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一种基于图像处理对锂电池健康评估方法与流程

泰然健康网
2025-06-10 14:33

：本发明应用于锂电池组温度场检测、电源电气可靠性检测领域；特别涉及一种基于图像处理对锂电池健康评估方法。

背景技术

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背景技术：

1、锂电池在动力电池和储能电池中，占据市场最大，应用面最广。

2、锂电池适宜工作温度在20℃-40℃之间，在此温度区间内，电池发挥充放电效率最高。锂电池工作温度高于40℃或低于20℃，电池效率都会下降。当温度过低，电池电寿命会大幅衰减，甚至造成不可逆损坏，或电池老化。当温度过高，电池会出现电解液分解，甚至着火。因此，准确检测锂电池组内部温度场，保证电池健康运行至关重要。

3、目前，电池组温度检测技术，通常检测电池组外部温度，作为判断电池温度依据，这种方式对检测精度要求不高，电池组温升速度不快的情况，才能满足要求。但是在大功率充放电情况下，电池组温升变化速率快，电池组温度检测要求高的场景，尚无有效技术，进行检测和计算。

4、锂电池理想工作温度是25℃±5℃。只有精确检测到锂电池实际工作温度，才能有效保证锂电池在最优环境下工作。

5、锂电池温度场检测，只能通过传感器或者图像检测设备，采集电池或电池组表面温度场分布，去预测电池内部温度分布及温度梯度分布。电池温度场分布对估计电池寿命和保证电池安全可靠运行，起着至关重要作用。

技术实现思路

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技术实现要素：

1、为了解决现有技术问题，本发明一种基于图像处理的锂电池温度场检测系统与评估方法，通过采集电池组外表面温度场图像，检测电池组温度分布。在充放电过程中，测量电池电压、电流、内阻等参数，以及温度场变化梯度，判断电池充电效率以及电池是否存在安全隐患。进而，通过算法推测出电池组健康状态，评估电池组的性能，预测电池组健康状况。通过红外图像相机采集电池表面温度信号，提取出电池表面温度场分布。根据电池表面温度场和发热机理，计算出电池内部温度场分布。依据电池内部温度场分布，充放电电流，电池组电压，环境温度、电池内阻等电气参数，通过神经网络评价出电池健康状态soh。

2、本发明解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：

3、一种基于图像处理对锂电池健康评估方法；所述评估方法基于锂电池图像处理平台，所述平台包括：采集锂电池电参数机构、图像采集机构、执行控制机构、本地服务器、云服务器和客户访问端，所述本地服务器根据采用锂电池图像信息转换后生成判断数据通过无线网络传输给云服务器；其中：

