左付山 李政原 周天 楊柳

摘 要：為解決純電動公交車動力電池工作狀態(tài)易受到諸多因素影響的問題，利用模糊邏輯算法，進行純電動公交車動力電池工作狀態(tài)評價。根據(jù)動力電池工作狀態(tài)變化原因的多樣性和模糊性，選取動力電池總電壓、動力電池溫度和絕緣阻值為評價參數(shù)，建立對應的隸屬度函數(shù)和模糊評判矩陣，并建立模糊數(shù)學評判模型，將評判模型獲得的動力電池工作狀態(tài)與研究對象的實際工作狀態(tài)相對比，結(jié)果表明所得結(jié)果與實際相符合。由此證明所構(gòu)建的評判模型可以實現(xiàn)對純電動公交車電池的故障預判，從而提高純電動公交車運行的安全性，保證公交運營系統(tǒng)的正常工作。

關(guān)鍵詞：動力電池;模糊邏輯;純電動公交車;工作狀態(tài);評價

Abstract：In order to solve the problem that the working state of the pure electric bus power battery is susceptible to many factors， the fuzzy logic algorithm is used to evaluate the working status of the pure electric bus power battery. According to the diversity and ambiguity of the working state changing of the power battery， the total voltage， temperature and the insulation resistance of power battery are selected as the evaluation parameters， the corresponding membership function and fuzzy evaluation matrix are established， and the fuzzy mathematics evaluation model is established. The working state of the power battery obtained by the evaluation model is compared with the actual working state of the research object， and the results show that the obtained results are consistent with the actual situation. It can be seen that the constructed evaluation model can realize the fault prediction of the pure electric bus battery， thereby improving the safety of the pure electric bus operation and ensuring the normal operation of the bus operation system.

Keywords：Power battery; fuzzy logic; pure electric bus; working status; evaluation

0 引言

純電動公交車受到城市道路以及運營特點的影響，具有長期低速大負荷、起停頻繁、負荷變化率大和高壓電器設(shè)備多等運行特點。電池、電機和電控是電動汽車中最為重要的3個部分[1]。其中，動力電池作為電動汽車的核心部件，其性能與壽命很大程度上決定了汽車電動化的進程[2-4]。由于動力電池制造水平和車輛運行工況不確定，動力電池在運行中不可避免會出現(xiàn)不穩(wěn)定狀態(tài)，進而導致相關(guān)故障的發(fā)生[5-6]。因此，對純電動公交車電池組工作狀態(tài)進行實時評價，可以有效提高純電動公交車運行安全性，提高電池組的可靠性。

電池組的故障現(xiàn)象復雜，其評價具有復雜性，因此在電動汽車動力電池故障診斷方面，相關(guān)學者已開展了一系列研究。具體技術(shù)方面，古昂等[7]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立純電動汽車動力電池組故障診斷模型，實現(xiàn)了對動力電池組的故障診斷，可準確顯示電池的故障類型和故障原因，但此方法的結(jié)構(gòu)難以確定，存在收斂速度慢、局部極小值、過學習與欠學習等缺點，特別是需要大量的動力電池組性能參數(shù)數(shù)據(jù)作為訓練樣本對網(wǎng)絡(luò)進行大量的學習訓練[8-9];李思博[10]提出利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對鋰電池進行故障診斷，該方法誤差較大，準確度不高;王一卉[11]構(gòu)建了動力電池組故障診斷專家系統(tǒng)，該方法中的知識庫反映的是模糊性而不是隨機性，無法解決故障原因的復雜性和不確定性。

由于以上研究方法存在不足，又考慮到電池的故障現(xiàn)象、故障原因的復雜性和模糊性，難以借助確定的數(shù)學模型來描述[12]，因此，本文利用模糊邏輯算法解決其故障所具有的模糊性、隨機性問題，該方法無需大量的試驗數(shù)據(jù)，能對故障癥狀與故障原因之間的模糊關(guān)系進行準確描述，對模糊性信息具有較強的表達能力[13-16]。本文選取的研究對象是純電動公交車上常用的磷酸鐵鋰電池組，在電池組不解體的前提下，建立模糊評判模型，并通過實例驗證評價模型的準確性，從而實現(xiàn)對純電動公交車動力電池的故障預判。

