基于CO气体机械滥用下锂离子电池故障诊断方法及系统

摘要

基于CO气体机械滥用下锂离子电池故障诊断方法及系统，利用锂离子电池受到机械滥用后析出的CO气体对机械滥用导致的故障进行诊断。首先对CO浓度阈值、CO浓度变化速率阈值、时间间隔和采样频率进行设置；然后，当实时监测到连续多点CO气体浓度值超过浓度阈值时，计算CO气体浓度在随后时间间隔△t内的变化速率；进一步地，比对CO气体浓度变化速率与对应阈值的关系，在线判定是否发出故障信号。本发明方法原理简单、容易实现，能够准确可靠地在线诊断锂离子电池在机械滥用下的故障。

说明书

技术领域

本发明属于锂离子电池安全技术领域，特别是涉及对锂离子电池在机械滥用下的故障诊断方法。

背景技术

随着锂离子电池的不断推广和应用，锂离子电池的安全问题凸显出来。机械滥用是引发锂离子电池造成电池损坏的一种不可逆的破坏性行为。当电池受到机械滥用时，例如尖锐物体刺入或受到较大冲击力时，锂离子电池会产生剧烈的机械损坏，发生严重的形变，使电池重度损伤，打破电池内部结构并使内部物质直接暴露，同时很容易使电池内部的正负极之间发生短路，进而产生大量热量并使温度迅速升高，造成热失控危害。因此，设计出适用于锂离子电池机械滥用故障的诊断方法尤为重要。

锂离子电池内部由活性材料的正负极和电解液组成，当发生受到机械滥用破坏时，活性材料开始相互反应，复杂的化学反应会产生大量的气体，电池内部随之压力增大，顶开泄压阀后，发出气体。其中由于化学材料构成的原因，锂离子电池会析出CO气体。因此，可以利用CO气体的变化行为对锂离子电池进行机械滥用故障诊断。

目前针对利用气体信号实现电池故障诊断的研究相对匮乏。李宇，杜建华，杨世治等人2019年在《储能科学与技术》发表的《圆柱型磷酸铁锂电池针刺热失控实验研究》中提到，机械滥用后，锂离子电池会冒烟。王铭民，孙磊，郭鹏宇等人2020年在《高电压技术》发表的《基于气体在线监测的磷酸铁锂储能电池模组机械滥用热失控特性》中提到，锂离子电池会放出CO，但并没有利用CO设计诊断方法。当前，利用CO进行锂离子电池机械滥用故障诊断的研究尚处于空白。鉴于此，利用CO气体信号进一步设计出可靠性高、快速性好、原理简单、容易实现和具备推广潜力的机械滥用故障诊断方法仍是锂离子电池安全保障的重要工作。

发明内容

为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供基于CO气体机械滥用下锂离子电池故障诊断方法及系统。

本发明采用如下的技术方案:

步骤1：设置CO浓度阈值S、时间间隔△t和采样频率f，并通过对实验锂离子电池的针刺模拟所计算的CO气体浓度变化率对CO气体浓度变化率阈值K进行设置；

步骤2：使用CO气体监测系统实时监测待检测锂离子电池释放的CO气体浓度值c

步骤3：根据步骤2所得的CO气体浓度值，计算时间间隔△t内待检测锂离子电池的CO气体浓度变化率k；

步骤4：比较步骤3中CO气体浓度变化率k与相应阈值K的关系；如k>K，则发出故障信号，否则返回步骤2重新测量。

所述CO浓度阈值S为0ppm、所述采集时间间隔△t为1s、所述采样频率f为10Hz。

所述步骤1包括以下内容：

步骤101：以3A恒电流、0.5C放电倍率对实验锂离子电池进行充电，直至实验锂离子电池电压为3.65V；

步骤102：以恒电压即3.65V继续对其充电，直到实验锂离子电池的截止电流低于60mA且放电倍率小于0.01C；

步骤103：选用钨钢针并设置其针刺速度与针刺行程；

步骤104：将实验锂电池放入针刺挤压机内，利用夹具进行固定，以防止针刺过程中电池发生径向偏移；

步骤105：使用步骤103的钨钢针与设置的速度和行程对步骤104的实验锂电池进行针刺；完成针刺后，使钢针停留在电池内部；

步骤106：CO气体监测系统插入针刺挤压机内对实验锂离子电池的CO气体情况进行监测并计算其气体浓度在△t内的气体浓度变化率k；

步骤107：重复步骤101-106，对Dc个相同型号的锂离子电池进行针刺模拟并计算它们的气体浓度变化率，取小于所有气体浓度变化率的最大正整数为CO气体浓度变化率阈值K。

在所述步骤103中，所述钨钢针直径的选值范围为[5mm,8mm]，所述针刺速度的取值范围为[22mm/s,32mm/s]，所述针刺行程是指钢针在机器未运行时的位置到刺透电池后位置之间的距离，其取值范围为[280mm,320mm]，

在所述步骤105中，钢针停留在电池内部的时间需大于300s。

在所述步骤2中，b的取值为2。

在所述步骤3中，利用以下公式计算待检测锂离子电池的CO气体浓度变化率k：

其中，c

本发明还公开了基于CO气体机械滥用下锂离子电池故障诊断方法的锂离子电池故障诊断系统，包括上位机、针刺挤压机、CO气体监测系统，锂离子电池、实际运行负载以及CAN总线：

