基于性能退化數據的鋰離子電池貯存可靠性評估方法

黃 燕, 宋保維, 謝亞麗

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基于性能退化數據的鋰離子電池貯存可靠性評估方法

黃 燕, 宋保維, 謝亞麗

(西北工業大學 航海學院, 陜西 西安, 710072)

大功率鋰離子二次電池在貯存過程中通常出現失效數較少但性能退化較普遍的現象, 而且測量所得的電池數據不確定和不完整。為評估電池貯存可靠度, 該文提出了一種根據正常電池數據建立模糊隸屬函數處理不完整數據的方法, 通過該方法得到電池的貯存可靠度。通過多組數據計算, 證明了該方法的有效性和實用性。

大功率鋰離子二次電池; 貯存可靠度; 模糊隸屬函數; 可靠性評估

0 引言

鋰離子蓄電池是20世紀90年代問世的一種新型蓄電池, 該電池以其比能量高、工作電壓高、循環周期長、放電時間長、充電時間短、擱置時間長和使用環境惡劣等優點贏得了電源動力工作者的青睞。進入21世紀后, 各國都致力于將這種電池用于軍事領域。在國內, 大功率鋰離子二次電池是近3、4年才開始運用的新產品, 對于這項新技術的許多特性還在不斷的總結與摸索之中。

由于自放電現象的存在, 在一段時間的貯存后, 電池電壓顯著降低, 荷電量減少。由于制造質量等原因, 一些單體電池電壓下降尤為嚴重, 明顯低于電池組中的其他電池。如果在貯存過程中發現少量電池電量下降, 可通過維護來恢復, 而一旦在擱置過程中出現這種情況, 則會因為電池使用前沒有維護或補充充電過程而導致任務不可靠。按常規可靠性概念, 需在電池發生失效時才計為可靠性計算數據, 而出現電量下降的電池并沒有失效, 卻確實影響著任務, 這顯然不符合真實情況。鋰離子二次電池隨著貯存時間加長、質量差異、循環使用次數增多、濫用情況的發生等因素會導致其荷電性能下降, 使對鋰離子二次電池貯存可靠性的研究更加復雜。怎樣評估鋰離子二次電池的貯存可靠度是本文研究的主要問題。

近幾十年來, 很多工程技術人員和統計學者試圖通過產品性能退化數據進行可靠性分析, 并在理論研究和工程應用上取得了初步成功[1-3]。基于性能退化數據的可靠性分析理論研究已逐步成為可靠性研究的新方向。性能退化分析相對于傳統的可靠性分析, 對信息的利用更加全面, 避免了數據的損失, 在一定程度上提高了分析精度。本文主要針對氧化鈷鋰鋰離子二次電池在貯存過程中較常見的貯存后荷電性能退化的問題展開分析研究, 運用性能退化理論和模糊理論研究電池的貯存可靠性。

1 鋰二次電池在使用、貯存中存在的問題

研究的氧化鈷鋰鋰離子二次電池是以某種材料為負極、以氧化鈷鋰為正極的電池, 化學反應式為

電池中的鋰離子由正極供給, 所以正極材料中的鋰離子決定著電池的容量, 材料的結構決定電導率、放電速率和性能。負極能嵌入多少鋰離子也決定了電池的容量, 儲鋰能量越高, 電池的能量越大。

對鋰離子二次電池出現荷電能力降低的情況, 定義: 二次電池在規定的貯存時間段內, 正常工作條件下的放電量應大于等于規定的電量, 否則為性能發生了退化。

為了保證用電設備能正常工作, 需要準確和可靠地檢測電池的荷電狀態(即剩余電量), 但要準確量化電池的退化情況是較困難的, 有如下原因。

1) 電池性能退化與電池內部發生的復雜化學反應有關, 從微觀的角度是無法進行荷電狀態的工程量化的。

2) 在某一狀態下, 電池中還有多少剩余電量是與放電電流、電壓、溫度和充放電歷史相關的[4], 無法用一個明確的方程式表示。

3) 在整組電池中出現了性能發生退化的單體電池時, 由于單體電池間存在互充電現象, 已發生性能退化的電池往往在檢測時顯示虛假的高電壓值, 因此, 通過簡單的測量難以判斷單體電池的性能是否退化, 退化了多少。