4、所述电参数机构通过霍尔变送器和内阻检测仪采集锂电池温度场的电气信息；

5、所述图像采集机构通过8k线阵相机采集锂电池温度场的图像信息；

6、所述执行控制机构通过plc集成电路将所述的电气信息和图像信息进行处理集成数据发送本地服务器中；

7、所述云服务器接收集成数据对锂电池按照温度场边缘分布、内部温度场区域分布和电极柱温度计算输出评估数据；

8、客户访问端通过移动设备访问云服务器呈现到人机界面的锂电池评估数据。

9、进一步，务器接收集成数据对锂电池按照温度场边缘分布过程，包括如下步骤：

10、101、所述云服务器采用如下公式对集成数据中图像信息进行滤波去噪生成去噪图像f(x,y)；

11、y＝med{x1，x2，…xn}

12、

13、其中：x1，x2，…xn为图像序列中各点值；表示n为奇数时图像在该点中值；表示n为偶数时图像在该点中值。

14、102、所述云服务器采用如下公式对去噪的图像提取边缘生成图像中心边缘点为g(x,y)；

15、

16、103、所述云服务器根据中心边缘点采用如下公式生成边缘强度m(x,y)；

17、

18、104、所述云服务器根据边缘强度在各点的梯度方向上强度最大值点获得锂电池温度场边缘位置。

19、进一步，云服务器接收集成数据对电极柱温度分布过程，包括如下步骤：

20、201、云服务器根据傅里叶定律按照如下公式获得电极柱温度模型：

21、

22、式中，i，j，k分别表示x，y，z轴单位标准向量；

23、λ为物体导热系数；

24、202、云服务器根据傅里叶定律按照通过如下公式获得电极柱流入温度模型：

25、

26、

27、

28、其中：φx电极柱任一点x轴方向流入温度；φy电极柱任一点y轴方向流入温度；

29、φz电极柱任一点z轴方向流入温度；λx电极柱任一点x轴方向流入温度变化系数；

30、λy电极柱任一点y轴方向流入温度变化系数；λz电极柱任一点z轴方向流入温度变化系数；

31、203、云服务器根据傅里叶定律按照通过如下公式获得电极柱流出温度模型：

32、

33、

34、

35、其中：φx+dx电极柱任一点x轴方向流出温度；φy+dy电极柱任一点y轴方向流出温度；

36、φz+dz电极柱任一点z轴方向流出温度；

37、204、云服务器根据傅里叶定律按照通过如下公式获得电池极柱内部温度模型

38、

39、

40、

41、其中：δtx电极柱任一点x轴方向温升；δty电极柱任一点y轴方向温升；δtz电极柱任一点z轴方向温升；

42、205、云服务器根据傅里叶定律按照通过如下公式获得电池极柱温度区域分布：

43、

44、其中，ρ为电池极柱密度；

45、c为电池极柱热容；

46、φv为电池任一点产生热量。

47、进一步，所述云服务器接收集成数据对锂电池内部温度场分布过程；包括如下步骤：

48、301、云服务器通过直角坐标系三维稳态建立有限元方程：

49、

50、热密度边界条件为

51、

52、对流换热边界条件：

53、

54、302、云服务器通过有限元方程按照如下公式获得电池按照如下公式内部温度场区域分布：

55、

56、其中，ti为电池内部温度；ω为电池热传导区域；τ1为恒热流温度；τ1为恒热流温度；τ1为恒热流温度；τ1为恒热流温度；τ2为对流换热温度；τ2为对流换热温度；τ2为对流换热温度；τ2为对流换热温度；τ2为对流换热温度；h为对流换热系数；ni为权函数；φa为该点初始温度；进一步，所述云服务器通过神经网络输出输对锂电池评估数据过程；包括如下步骤：

57、401、云服务器根据微分方程提取出电池组内部温度场数据输入神经网络；

58、402、所述神经网络按照如下公式输出评估电池数据：

59、xi＝{ti，δtk，l，m，n，th，uj，ir，rs}

60、yo＝{soh}。

61、其中，ti为电池组内部温度；δtk为电池极柱温升；l，m，n为电池组结构尺寸(长，宽，高)；th为环境温度；uj为电池组电压；ir为电池组电流；rs为电池内阻；

62、有益效果：

63、本发明通过采集电池组外表面温度场图像，检测电池组温度分布。在充放电过程中，测量电池电压、电流、内阻等参数，以及温度场变化梯度，判断电池充电效率以及电池是否存在安全隐患。进而，通过算法推测出电池组健康状态，评估电池组的性能，预测电池组健康状况。

64、本发明在锂电池充放电过程中，检测电池充放电温度分布，判断电池温度变化特征，确定电池电化学转换效率，估计电池电寿命。精确估计电池更换时间。

65、本发明采用边缘云技术，实时采集就地信息，及时对数据进行分析，远程实现大数据样本学习，就地服务器数学模型参数在线更新，实现模型动态更新。

66、本发明在纯电动汽车动力电池应用场景，监测锂电池工作时温度场分布，防止电池组的温度失控，导致电池组发生爆燃、爆炸等严重危害。