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电池老化状态检测系统、方法及装置与流程

泰然健康网
2025-08-05 04:47

本发明涉及动力电池，尤其涉及一种电池老化状态检测系统、方法及装置。

背景技术：

1、电池老化状态(battery aging state，简称bas)是指电池在使用过程中，由于化学、物理和电气反应等因素，导致其性能逐渐下降的过程。随着时间的推移，电池的充放电效率、容量、循环寿命等方面的表现都会受到不同程度的影响。电池老化状态的检测方法主要包括以下几种：容量测试法，这是最基础的电池检测方法之一，通过完整的充放电循环来测试电池在极限条件下的实际容量；监测电压和电流的变化，记录放电时间，以计算出电池的实际可用容量。内阻测量法，通过施加一个已知的电流负载，结合电压变化进行计算，这种方法可以简单分为直流内阻法和交流内阻法，直流内阻法适用于短时间内测量，而交流内阻法则可获得更为准确的数据。数据监测法：借助智能电池管理系统，实时监测电池的多个参数(如电流、电压、温度等)，并结合单元的历史数据，进行数据分析与判断。这种方法适用于长期跟踪电池的健康状态。

2、但电池老化状态检测方法往往存在以下问题：无人机电池经常处于快速充放电、高负载波动和高频率循环使用的环境中，传统方法难以精确捕捉这些复杂工况下的电池老化特征，导致对电池健康状态的评估不够全面。无人机电池组由多个单体组成，各单体的老化速度通常不一致，容易出现电池组内部的不均衡现象，进而影响电池组的整体性能和安全性。而传统方法缺乏对单体电池的独立监测与管理手段。

技术实现思路

1、基于此，本发明有必要提供一种电池老化状态检测系统、方法及装置，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种电池老化状态检测方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：获取无人机的电池组结构设计数据；根据电池组结构设计数据进行电池单体健康监测，生成多参数特征向量；通过多参数特征向量建立电池单体指标的数据映射关系，从而得到电池组的初始健康状态数据；

4、步骤s2：采集无人机不同飞行工况的充放电样本数据；基于充放电样本数据构建动态电流激励序列，模拟不同飞行阶段的电流负载变化，从而生成多工况电流扰动序列；

5、步骤s3：根据多工况电流扰动序列通过高频电流传感器捕获单体电池的动态响应特性，并进行实时电化学特征提取，从而得到单体电池响应数据；对单体电池响应数据进行基于内阻变化、容量衰减以及温度异常的关键老化指标分析，生成单体电池老化风险评估数据；

6、步骤s4：根据初始健康状态数据以及单体电池老化风险评估数据进行基于单体电池充放电均衡性优化的充放电参数动态调整，从而得到电池组均衡充放电策略数据；

7、步骤s5：对电池组均衡充放电策略数据进行电池组的实时健康评估，并进行多维老化特征整合，生成综合电池健康状态评估报告，以提供电池组寿命预测和维护建议。

8、本发明通过对电池组结构设计数据的获取和分析，可以从源头上了解电池组的设计特性、负载能力和设计参数，这为后续监测提供了准确的基础数据。通过健康监测生成多参数特征向量并建立数据映射关系，可以全面反映电池单体的健康状态，实现精细化监控。初始健康状态数据为整个电池组的动态监测和评估奠定了基准，有助于后续阶段对老化特性及充放电优化的准确调整。通过采集不同飞行工况下的充放电样本数据，能够全面模拟无人机在真实飞行环境中的复杂电流负载变化特性。生成的多工况电流扰动序列可以精准反映无人机在各种任务场景下电池组的实际使用情况，这有助于模拟和分析电池的动态响应特性，提高电池性能评估的真实性和覆盖面，从而为健康状态的全面评估和预测提供可靠数据支撑。基于高频电流传感器实时捕获单体电池的动态响应特性，能够实现快速且高精度的电化学特征提取。通过分析内阻变化、容量衰减以及温度异常等关键老化指标，可以准确识别单体电池的老化风险和劣化趋势。这种方法不仅可以实现单体电池老化的精确量化，还能实时检测电池异常，为及时优化充放电策略和电池维护提供依据。结合初始健康状态数据和单体电池老化风险评估数据，能够针对单体电池在使用过程中出现的不均衡问题进行充放电参数的动态调整。这种均衡性优化策略可以延缓单体电池的老化速度，提高电池组的整体性能和使用寿命，同时减少因单体失效导致电池组整体功能受损的风险，保障无人机的安全运行。通过整合多维老化特征数据，实时生成综合健康状态评估报告，不仅能够全面展示电池组当前的健康状况，还能提供基于评估结果的寿命预测和维护建议。这种报告可以为操作人员提供可操作的维护指导，提前预防潜在故障风险，并优化电池组的运行效率，从而降低长期使用成本并提升设备可靠性。

9、本发明还提供一种电池老化状态检测系统，用于执行上述的电池老化状态检测方法，所述电池老化状态检测系统包括：

10、结构特征采集模块，用于获取无人机的电池组结构设计数据；根据电池组结构设计数据进行电池单体健康监测，生成多参数特征向量；通过多参数特征向量建立电池单体指标的数据映射关系，从而得到电池组的初始健康状态数据；

11、工况特征重构模块，用于采集无人机不同飞行工况的充放电样本数据；基于充放电样本数据构建动态电流激励序列，模拟不同飞行阶段的电流负载变化，从而生成多工况电流扰动序列；

12、老化特征识别模块，用于根据多工况电流扰动序列通过高频电流传感器捕获单体电池的动态响应特性，并进行实时电化学特征提取，从而得到单体电池响应数据；对单体电池响应数据进行基于内阻变化、容量衰减以及温度异常的关键老化指标分析，生成单体电池老化风险评估数据；

13、性能均衡调控模块，用于根据初始健康状态数据以及单体电池老化风险评估数据进行基于单体电池充放电均衡性优化的充放电参数动态调整，从而得到电池组均衡充放电策略数据；

14、健康评估预警模块，用于对电池组均衡充放电策略数据进行电池组的实时健康评估，并进行多维老化特征整合，生成综合电池健康状态评估报告，以提供电池组寿命预测和维护建议。

15、本发明中模块的设计和实施极大地提升了无人机电池组的健康管理和性能优化。结构特征采集模块通过获取电池组结构设计数据，并结合电池单体健康监测，生成多参数特征向量，从而精准地映射出电池组的初始健康状态数据，为后续的电池管理提供了坚实的基础。工况特征重构模块通过采集不同飞行工况的充放电样本数据，并构建动态电流激励序列，能够模拟不同飞行阶段的电流负载变化，生成多工况电流扰动序列，从而准确反映电池组在各种工作环境下的性能表现。老化特征识别模块利用高频电流传感器捕捉单体电池的动态响应特性，并进行电化学特征提取，为识别电池的内阻变化、容量衰减和温度异常等关键老化指标提供了科学依据，生成了详尽的老化风险评估数据。性能均衡调控模块则根据电池组的初始健康状态数据和老化评估数据，动态调整充放电参数，优化电池组的均衡充放电策略，提高了电池组的使用效率和稳定性。最后，健康评估预警模块通过实时监测电池组的健康状态，整合多维老化特征，生成综合的电池健康评估报告，为电池组的寿命预测和维护提供了精准的数据支持，确保了无人机电池组的长期稳定运行，延长了使用寿命并降低了维护成本。这一综合性管理系统有效提升了电池组的安全性、性能和可靠性，为无人机电池组的智能化管理提供了全面解决方案。

16、本发明还提供一种电池老化状态检测装置，包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现上述的电池老化状态检测方法。