電動(dòng)汽車鋰電池管理系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) — 模糊診斷專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)（EXPERT SYSTEM）是一個(gè)具有大量專門知識(shí)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能（ARTIFICIAL INTELLIGENCE，簡(jiǎn)稱AI）技術(shù)，根據(jù)一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的特殊領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行推理，模擬人類專家作決定的過程來解決那些需要專家才能解決的復(fù)雜問題。電池組故障診斷模糊專家系統(tǒng)是電池管理系統(tǒng)的一部分，它以模糊數(shù)學(xué)與模糊診斷原理為基礎(chǔ)，將電池專家和有關(guān)蓄電池使用和維護(hù)的書籍上總結(jié)出的經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則存入知識(shí)庫(kù)中，以電池的歷史檔案、運(yùn)行狀況和上一次的診斷結(jié)果為依據(jù)，采用模糊綜合評(píng)判的方法對(duì)電池故障進(jìn)行診斷，同時(shí)給出電池的健康狀況和維護(hù)信息。通過專家診斷系統(tǒng)，我們可以挑選出性能較差的電池，保證純電動(dòng)車或者混合電動(dòng)車的車用電池組性能上的一致，也使剩余電量估計(jì)模型能夠更準(zhǔn)確更好的應(yīng)用于電動(dòng)車上。

7.1 模糊數(shù)學(xué)與模糊診斷方法

在電池故障診斷中專家所描述的癥狀，如“電壓上升快”、“充電不足”、“電壓下降快”等，是界限不清的模糊集合。我們通過模糊數(shù)學(xué)模型加以描述。用模糊關(guān)系矩陣來反映某些故障機(jī)理，并選用適當(dāng)?shù)碾`屬函數(shù)，用相應(yīng)的隸屬度來描述這些癥狀存在的傾向性。模糊故障診斷方法就是根據(jù)某些癥狀的隸屬度來求出各種故障的隸屬度，用以表征各種故障存在的傾向性，為判斷電池故障和采取補(bǔ)救措施的決策提供科學(xué)的依據(jù)。下面介紹模糊數(shù)學(xué)模型和我們采用的綜合評(píng)判方法。



兩論域之間顯然存在著某種模糊關(guān)系。例如，某一故障將引起若干強(qiáng)弱不同的癥狀，而某一癥狀也表征著若干個(gè)故障的存在。這個(gè)模糊關(guān)系可通過隸屬度表示，例如，可定出癥狀x j相應(yīng)于故障v i的隸屬度：


它組成了論域U和論域V之間的模糊關(guān)系矩陣：



如果已知模糊關(guān)系矩陣R和模糊向量α，就可求得模糊向量β。

這就是多因素評(píng)判：


其中，各癥狀的隸屬度向量α可以從測(cè)量數(shù)據(jù)和歷史檔案通過一定的隸屬函數(shù)求得。至于模糊關(guān)系矩陣，它是大量分析、實(shí)驗(yàn)、測(cè)試和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，可以通過大量實(shí)驗(yàn)和總結(jié)有關(guān)專家，技術(shù)人員和工人的經(jīng)驗(yàn)來決定。同時(shí)還可以參考大量的相關(guān)資料和前人的經(jīng)驗(yàn)。

在我們的系統(tǒng)中采用的運(yùn)算模型將模糊關(guān)系的運(yùn)算式展開如下：



其中“*”為代數(shù)乘，運(yùn)算（_r1j *μ_xj）可看成是對(duì)隸屬度μ_xj的加權(quán)修正，r_ij可看成是加權(quán)值，因而要求r_ij歸一化，即令



而代數(shù)和“+”則表示對(duì)諸因素的綜合。因?yàn)閞ij已歸一化，因而在對(duì)諸因素的綜合過程中，用代數(shù)和能最好地反映出各因素的作用和影響。

7.2模糊診斷專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

電池組故障診斷模糊專家系統(tǒng)將有關(guān)鋰電池使用和維護(hù)的經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則存入知識(shí)庫(kù)中，以電池的歷史檔案、運(yùn)行狀況和上一次的診斷結(jié)果為依據(jù)，采用模糊綜合評(píng)判的方法對(duì)電池故障進(jìn)行診斷，同時(shí)給出電池的健康狀況DOH（Degree Of Health）和維護(hù)信息。其功能結(jié)構(gòu)如圖7.1所示，SOR（State Of Running）為電池運(yùn)行狀況。

