本發(fā)明涉及鋰電池，特別涉及一種基于電池充放電過程的電化學(xué)性能識別方法、裝置及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著鋰離子電池技術(shù)的快速發(fā)展，其在電動汽車、儲能系統(tǒng)、消費電子等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而，鋰離子電池的電化學(xué)性能在其充放電過程中會發(fā)生顯著變化，這些變化直接影響電池的安全性、使用壽命和整體性能。因此，準(zhǔn)確識別電池在充放電過程中的電化學(xué)性能對于電池的設(shè)計、制造、維護以及性能優(yōu)化至關(guān)重要。

2、目前，已有一些技術(shù)被用于鋰離子電池電化學(xué)性能的識別，如通過電化學(xué)測試直接測量電池的電化學(xué)參數(shù)，或通過構(gòu)建電池模型進行仿真預(yù)測。然而，這些方法在實際應(yīng)用中仍存在一些局限性。例如，傳統(tǒng)的電化學(xué)測試方法雖然準(zhǔn)確，但耗時較長且成本較高，難以實現(xiàn)對電池性能的實時監(jiān)測。而現(xiàn)有的電池模型，如電化學(xué)-熱-力學(xué)耦合模型，雖然能夠在一定程度上預(yù)測電池的電化學(xué)性能，但其復(fù)雜度和計算成本較高，且主要針對電池厚度變化和電極內(nèi)應(yīng)力分布進行預(yù)測，對于其他關(guān)鍵電化學(xué)性能的識別尚顯不足。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的為提供一種基于電池充放電過程的電化學(xué)性能識別方法、裝置及設(shè)備，通過深入分析電池在充放電過程中的電化學(xué)行為，結(jié)合先進的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和算法，實現(xiàn)對電池多種電化學(xué)性能的快速、準(zhǔn)確識別。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于電池充放電過程的電化學(xué)性能識別方法，包括以下步驟：

3、通過預(yù)設(shè)于電池充放電級耳處的數(shù)據(jù)錨點進行第一電池信號的輸入，并利用所述第一電池信號生成第一電池特征數(shù)據(jù)，其中所述第一電池信號包括電壓、電流和電池溫度分布；同時刻下，

4、通過預(yù)設(shè)于電池內(nèi)的布拉格光柵傳感器進行第二電池信號的輸入，并利用所述第二電池信號生成第二電池特征數(shù)據(jù)，其中所述第二電池信號包括電池內(nèi)應(yīng)力；同時刻下，

5、通過原位顯微技術(shù)對電池進行第三電池信號的輸入，并利用所述第三電池信號生成第三電池特征數(shù)據(jù)，其中，所述第三電池信號包括sei膜動態(tài)變化信息；

6、調(diào)用在設(shè)備下的matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真工具箱下的mbcf-dsem模型對第一電池特征數(shù)據(jù)、第二電池特征數(shù)據(jù)和第三電池特征數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)擬合；

7、對數(shù)據(jù)擬合后的電池特征數(shù)據(jù)進行一周期下的電池仿真soc計算，并基于所述soc計算的soc數(shù)值范圍推算出電池的電化學(xué)性能數(shù)據(jù)。

8、進一步地，通過預(yù)設(shè)于電池充放電級耳處的數(shù)據(jù)錨點進行第一電池信號的輸入，在步驟中包括：

9、在電池的充放電級耳處預(yù)設(shè)熱敏電阻作為數(shù)據(jù)錨點，所述熱敏電阻與電池的電流路徑串聯(lián)，并且其電阻值隨電池溫度的變化而變化；通過所述熱敏電阻實時采集電池的電流信息，因為電流通過熱敏電阻時會產(chǎn)生電壓降，該電壓降與電流大小成正比；同時，通過測量熱敏電阻兩端的電壓差，結(jié)合熱敏電阻的溫度-電阻特性曲線，計算出電池的溫度信息；另外，直接測量電池充放電級耳處的電壓，得到電池的電壓信息。

10、進一步地，通過預(yù)設(shè)于電池內(nèi)的布拉格光柵傳感器進行第二電池信號的輸入，在步驟中包括：

11、在電池內(nèi)部預(yù)設(shè)至少一個布拉格光柵傳感器，該傳感器由光纖和周期性排列的光柵結(jié)構(gòu)組成，感知電池內(nèi)部由于充放電過程產(chǎn)生的機械應(yīng)變；

12、當(dāng)電池充放電時，電池內(nèi)部的機械應(yīng)變會導(dǎo)致布拉格光柵傳感器的光柵周期發(fā)生變化，進而改變傳感器反射或透射光的波長；

13、通過光學(xué)檢測系統(tǒng)實時監(jiān)測布拉格光柵傳感器反射或透射光的波長變化，并將該波長變化轉(zhuǎn)換為電信號；

14、對轉(zhuǎn)換后的電信號進行解析，根據(jù)布拉格光柵傳感器的波長變化與機械應(yīng)變之間的已知關(guān)系，計算出電池內(nèi)部的應(yīng)力分布。

