公开(公告)号：CN112014738B

公开(公告)日：2021-01-26

申请号：CN202011087623.9

申请日：2020-10-13

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 魏中宝 ,  何洪文 ,  丁光林

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/3832 ,  G01R31/378 ,  G01B11/16

Abstract: 本发明公开了一种基于内嵌光纤传感器的锂离子电池荷电状态估计方法，包括以下步骤：S1.在锂离子电池内部石墨负极表面贴附带有FBG传感器系统的光纤；S2.在实验室条件下对S1中的FBG传感器系统进行标定；S3.拟合标定用电极应变和SOC间的函数关系，得到SOC‑电极应变函数；计算SOC‑电极应变函数的一阶导数并依此划分SOC‑电极应变的敏感/非敏感区；S4.在真实工况下，计算实际电极应变；S5.在真实工况下，测量锂离子电池电流，实时估计SOC。本发明通过将FBG传感器系统嵌入锂离子电池采集内部电极应变数据，实现基于锂离子电池内部状态信息的SOC估计，将SOC‑电极应变函数关系和安时积分算法融合，从而保证算法的准确性，具有电池管理系统应用价值。

公开(公告)号：CN113285131B

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202110827715.4

申请日：2021-07-21

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 魏中宝 ,  何洪文 ,  丁光林

IPC: H01M10/42 ,  H01M10/48 ,  G01R31/392 ,  G01B11/16

Abstract: 本发明公开了一种内置光纤传感器的智能电池及其健康状态估计方法，其中智能电池包括：电芯、框架壳体、内嵌式光纤布拉格光栅传感器系统和智能芯片。所述光纤传感器系统嵌入智能电池内部电极，直接采集内部电极的不可逆应变数据。所述光纤传感器系统与智能芯片相连，通过智能芯片的运算实现电池自我状态感知和电芯级的电池管理功能。本发明采用光学方法获取力学维度的测量信息，并用于直接表征电池电化学状态，能够在实际工况下测量智能电池内部电极应变数据，实现对电池SOH状态的在线实时估计。本发明提供的内置光纤传感器的智能电池，具备去中心化特征，能够实现高度模块化、即插即用集成、高度可扩展性和和准确的自我状态感知。

公开(公告)号：CN113285131A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110827715.4

申请日：2021-07-21

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 魏中宝 ,  何洪文 ,  丁光林

IPC: H01M10/42 ,  H01M10/48 ,  G01R31/392 ,  G01B11/16

Abstract: 本发明公开了一种内置光纤传感器的智能电池及其健康状态估计方法，其中智能电池包括：电芯、框架壳体、内嵌式光纤布拉格光栅传感器系统和智能芯片。所述光纤传感器系统嵌入智能电池内部电极，直接采集内部电极的不可逆应变数据。所述光纤传感器系统与智能芯片相连，通过智能芯片的运算实现电池自我状态感知和电芯级的电池管理功能。本发明采用光学方法获取力学维度的测量信息，并用于直接表征电池电化学状态，能够在实际工况下测量智能电池内部电极应变数据，实现对电池SOH状态的在线实时估计。本发明提供的内置光纤传感器的智能电池，具备去中心化特征，能够实现高度模块化、即插即用集成、高度可扩展性和和准确的自我状态感知。

公开(公告)号：CN110907835B

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN201911261885.X

申请日：2019-12-10

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 魏中宝 ,  何洪文 ,  胡鉴 ,  丁光林 ,  阮浩凯

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/3842

Abstract: 本发明公开了一种具有噪声免疫特性的电池模型参数辨识与SOC估计方法，包括以下步骤：S1.确定SOC‑OCV关系表达式；S2.对k时刻的锂离子电池端电压和电流进行实时采集；S3.建立电池的等效电路模型和用于模型辨识的离散域回归方程，利用k时刻的端电压值、电流值输入，实现实时的噪声方差估计和模型参数的无偏辨识；S4.将k时刻通过S3获得的模型参数对电池模型进行更新，并建立相应的状态空间方程，根据状态空间方程构建状态观测器，将k时刻电流、端电压值输入至状态观测器，实时估计k时刻的SOC。本发明能够克服噪声干扰环境下的模型辨识偏差，实现无偏的模型参数辨识，再基于无偏的模型参数，对电池SOC进行估计，有效提高了估计结果的准确度。

公开(公告)号：CN112014738A

公开(公告)日：2020-12-01

申请号：CN202011087623.9

申请日：2020-10-13

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 魏中宝 ,  何洪文 ,  丁光林

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/3832 ,  G01R31/378 ,  G01B11/16

Abstract: 本发明公开了一种基于内嵌光纤传感器的锂离子电池荷电状态估计方法，包括以下步骤：S1.在锂离子电池内部石墨负极表面贴附带有FBG传感器系统的光纤；S2.在实验室条件下对S1中的FBG传感器系统进行标定；S3.拟合标定用电极应变和SOC间的函数关系，得到SOC-电极应变函数；计算SOC-电极应变函数的一阶导数并依此划分SOC-电极应变的敏感/非敏感区；S4.在真实工况下，计算实际电极应变；S5.在真实工况下，测量锂离子电池电流，实时估计SOC。本发明通过将FBG传感器系统嵌入锂离子电池采集内部电极应变数据，实现基于锂离子电池内部状态信息的SOC估计，将SOC-电极应变函数关系和安时积分算法融合，从而保证算法的准确性，具有电池管理系统应用价值。

公开(公告)号：CN110907835A

公开(公告)日：2020-03-24

申请号：CN201911261885.X

申请日：2019-12-10

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 魏中宝 ,  何洪文 ,  胡鉴 ,  丁光林 ,  阮浩凯

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/3842

Abstract: 本发明公开了一种具有噪声免疫特性的电池模型参数辨识与SOC估计方法，包括以下步骤：S1.确定SOC-OCV关系表达式；S2.对k时刻的锂离子电池端电压和电流进行实时采集；S3.建立电池的等效电路模型和用于模型辨识的离散域回归方程，利用k时刻的端电压值、电流值输入，实现实时的噪声方差估计和模型参数的无偏辨识；S4.将k时刻通过S3获得的模型参数对电池模型进行更新，并建立相应的状态空间方程，根据状态空间方程构建状态观测器，将k时刻电流、端电压值输入至状态观测器，实时估计k时刻的SOC。本发明能够克服噪声干扰环境下的模型辨识偏差，实现无偏的模型参数辨识，再基于无偏的模型参数，对电池SOC进行估计，有效提高了估计结果的准确度。