1 動力電池工作狀態(tài)評價

動力電池作為車輛的動力源，其工作狀態(tài)需要進行量化的評判，根據(jù)評判結(jié)果做出相應的處理，以提高車輛的安全性和可靠性。本文利用模糊邏輯算法，建立模糊評判模型，評判純電動公交車電池的工作狀態(tài)。針對動力電池組模塊，本文選取動力電池總電壓VB、絕緣阻值R0和動力電池溫度TB建立模糊評判模型。

1.1 模糊數(shù)學評判模型建立

根據(jù)大量電池故障的研究和總結(jié)，將電池使用過程中的工作狀態(tài)分為工作狀態(tài)良好、工作狀態(tài)一般、工作狀態(tài)差和工作狀態(tài)很差4個類別，見表1。

模糊綜合評判數(shù)學模型見公式（1）[17-18]。

根據(jù)公式（1）可得B，B中的4個數(shù)值分別對應不同程度電池工作狀態(tài)的隸屬度，根據(jù)最大隸屬度原則選擇4個數(shù)值中的最大值，即為對應的純電動公交車電池的工作狀態(tài)。模糊綜合評價模型示意圖如圖1所示。

其中，A和R的確定是模糊綜合評價方法的重點。A是動力電池3個評價參數(shù)的模糊輸入集，R是3個因素各單因素的模糊關(guān)系矩陣。

1.2 模糊輸入集建立

動力電池模糊輸入集隸屬函數(shù)的確立，先根據(jù)專家經(jīng)驗進行初步確定，然后通過實際運行不斷進行修正。

（1）動力電池組總電壓隸屬函數(shù)的建立

針對本文研究對象，當電池電壓超過710.4 V或者低于499.2 V時，電池已處于不可工作狀態(tài)。電池組總電壓處于547.2～693.12 V時，電池工作狀態(tài)良好，無故障可能性;當電池組總電壓處于499.2～547.2 V和693.12～710.4 V時，故障的可能性增大，工作狀態(tài)變差，但是隸屬于故障的程度變化不一致。本文基于美國國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）公布的不同性能狀態(tài)的磷酸鐵鋰電池實驗數(shù)據(jù)，分析不同性能狀態(tài)的動力電池所對應的電池組電壓，將電壓按區(qū)間分類，總結(jié)不同動力電池組總電壓對于電池性能變差的影響程度，得到動力電池組總電壓隸屬關(guān)系數(shù)據(jù)分布如圖2所示。

根據(jù)電池組總電壓的隸屬關(guān)系數(shù)據(jù)分布圖，發(fā)現(xiàn)其符合分段函數(shù)的形式。對數(shù)據(jù)進行模糊化處理后，在Matlab中進行擬合得到電池組總電壓隸屬函數(shù)曲線，如圖3所示，其隸屬函數(shù)見公式（3）。

（2）動力電池組溫度隸屬函數(shù)的建立

本文所研究的磷酸鐵鋰電池規(guī)定的正常工作范圍為0～55 ℃，一旦超過此溫度，電池工作狀態(tài)變差的可能性將不同程度的變大。本文基于NASA公布的不同性能狀態(tài)的磷酸鐵鋰電池實驗數(shù)據(jù)，分析不同性能狀態(tài)的電池所對應的動力電池組溫度，將溫度按區(qū)間分類，總結(jié)不同動力電池組溫度對于電池性能變差的影響程度，得到溫度隸屬關(guān)系數(shù)據(jù)分布如圖4所示。

用Matlab擬合的過程中發(fā)現(xiàn)，動力電池組溫度隸屬關(guān)系數(shù)據(jù)分布點連接起來與K次拋物形曲線相似度很高。以這個曲線為基準調(diào)試擬合曲線，最終得到了動力電池組溫度隸屬函數(shù)曲線，如圖5所示，其隸屬函數(shù)見公式（4）[19]。

