一次电池状态参数的无损声波检测方法

1.本发明属于一次电池的状态监测领域，提供了一种无损检测一次电池的soc方法。


背景技术：

2.电池作为一种化学储能装置，近些年来得到了极大的利用。电池管理和检测在电池的投放使用过程中是不可避免的，其中电池的soc在电池的使用管理和储存管理系统中占据着及其重要的地位。二次电池可以使用端电压，充放电电流等检测方法估计soc。然而，相比于二次电池来说，一次电池由于其不可充电性质，所以其soc的估值变得尤为困难。如果要批量投放生产的话，只能采取抽样检测的方法估值soc，这将造成过度估值和严重的浪费。
3.超声波作为五大无损检测手段之一已经在各个领域得到了广泛的应用，然而在一次电池领域，超声波还未被作为一种检测手段被使用。所以在此发明中以超声波为主要检测手段，提供一种对一次电池的无损检测方法，用以准确估计电池的soc。


技术实现要素：

4.本发明的目的是通过对市面上所有种类的一次电池进行检测，获取声波信号，拟合出不同条件下的声波模型，用于估测电池的soc。
5.该方法包括如下步骤：
6.(1)电池不同状态soc下的声波获取：购买市面上多种类的一次电池，对其进行声波检测，之后将电池正常放电至不同的soc状态，或者不同存放条件下存放足够的时间，在各个状态下进行声波检测，获取多组声波信号；
7.(2)模型的建立：从声波信号中提取出幅值或渡越时间，幅值为声波信号经过希尔伯特包络后的峰值，渡越时间为时间差值，通过接收信号峰值对应的时刻减去激励信号峰值对应的时刻计算得到；以soc为自变量，幅值或渡越时间为因变量，绘制幅值-soc曲线或渡越时间-soc曲线，将其作为特征曲线，进而建立soc声波预测模型；
8.(3)soc的预测：利用步骤(2)中得到的声波预测模型，对即将出产的或待测的电池进行检测，获取电池的声波信号，进而提取信号幅值，使用幅值-soc曲线预测电池的soc状态，或通过声波信号获取渡越时间，使用渡越时间-soc曲线预测电池的soc状态。
9.本发明以声波作为检测源，经实验检测验证，该法可以有效提升一次电池soc的预测准确度，并且可以避免在一次电池的抽样过程中造成的大量浪费和环境污染，实现良好的经济价值。
附图说明
10.图1为实施例1中对满电荷状态的电池的声波检测信号图，也即时域波形图。
11.图2为实施例1中电池放电至soc＝39.39％时的声波信号图。
12.图3为实施例1中电池放电至soc＝9.09％时的声波信号图。
13.图4为实施例1中拟合得到的渡越时间-soc曲线。
14.图5为实施例1中拟合得到的幅值-soc曲线。
具体实施方式
15.下面就实施例对本发明做进一步详细说明，但本发明的要求保护范围并不局限于以下实施例。
16.实施例1：
17.对zn-mno2一次电池的soc的声波无损检测。
18.(1)zn-mno2一次电池的声波检测：采用多组实验的方案。利用商用的zn-mno2电池，在未使用时进行声波信号的采集，其信号采集结果如图1所示。而后将不同组的电池进行同样的放电测试，分别在不同soc状态下进行声波检测，获得声波信号。图2展示了电池放电至soc＝39.39％时的声波信号，图3展示了电池放电至soc＝9.09％时的声波信号。
19.(2)通过声波信号获取渡越时间，将获得的多组不同soc状态下的渡越时间数据进行拟合，绘制图4渡越时间-soc曲线，将其作为特征曲线，进而建立soc声波预测模型。同理，也可通过声波信号获取幅值，进而绘制图5幅值-soc曲线，从而建立soc声波预测模型。
20.(3)声波模型的再检测：利用获得的声波模型，对市面上的zn-mno2进行抽样检测，分别获取部分不同soc状态下的声波信号，将此声波信号和拟合得到的声波模型进行误差分析，可以发现误差较低，认为声波模型具有准确性。
21.实施例2：
22.(1)对ni-zn,zn-ag等一次电池进行实施例1所述相同的操作，获得一系列声波模型，可以对一次电池的soc状态进行无损检测。
23.(2)对市面上的电池抽样检测，与声波模型对比并进行误差分析，同样发现误差较低，因此认为声波模型具有准确性。


技术特征：
1.一次电池状态参数的无损声波检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)电池不同状态soc下的声波获取：购买市面上多种类的一次电池，对其进行声波检测，之后将电池正常放电至不同的soc状态，或者不同存放条件下存放足够的时间，在各个状态下进行声波检测，获取多组声波信号；(2)模型的建立：从声波信号中提取出幅值或渡越时间，幅值为声波信号经过希尔伯特包络后的峰值，渡越时间为时间差值，通过接收信号峰值对应的时刻减去激励信号峰值对应的时刻计算得到；以soc为自变量，幅值或渡越时间为因变量，绘制幅值-soc曲线或渡越时间-soc曲线，将其作为特征曲线，进而建立soc声波预测模型；(3)soc的预测：利用步骤(2)中得到的声波预测模型，对即将出产的或待测的电池进行检测，获取电池的声波信号，进而提取信号幅值，使用幅值-soc曲线预测电池的soc状态，或通过声波信号获取渡越时间，使用渡越时间-soc曲线预测电池的soc状态。

技术总结
一次电池状态参数的无损声波检测方法，属于一次电池的状态监测领域。对不同的SOC状态下的一次性电池进行声波检测，获取多组声波信号；从声波信号中提取出幅值或渡越时间，以SOC为自变量，幅值或渡越时间为因变量，绘制幅值-SOC曲线或渡越时间-SOC曲线，将其作为特征曲线，进而建立SOC声波预测模型；利用得到的声波预测模型，对即将出产的或待测的电池进行检测，获取电池的声波信号，进而提取信号幅值，使用幅值-SOC曲线预测电池的SOC状态，或通过声波信号获取渡越时间，使用渡越时间-SOC曲线预测电池的SOC状态。该法可以有效提升一次电池SOC的预测准确度。SOC的预测准确度。


技术研发人员：胡宇翔 胡曦然 杜楷 吕炎 高杰
受保护的技术使用者：北京工业大学
技术研发日：2022.05.16
技术公布日：2022/8/30