15、進一步地，通過原位顯微技術(shù)對電池進行第三電池信號的輸入，在步驟中包括：

16、在電池充放電過程中，利用原位顯微技術(shù)設(shè)備對電池表面或特定區(qū)域進行實時、高分辨率的顯微觀測，原位顯微技術(shù)設(shè)備捕獲電池表面或特定區(qū)域內(nèi)sei膜的動態(tài)變化圖像，包括但不限于sei膜的形貌、厚度、組成及分布的變化，對捕獲的圖像數(shù)據(jù)進行處理和分析，將提取出的sei膜動態(tài)變化特征參數(shù)作為第三電池信號。

17、進一步地，mbcf-dsem模型的訓(xùn)練方法，包括：

18、獲取訓(xùn)練樣本，所述訓(xùn)練樣本包括多項樣本化的第一電池特征數(shù)據(jù)、第二電池特征數(shù)據(jù)、第三電池特征數(shù)據(jù)；

19、搭建mbcf-dsem模型，所述模型結(jié)構(gòu)包括輸入層、特征融合層、動態(tài)sei膜模擬層、輸出層以及反饋機制層，并將所述訓(xùn)練樣本導(dǎo)入至輸出層；

20、利用監(jiān)督訓(xùn)練對mbcf-dsem模型進行樣本訓(xùn)練，訓(xùn)練目標(biāo)為最小化模型預(yù)測值與是指電池性能數(shù)據(jù)的差異額；

21、測試mbcf-dsem模型下的仿真電池數(shù)據(jù)，所述仿真電池數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)擬合的電池soc預(yù)測準(zhǔn)確率。

22、進一步地，mbcf-dsem模型對第一電池特征數(shù)據(jù)、第二電池特征數(shù)據(jù)和第三電池特征數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)擬合的步驟，包括：

23、分別設(shè)置第一線性框架、第二線性框架和第三線性框架，以分別對應(yīng)錄入第一電池特征數(shù)據(jù)、第二電池特征數(shù)據(jù)和第三電池特征數(shù)據(jù)中電池特征的線性變化；

24、基于線性變化的波動頻率、振幅生成電池數(shù)據(jù)擬合波線；

25、通過電池數(shù)據(jù)擬合波線得到數(shù)據(jù)化后的電池特征數(shù)據(jù)。

26、進一步地，對數(shù)據(jù)擬合后的電池特征數(shù)據(jù)進行一周期下的電池仿真soc計算，并基于所述soc計算的soc數(shù)值范圍推算出電池的電化學(xué)性能數(shù)據(jù)的步驟，包括：

27、利用所述電池特征數(shù)據(jù)進行電池的從0％～100％soc量的模擬仿真；

28、識別所述模擬仿真時刻下電池的電化學(xué)性能100％時所能達到的電池充放電量，以得到所述電化學(xué)性能數(shù)據(jù)。

29、本發(fā)明還提出一種基于電池充放電過程的電化學(xué)性能識別裝置，包括：

30、第一信號單元，用于通過預(yù)設(shè)于電池充放電級耳處的數(shù)據(jù)錨點進行第一電池信號的輸入，并利用所述第一電池信號生成第一電池特征數(shù)據(jù)，其中所述第一電池信號包括電壓、電流和電池溫度分布；同時刻下，

31、第二信號單元，用于通過預(yù)設(shè)于電池內(nèi)的布拉格光柵傳感器進行第二電池信號的輸入，并利用所述第二電池信號生成第二電池特征數(shù)據(jù)，其中所述第二電池信號包括電池內(nèi)應(yīng)力；同時刻下，

32、第三信號單元，用于通過原位顯微技術(shù)對電池進行第三電池信號的輸入，并利用所述第三電池信號生成第三電池特征數(shù)據(jù)，其中，所述第三電池信號包括sei膜動態(tài)變化信息；

33、模型擬合單元，用于調(diào)用在設(shè)備下的matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真工具箱下的mbcf-dsem模型對第一電池特征數(shù)據(jù)、第二電池特征數(shù)據(jù)和第三電池特征數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)擬合；

34、性能評估單元，用于對數(shù)據(jù)擬合后的電池特征數(shù)據(jù)進行一周期下的電池仿真soc計算，并基于所述soc計算的soc數(shù)值范圍推算出電池的電化學(xué)性能數(shù)據(jù)。

35、本發(fā)明還提供一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述基于電池充放電過程的電化學(xué)性能識別方法的步驟。

36、本發(fā)明還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述基于電池充放電過程的電化學(xué)性能識別方法的步驟。

37、本發(fā)明提供的基于電池充放電過程的電化學(xué)性能識別方法、裝置及設(shè)備，具有以下有益效果：

38、通過mbcf-dsem模型對第一電池特征數(shù)據(jù)、第二電池特征數(shù)據(jù)和第三電池特征數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)擬合，并對數(shù)據(jù)擬合后的電池特征數(shù)據(jù)進行一周期下的電池仿真soc計算，再基于所述soc計算的soc數(shù)值范圍推算出電池的電化學(xué)性能數(shù)據(jù)；實現(xiàn)對電池多種電化學(xué)性能的快速、準(zhǔn)確識別。