根據(jù)3個參數(shù)對應的隸屬函數(shù)，建立模糊輸入集A，為了消除干擾，模糊輸入集在實時運算時要進行歸一化處理。

1.3 模糊關(guān)系矩陣建立

在模糊關(guān)系矩陣確定的過程中，綜合現(xiàn)有專家對動力電池故障分析的經(jīng)驗、電池工作狀態(tài)和外部表征之間關(guān)系的研究成果，以及項目公司提供的不同性能狀態(tài)的電池數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，初步確定模糊矩陣中元素的初始值。然后，通過輸入大量的實際純電動公交車工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，對模糊關(guān)系矩陣的元素不斷進行調(diào)整和驗證，直到所建立的評價模型達到一定準確性。

對于模糊關(guān)系矩陣R的建立，基于大量數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗的支撐，判斷每個參數(shù)對于動力電池4個工作狀態(tài)的影響比重。模糊關(guān)系矩陣R的建立是產(chǎn)生評價結(jié)果B的關(guān)鍵一步。

2 試驗驗證

為了驗證前文所建立的模糊評判模型的準確性，根據(jù)項目公司提供的6組不同運行狀態(tài)下的公交車電池數(shù)據(jù)，通過本文所建立的模糊評判模型對純電動公交車電池工作狀態(tài)進行評價并驗證。表2中，依次列出了編號為1—6號純電動公交車動力電池各性能參數(shù)數(shù)據(jù)，運用模糊評判模型，得到綜合評判結(jié)果，并對電池工作狀態(tài)進行評價。

從表2中可看出，模糊評判模型得出的評價結(jié)果與電池實際工作狀態(tài)相一致。

其中，對于1號純電動公交車動力電池工作狀態(tài)評價結(jié)果分析流程如圖6所示。

根據(jù)表2，并結(jié)合前文隸屬度函數(shù)可得1號純電動公交車動力電池模糊輸入集A=（0.11 1 0.3），歸一化之后為（0.078 0 0.709 2 0.212 8）與模糊矩陣R進行算子運算，得到綜合評判結(jié)果B=（0.318 4 0.382 3 0.434 4 0.159 9）。根據(jù)評判結(jié)果矩陣B可以看出，1號純電動公交車電池的工作狀態(tài)為：31.84%隸屬于工作狀態(tài)很差，38.23%隸屬于工作狀態(tài)差，43.44%隸屬于工作狀態(tài)一般，15.99%隸屬于工作狀態(tài)良好。按照最大隸屬度原則，最終的評價結(jié)果是1號純電動公交車電池工作狀態(tài)一般，與實際情況相符合。

同理，2號純電動公交車電池工作狀態(tài)一般;3號純電動公交車電池工作狀態(tài)差，繼續(xù)運行可能會 出現(xiàn)嚴重故障;4號純電動公交車電池工作狀態(tài)一般;5號純電動公交車電池工作狀態(tài)差;6號純電動公交車電池工作狀態(tài)很差，車輛已無法運行。均與公交車電池實際工作狀態(tài)相吻合。

本文所建立的模糊評判模型得到的結(jié)果與實際相符合，在純電動公交車電池工作狀態(tài)評價上具有有效性與準確性。運用此模糊評判模型可實時監(jiān)測動力電池組總電壓、溫度和絕緣阻值，并進行分析處理，一旦監(jiān)測數(shù)據(jù)超過限值，及時預警，快速做出應對措施，從而實現(xiàn)對純電動公交車故障的預判，保證公交運營系統(tǒng)的正常工作。

3 結(jié)束語

本文根據(jù)純電動公交車動力電池組故障現(xiàn)象、故障原因的復雜性，選用模糊邏輯算法，針對動力電池組總電壓、動力電池組溫度和絕緣阻值建立了模糊評判模型，并運用此模型評價電池工作狀態(tài)，同時與某公司提供的實際數(shù)據(jù)相對比，驗證了模糊評判模型的可行性與準確性，可以實現(xiàn)目前純電動公交車動力電池組工作狀態(tài)的故障預判，達到實時監(jiān)控的效果。

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