歷史檔案和規(guī)則庫(kù)組成了電池組診斷模糊專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)，歷史檔案里存放的是每個(gè)電池提供給專家系統(tǒng)診斷用的數(shù)據(jù)，而規(guī)則庫(kù)里存放的是數(shù)字化了的專家提供的診斷規(guī)則，專家系統(tǒng)利用這些規(guī)則和歷史檔案中的數(shù)據(jù)給每個(gè)電池進(jìn)行綜合評(píng)判，得出電池隸屬于各故障存在的隸屬度。利用這些隸屬度，綜合后給出電池的失效程度DOF（Degree Of Failure）。計(jì)算DOF的方法是：如果所有故



障存在的隸屬度最多只有一個(gè)大于0.5，則DOF取隸屬度最大的一個(gè)；如果存在兩個(gè)以上故障存在的隸屬度大于0.5，則DOF取這幾個(gè)故障的并集，各故障之間的綜合采用運(yùn)算。對(duì)其運(yùn)算的定義如下：



其中a、b分別為兩個(gè)故障存在的隸屬度。采用這種運(yùn)算方式是因?yàn)楦鱾€(gè)不同的故障對(duì)電池失效所起的扶持和加強(qiáng)作用。例如，設(shè)電池極板損壞存在的隸屬度為a=0.8，電池老化存在的隸屬度為b=0.5.如果采用最大最小運(yùn)算法則，則綜合的隸屬度μ=0.8.但實(shí)際上，由于電池老化的存在加強(qiáng)了我們對(duì)判斷電池失效的信念。如果用運(yùn)算，則可得μ=0.9，其值大于電池極板損壞的隸屬度，這樣能對(duì)所有因素的影響和作用都給予適當(dāng)?shù)目紤]，比起極大極小運(yùn)算模型只突出主故障的法則，能更全面地反映實(shí)際。

電池的健康狀況DOH（Degree Of Health），是我們?yōu)榉从畴姵厥褂眯阅艿默F(xiàn)有狀況而提出的，將電池按照其性能的好壞程度而進(jìn)行分類的概念。在我們的系統(tǒng)中，電池的DOH被分為十級(jí)，被確定為第四級(jí)以下的電池應(yīng)該被更換，第四級(jí)至第六級(jí)電池應(yīng)該加強(qiáng)維護(hù)，第七級(jí)至第十級(jí)電池為健康電池。



DOF、最近兩個(gè)CYCLE的SOR和上一次的診斷結(jié)果DOH^的加權(quán)和作為此次診斷的最終診斷結(jié)果：電池的健康狀況DOH值。其中，C₁ + C₂ + C₃ =1，在我們現(xiàn)在系統(tǒng)中它們分別為（3/10，4/10，3/10），加權(quán)值的大小是在實(shí)驗(yàn)中不斷調(diào)整得出的。

診斷模塊根據(jù)這些規(guī)則和模糊化的數(shù)據(jù)對(duì)每個(gè)電池進(jìn)行診斷，給出電池隸屬于每種故障的隸屬度，根據(jù)隸屬原則得出診斷結(jié)果。

DOH值作為電池的一個(gè)重要信息被保存在電池管理系統(tǒng)中，用戶可通過顯示模塊進(jìn)行查看。同時(shí)診斷結(jié)果、診斷得出的中間結(jié)果和歷史檔案數(shù)據(jù)都可被傳到上位機(jī)上，供專業(yè)人士查看。

7.3電池診斷模糊專家系統(tǒng)所用規(guī)則

我們對(duì)電池專家提供的電池故障診斷規(guī)則、電池診斷和維護(hù)的資料進(jìn)行分析整理后寫入專家系統(tǒng)。然后經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)取舍和增加。以鉛酸電池為例，系統(tǒng)中的規(guī)則主要有：

1.放電電壓下降快、電壓低，充電電壓上升快、電壓高，則電池容量變小或極板損壞；

2.靜置時(shí)電池端電壓下降快，長(zhǎng)期放置電壓低，則自放電過大；

3.放電時(shí)電池端電壓下降很快，電壓比平均電壓低0.4伏左右，則有單元電池?fù)p壞；

4.蓄電池開路電壓很低、不能帶負(fù)載，則電池?fù)p壞或連接不正常；

5.充電時(shí)電壓偏高，放電時(shí)電壓偏低，則蓄電池內(nèi)阻過大；

6.充電時(shí)電壓極高，則蓄電池內(nèi)部開路；

7.電池自開始放電起，其電壓就一直比別的電池略低，其放電平臺(tái)性能正常，則電池可能充電不足；