针刺挤压机与CO气体传感器通过气管相连，并与上位机相连，由上位机进行信号控制；CO气体传感器用于实时监测锂离子电池散发的CO气体的浓度值，并与上位机相连；上位机用于气体浓度值的存储和处理，同时显示本发明方法的故障诊断判定结果；锂离子电池和实际运行负载模拟锂离子电池工作情况，并放置于针刺挤压机中；CAN总线用于数据传输用于连接上位机与CO气体传感器，以及上位机与针刺挤压机。

本发明所提供的一种适用于锂离子电池机械滥用下故障的诊断方法，原理简单，容易实现，便于推广，能够准确地诊断锂离子电池机械滥用下的故障，为锂离子的安全防护和进一步干预提供良好基础，能够有效地避免因机械滥用故障导致的锂离子电池安全事故。

附图说明

图1是锂离子电池机械滥用故障诊断方法的实验平台图；

图2是锂离子电池机械滥用故障诊断方法的流程框图；

图3是机械滥用故障下CO气体浓度的变化趋势图。

具体实施方式

下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。

图1示出本发明所提供的用于执行上述锂离子电池机械滥用下故障诊断方法的实验平台图，包括上位机、针刺挤压机、CO气体监测系统、锂离子电池、实际运行负载以及CAN总线。

其中，针刺挤压机与CO气体传感器通过气管相连，并与上位机相连，由上位机进行信号控制；CO气体传感器用于实时监测锂离子电池散发的CO气体的浓度值，并与上位机相连；上位机用于气体浓度值的存储和处理，同时显示本发明方法的故障诊断判定结果；所述锂离子电池和实际运行负载模拟锂离子电池工作情况，并放置于针刺挤压机中；CAN总线用于数据传输用于连接上位机与CO气体传感器，以及上位机与针刺挤压机；实际运行负载是用电设备，在本发明中使用电阻充当负载。

本发明的锂离子电池机械滥用下故障诊断方法的流程框图如图2所示，包括以下步骤：

步骤1：设置CO浓度阈值S、采集时间间隔△t和采样频率f，并通过对实验锂离子电池的针刺模拟所计算的CO气体浓度变化率对CO气体浓度变化率阈值K进行设置。

在本实施例中，设置对待检测锂离子电池的CO浓度阈值S取为0ppm，采集时间间隔△t取为1s和采样频率f取为10Hz。本领域的技术人员可以根据实际情况对这三个参数进行设置，时间间隔越长、频率越低则准确率越低。

对实验锂离子电池针刺模拟包括以下内容：

步骤101：以3A恒电流、0.5C放电倍率对实验锂离子电池进行充电，直至实验锂离子电池电压为3.65V；

步骤102：以恒电压即3.65V继续对其充电，直到实验锂离子电池的截止电流低于60mA且放电倍率小于0.01C；

步骤103：选用钨钢针并设置其针刺速度与针刺行程；

锂离子电池是圆柱的，将锂离子放倒后，钢针自上向下，插入锂离子电池中间；针刺行程指钢针在机器未运行时的位置到刺透电池后位置之间的距离。

钨钢针直径的选值范围为[5mm,8mm]，针刺速度的取值范围为[22mm/s,32mm/s]，针刺行程的取值范围为[280mm,320mm]；

在本实施例中，钨钢针直径选5mm，针刺速度选32mm/s，针刺行程选320mm。

步骤104：将实验锂电池放入针刺挤压机内，利用夹具进行固定，以防止针刺过程中电池发生径向偏移；

步骤105：使用步骤103的钨钢针与设置的速度和行程对步骤104的实验锂电池进行针刺；完成针刺后，使钢针停留在电池内部；

因为电池内部化学反应是缓慢进行的，刺透后要等待化学反应更充分的进行，从而更加准确地考量CO的析出情况，所以钢针停留在电池内部的时间需要大于300s，在本实施例中，停留时间选为600s。

相邻两组实验需要更换新的钨钢针。

步骤106：CO气体监测系统插入针刺挤压机内对实验锂离子电池的CO气体情况进行监测并计算其气体浓度在△T内的气体浓度变化率k

气体浓度变化率k

其中,C

在本实施例中，F＝10Hz，△t＝1s

步骤107：重复步骤101-106，对Dc个相同型号的锂离子电池进行针刺模拟并计算它们的气体浓度变化率，取小于所有气体浓度变化率的最大正整数为CO气体浓度变化率阈值K。

Dc的取值范围为[50,∞),在本实施例中取50。

本实施例中，CO气体浓度变化率阈值K的最终取值为7ppm/s。

步骤2：使用CO气体监测系统实时监测待检测锂离子电池释放的CO气体浓度值c

CO气体监测系统实时监测CO气体的浓度值。假定0s时发生机械滥用故障，故障持续时间3600s，图3示出机械滥用故障下CO气体浓度的变化趋势图。由图3可见，CO气体在机械滥用10s后，随即连续3点均大于阈值S＝0ppm的条件，本发明的机械滥用下故障诊断方法可靠进入处理环节，即满足：

[c

其中，k代表浓度值的采样序号，其取值为1，c

步骤3：根据步骤2所得的CO气体浓度值，计算时间间隔△t内待检测锂离子电池的CO气体浓度变化率k。

利用以下公式计算待检测锂离子电池的CO气体浓度变化率k：

其中，c

在本实施例中，在机械滥用后15s时，变化率超过7ppm/s。

步骤4：比较步骤3中CO气体浓度变化率k与相应阈值K的关系；如k>K，则发出故障信号，否则返回步骤2重新测量。在本实施例中，由于在15s时，CO气体浓度的变化率超过7ppm/s，因而k>K得到满足，可靠判定为锂离子电池发生机械滥用故障，随即发出故障信号。如果没有满足，则返回步骤2继续进行监测与计算。

本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。