基于区间频率电化学阻抗谱的退役动力电池快速分选方法

本发明属于动力电池梯次利用领域，具体的说是一种基于区间频率电化学阻抗谱的退役动力电池快速分选方法。

背景技术：

1、近年来，随着电动汽车产销量的爆炸性增长，具有能量密度高、自放电率低、寿命周期长、几乎零记忆效应等优点的动力电池作为电动汽车储能装置被大规模应用。然而，这些电池在服役至可用容量在低于80％或出现故障后，便不适合电动汽车使用，进入大规模退役期。大量的废弃电池如果不加以处理，将对环境造成极大的破坏。因此，安全、环保地处理这些退役电池是当务之急。研究表明，退役动力电池仍有较高的的残余价值，除了经拆解后回收其含有各种稀有和贵重金属，如锂、镍和钴等，还可经筛选后二次利用于电动自行车、旅游车、低速电动汽车、智能电网、风能和太阳能的储能装置等。由于退役的动力电池历史使用情况不同，性能参数参差不齐，直接成组会导致过早老化、热失控、爆炸风险等问题。所以，必须对退役的电池进行分类筛选，以提高成组一致性。

2、当前，退役动力电池的常用的分选方法可分为基于容量测试与基于阻抗测量等方法。容量测试是估计电池健康状态(soh)最直接的方法，通过直接测量电池的完全充电容量来获取soh，但容量测试过程需要大量时间，且具有较高的累积性误差。欧姆阻抗的提取通常是通过建立等效电路模型，然后通过参数识别获得与soh的关系。难点在于建立合理有效的等效模型和设计合适的参数辨识实验。上述两种方法不仅费时费力，而且仅通过当前性能指标的所分选成组的电池，由于历史使用环境的不同，一致性表现不佳。

技术实现思路

1、本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种基于区间频率电化学阻抗谱的退役动力电池快速分选方法，以期能在保证退役动力电池分选一致性表现良好的基础上，通过使用电化学阻抗特征作为分选指标，从而能极大的缩短测试时间，并能提高分选效率。

2、本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：

3、本发明一种基于区间频率电化学阻抗谱的退役动力电池快速分选方法的特点在于，包括如下步骤：

4、步骤一、电池外观初选：

5、采集同一类型的m0个电池的外观图像，并输入图像识别模型中进行缺陷检测，得到的检测结果中选取m1个外观完好的电池；

6、步骤二、电池定压：

7、在恒温环境下，通过充放电设备将m1个外观完好的电池分别放电至电压下限值ud，并静置一段时间后，测量每个电池的端电压{u0,m|m＝1,2,…,m1}并作为分选特征，其中，u0,m表示第m个外观完好的电池的端电压；

8、步骤三、获取电池的电化学阻抗谱eis：

9、步骤3.1、获取同一类型的新电池的电化学阻抗谱，并用于确定m1个电池所需测量的阻抗谱频率的频率区间，所述频率区间为虚部值-zim≥0至奈奎斯特曲线出现最后一个波谷为止的频率段；

10、步骤3.2、在恒温环境下，将静置后的m1个电池放入阻抗测量装置，并通过对第m个电池分别施加所述频率区间中不同频率的小幅正弦电压激励信号，测量第m个电池相应的不同响应电流信号，再对同一频率的小幅正弦电压激励信号与其对应的响应电流信号进行ftt变换，计算出第m个电池在同一频率下的阻抗值，从而得到第m个电池在不同频率下的阻抗值；

11、步骤四、根据阻抗信息提取特征：

12、步骤4.1、以第m个电池在不同频率下阻抗值的实部为自变量、虚部的相反数为因变量，拟合第m个电池的实部与虚部的5阶多项式函数式；

13、根据5阶多项式函数式绘制第m个电池的奈奎斯特曲线，并从奈奎斯特曲线中提取与第m个电池的性能和老化程度相关的分类特征，从而得到所有m1个电池的分类特征；

14、步骤4.2、通过drt方法将第m个电池在不同频率下阻抗值的频域信息转化为时域特征，并绘制第m个电池的drt曲线，再从drt曲线中提取与第m个电池性能和老化程度相关的分类特征，从而得到所有m1个电池的分类特征；

