avoidflight accidents caused by con
4、tinuous deteriorating faults,a novel early fault warning method for airborne lithium battery packintegrating the advantages of the improved sample entropy and improved correlation coefficient is developed,with which,not onlythe single battery with early failure in series lithium battery pack can be
5、timely located,but the types of early fault also can beaccurately identified Experimental results show that the false alarm rate of the proposed method,under DST conditions,is 9048%lower than that of the method based on improved sample entropy,and can correctly identify the battery serial number and
6、 early faulttype injected into the early faultKeywords:airborne lithium battery pack;early failure warning;improved sample entropy;correlation coefficient;complicatedcondition0引言在飞机主电源发生故障时,蓄电池组作为备用电源以保障飞机安全1。但电池组本身也有可能发生故障,严重时甚至会危害整个飞机飞行安全,从而失去了其作为安全保障的意义。因此,需要建立一套可靠的蓄电池组故障诊断系统,能够及时地发现故障并做出相应安全措施。目
7、前的蓄电池组故障诊断方法往往是在电池故障甚至是重大事故发生之后才产生作用,典型的有基于专家系统、建立故障模型、机器学习等方法2。早期故障预警方法能提早发现锂电池组内的潜在故障,如早期内部短路、早期内部开路等故障3,并发出预警,为采取相应安全措施提供更多时间。因此,开展机载串联蓄电池组早期故障预警技术研究具有重要的研究意义与应用价值。早期故障预警方法主要分为基于相关系数(ICC)的方法45 和基于样本熵(SampEn)的方法67。基于相关系数的方法常常应用在串联电池组中,通过比较各串联单体的电压序列相关系数,能够对发生相应故障的电池序号进行识别,但无法识别故障类型。KANG Y Z 等89 提出
8、了基于改进相关系数的早期故障诊断方法,该方法能够对早期内短路进行识别,但需要配合相应的电路结构,且无法识别早期内部开路、外部开路、外部短路等故障。基于样本熵的方法不需要确认与其他单体之间的联系,只需要确认自身电池电压序列的自相似性,进一步识别发生故障的电池序号,但仅适用于恒流,充放电状态下的电池早期故障预警,且无法识别故障类型。SHANG Y L 等10 提出改进样本熵算法,解决了无法进行故障识别的问题,但仅适用于恒流,充放电状态下的局限性仍然没有解决。针对以上基于改进样本熵的锂电池早期故障预警方法无法适用于复杂工况,基于相关系数的早期故障预警方法无法进行故障类型识别等问题,本文研发一种新型机
9、载锂电池组早期故障预警方法,融合了基于相关系数及基于改进样本熵的早期故障预警方法,具有如下特点:1)判定发生早期故障的串联单体序号;2)识别发生的早期故障类型;3)在复杂工况下进行早期故障预警,具有较高的预警正确率;491电气与自动化刘威,等一种新型机载锂电池组早期故障预警方法4)在复杂工况下预警误报率远低于基于改进样本熵的早期故障预警方法。1锂电池早期故障预警相关理论本文研发的一种新型机载锂电池组早期故障预警方法,融合了基于相关系数及基于改进样本熵的早期故障预警方法,以下将分别介绍基于改进样本熵及基于相关系数的早期故障预警方法,介绍本文研发的新型早期故障预警方法的原理及实现流程。11基于样本
10、熵的早期故障预警方法样本熵在单体电池电压序列中应用算法如下:对于一个给定长度为 N 的电池电压序列,电压向量(时间序列)可表示为V(i)=V(i),V(i+1),V(i+m1),i=1,2,Nm+1(1)式中:N 为数据总长度,一般在线实施的时候,N 取 5 最合适;m 为内部选取比较的点数,一般设置为 2 来精确测量电压改变。向量Vm(i)与向量Vm(j)最大绝对差可表示为d Vm(i),Vm(j),表达式如下:d Vm(i),Vm(j)=maxVm(i+k)Vm(j+k),0km1(2)式中下标 m 为窗长度。定义函数:Bmi(r)=1Nm+1Wm(i),i=1,2,Nm+1(3)式中 W
11、m(i)为 d Vm(i),Vm(j)小于 r 的根数,ij,定义另外一个函数:Ami(r)=1Nm+1Wm+1(i),i=1,2,Nm+1(4)式中 Wm+1(i)为 d Vm+1(i),Vm+1(j)小于 r 的个数,ij,r为 m 个数据跳变的容忍度,一般为数据标准差的 10%20%。m 个电压点的两个时间序列匹配的概率可以表示为Bm(r)=1N mNmi=1Bmi(r)(5)同理,m+1 个电压点的两个时间序列匹配的概率可以表示为Am(r)=1N mNmi=1Ami(r)(6)样本熵可表示为SampEn(m,r,N)=lnAm(r)Bm(r)(7)从式(1)式(7)可以看出,较小的样本
12、熵暗示电池电压序列没有故障情况。相反,较大的样本熵表示电池电压序列中较少的自相似性,表明电池中存在潜在的故障。因此,SampEn 可以用来描述电池电压的规律性和复杂性,即使电池电压在安全范围内,也有可能检测到电池故障。12基于相关系数的早期故障预警方法考虑一个数据集包含 N 个成对的数据值(xi,1,xi,2)对于 N=1,2,n,ICC 算法描述如下:IC(x1,x2)=ni=1(xi,1 x)(xi,2 x)nS2(8)式中:IC(x1,x2)是介于 x1与 x2之间的 ICC 值,取值范围为 01;分母中 S2计算为S2=12nni=1(xi,1 x)2+(xi,2 x)2)(9)式中
13、x为 xi,1和 xi,2的均值,具体计算如下:x=12nni=1(xi,1+xi,2)(10)根据式(9)、式(10),ICC 计算公式重新定义如下:IC(x1,x2)=2ni=1xi,112nni=1(xi,1+xi,2)xi,212nni=1(xi,1+xi,2)ni=1xi,112nni=1(xi,1+xi,2)2+xi,212nni=1(xi,1+xi,2)2(11)为了进行迭代运算,分子分母可用两种符号表示:i,1=xi,112nni=1(xi,1+xi,2)i,2=xi,212nni=1(xi,1+xi,2)(12)因此,公式(11)可被简化为IC(x1,x2)=2ni=1(i,
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