电动车锂电池管理系统的研究—模糊诊断专家系统

把电池组P个Fkl中非零值的最小一个作为(Fmin)l，用它与Fkl的比值来评价其计算Skl

S越小越好，最理想的电池可为零。SORk是在Sk的基础上得出的结论：

静态SOR评估算法的关键在于△T时间内所有电池的△U相对大小的比较。

这种评价算法认为电压变化越小电池运行性能越好。它基于的一种认定就是：没有任何一种故障，它表现为电池充电电压上升慢或放电电压下降慢;任何电压变化波动小的电池就会被认为是运行性能好的。

实验证明静态SOR评估算法具有实时性好和高准确率等特点。以锂电池为例，在串联的锂电池的放电后期，假如有一个电池中突然有一个单体电池电量耗尽，那么在放电曲线族上将看出该电池的放电曲线有一个明显下降的台阶，这个台阶的大小就是一个单体电池的标称电压。锂电池单体电压平常为4V左右，放电后期大约 3V，因此锂电池的下降台阶为3V到4V之间。从图7.2中我们可以看出，在电池组放电的前期U会有一定的差别(这是由于电池内阻的不同引起的，内阻表征大的，下降越明显)，那么相应Skl将有一定的差异;在电池组放电的中期，电池放电曲线族的走向都很平稳，尽管在电压高低上有区别，但在U上没有很大差异，因此在中期的Skl相差将不是很大。最关键的阶段是放电后期，好坏电池间的区别非常明显，一旦某个电池出现明显下降的台阶，这个电池的第L时间段的Skl将突然变大，自然最终对第k号电池的运行性能评估值SORk不会高，而且必定是低于正常放电结束的其他电池的SORk.7.6电池组模糊诊断专家系统的实现

7.6.1症状模糊化

历史数据是专家系统的数据输入，专家系统进行诊断的前期工作就是利用历史档案求出电池隶属于各症状的隶属度。系统考虑实际需要隶属度值用(0——10)表示(0——1)。由历史档案求隶属度是大量试验和电化学专家的经验总结，本系统以锂电池为例来说明。

根据上面的规则，专家系统中用到的症状主要有：

充电时电压高、上升快;

放电时电压低、下降快;

静置时电压下降快，电压低;

开路电压低，不能带负载;

充电时电压极高等等。

下面以充电电压极高这一症状隶属度的求解为例，说明症状隶属度的求解过程。设其电压为V，则充电电压极高这一症状的隶属度函数为：

隶属度函数可在试验中修改。

7.6.2故障诊断

同样根据规则，系统的能诊断的故障主要有：