15、步骤4.3、使用基于临界权值的互信息方法从m1个电池的所有分类特征中去除冗余特征，得到剩余的分类特征并作为分选特征；

16、步骤五、两步法电池分选：

17、步骤5.1、将步骤2得到的分选特征及步骤4得到的分选特征进行归一化处理后，再根据归一化后的分选特征，利用贝叶斯高斯混合聚类算法对m1个电池进行处理，得到若干类别的电池集合，并选出健康状况最好的一类电池集合c1；

18、步骤5.2、基于电化学阻抗谱的拐点数和drt曲线的峰个数对电池集合c1进行二次筛选，从c1中选出只包含2个eis拐点和少于4个drt峰的电池作为最终选出的电池。

19、本发明所述的一种基于区间频率电化学阻抗谱的退役动力电池快速分选方法的特点也在于：所述步骤4.3的基于临界权值的互信息方法是按如下步骤进行：

20、步骤a、将所有m1个电池的所有分类特征组成的集合记为初始特征集s0，将s0中m1个电池的任意第i个分类特征向量记为fi，将s0中m1个电池的任意第j个分类特征向量记为fj；

21、步骤b、利用式(3)计算fi和fj的冗余值r(fi,fj)，并判断r(fi,fj)是否大于给定阈值，若大于，则将fi的筛选次数nsi和fj的筛选次数nsj分别加1，否则，进入步骤c；

22、r(fi,fj)＝2i(fi,fj)/(h(fi)+h(fi,fj))                      (3)

23、式(3)中，i(fi,fj)表示fi和fj的互信息值，h表示熵；

24、步骤c、利用式(4)计算fi的客观权值wri，若wri>wrj，则nsi加1，若wri<wrj，则nsj加1，若wri＝wrj，则直接执行步骤d，其中，wrj表示fj的客观权值；

25、

26、式(4)中，wi为fi的权重，ki为fi的特征变异指数，并由式(5)计算；ri为fi的特征冲突指数，并由式(6)计算；

27、

28、

29、式(5)和式(6)中，fim为第m个电池中第i个分类特征的值，ftm为第m个电池中第t个分类特征的值，|s0|为初始特征集s0中分类特征的个数；为m1个电池的第i个分类特征向量的均值，为m1个电池的第t个分类特征向量的均值，rit为m1个电池的第i个分类特征向量fi与第t个分类特征向量ft的相似度；

30、步骤d、判断s0中所有分类特征之间是否完成两两比较，若是，则根据每个分类特征的筛选次数进行升序排序，并选取前若干个分类特征作为去冗余后剩余的分类特征并构成分选特征集否则，返回执行步骤b顺序执行。

31、本发明一种电子设备，包括存储器以及处理器的特点在于，所述存储器用于存储支持处理器执行所述退役动力电池快速分选方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

32、本发明一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序的特点在于，所述计算机程序被处理器运行时执行所述退役动力电池快速分选方法的步骤。

33、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

34、1、本发明方法无需对电池进行耗时的容量测试，也不需要通过复杂的模型辨识阻抗参数，可以节省大量时间，提高了分选效率。根据国标gb/t 31484-2015规定，容量测试包含五个循环1c的cc-cv充电过程和1c的放电过程，取放电电量平均值作为容量，期间还需要多次长时间静置，通常需要数十小时。而本发明方法实验过程仅需充放电至同一截止电压后静置30分钟测量开路电压，再花费3-5分钟测量区间频率的电化学阻抗，从而极大的提高了分选效率；

35、2、本发明基于临界权值的互信息方法去除冗余特征，不仅降低了特征集维数，所选取的特征还可以更好的体现电池的老化状况，作为分选指标可以提高重组电池的一致性表现。

36、3、本发明所采用的电化学阻抗谱是一种非侵入性技术，通过在一定的的频率范围内向电池施加正弦干扰信号，并测量响应信号，从而计算得到阻抗谱。阻抗谱可以从机理层面解释电池的历史老化状态，提供了有关不同老化机制的信息。因此，本发明将电化学阻抗谱应用于电池分选，可以很好的提高重组电池的一致性。此外，基于测量的电池分选过程，可以减少电池循环充放电造成的能量浪费，并极大缩短分选时间，节省分选成本。

37、4、本发明方法所使用的贝叶斯高斯混合聚类算法分析老化特征指标，是一种基于统计模型的软聚类方法，通过迭代优化模型参数，可以找到最佳拟合。具有无需手动搜索集群的最佳类目，自动消除不必要的集群等优点。