確認二次電池發生退化的方法為: 將整組電池恒流放電, 過程中不斷采集每只單體電池的電壓數據, 當某只單體電池的電壓漸漸低于其他電池, 并在某一時刻電壓迅速下降至極限電壓min以下, 則可確定該單體電池發生了性能退化。通常二次電池的電壓一旦低于極限電壓, 電池就會發生失效, (鋰二次電池在失效前屬可修產品, 經維護后退化電池可趨于正常。)顯然, 使用這種方法會造成電池的失效, 為了找出發生退化的電池而將其損失掉是得不償失的。

在工程實際中, 倉庫貯存條件下對電池進行定期維護時, 一般對電池組反復進行放電—充電。由于每只單體電池的充放上、下限電壓等性能指標不一致, 無法預先設定準確的充放電上、下極限電壓。為避免損失, 一般根據經驗選定一個值截止作為放電截止值, 該值大于極限電壓min, 只要整組電池中有一只單體電池的電壓下降到截止電壓時即停止放電, 該過程基本杜絕了電池失效。在充、放電的同時進行電壓值的檢測和記錄。通過這樣的檢測可以得到大量電池放電數據。但要注意, 這樣得到的數據是不完整的, 因為當某單體電池到達截止電壓時, 可能還有很多退化程度稍低的電池未顯露出來。

在電池實際使用時, 由于電池管理(監控)設備較龐大而不可能隨使用設備攜帶, 如: 電動汽車、水下航行器等不可能對單體電池進行監控, 無法對其實施自動斷電保護, 所以個別性能退化嚴重的單體電池可能會在執行任務過程中因過放而失效。

在工程實際中還存在以下一些不確定問題。

1) 在國內現有電池生產水平下, 單體電池質量一致性較差, 在隨機抽取單體電池組成電池組時, 有些電池組中可能存在多只性能較差的電池, 有可能在維護放電剛開始即有一只特差的電池到達了截止電壓, 使放電中止, 于是整組電池中可能還有多只問題電池未暴露; 從現有數據來看, 根本無法了解在一組電池中到底存在多少只已退化單體電池。

2) 由于制造原因, 單體電池的初始電量和放電極限電壓不確定, 導致正常電池組的放電數據差異較大, 不能確定電池組標準的充放電時間, 只能憑人工經驗在充放電時具體確定。

3) 放電時電流與放電系統阻值和溫升有關, 不可能準確地恒流, 用放電時間長度表征放電量亦帶有不確定性。

4) 進行電池組設計時, 一般會留有幾只單體電池的余量。例如, 允許有2.5%的電池徹底失效, 其余為滿電, 才可保證完成任務。似乎該條件可作為電池組完成任務能力的判據, 但實際情況是, 經貯存后, 同組電池中單體電池徹底失效的情況極少, 而全體單體電池電壓均有下降, 且各不相同, 使得電池可靠度判定存在不確定性。

2 電池放電數據的模糊處理

對于上述不確定問題, 工程實際中通常運用模糊理論進行處理[5]。一般采用模糊隸屬度對鋰二次電池荷電性能的退化程度進行量化, 主要思路如下。

1) 先總結正常電池組的放電數據規律, 得到正常電池組的荷電模糊特征函數。

2) 將需要判斷的電池組數據帶入進行計算(包括放電過程中中止放電, 或是狀態不明確的), 得每組電池對正常電池特征的模糊隸屬度。

3) 將各種隸屬度綜合得到電池組對于正常電池狀態的隸屬函數。

以下函數是通過對1萬多只單體電池滿電貯存3個月后, 在規定放電條件下的正常電池檢測數據總結得到的模糊特征函數。

其圖形見圖1, 帶入電池組數據即可得模糊特征值。

其圖形見圖1。

其圖形見圖1。

其圖形見圖1。

需要注意的是, 在不同的種類、貯存時間和充電狀態(例如滿電狀態或充1/3電量)時, 以上函數的取值會有所不同, 可根據專家經驗調整模糊特征函數中的參數來適應變化。

取域值, 當()≥時, 即為滿足要求的電池組。

3 基于性能理論的可靠性評估

由性能可靠性理論, 產品技術性能的失效按故障性質可分為2類: 一類是由突變性故障引起的突發性失效; 一類是由漸變性故障引起的退化性失效。其中, 漸變失效模式用于計算性能可靠度, 產品的可靠度是上述2種可靠度的綜合。文獻[3-5]指出, 產品可靠度(產品所有性能指標可靠性的綜合)定義: 產品不發生突發性和退化性失效的概率, 記為, 表達式=R·R,其中,R為產品不失效的概率;R為不發生退化性失效的概率。產品的性能指標一般以如下形式給出。

2) 下限型:≤r

3) 上限型:≥r

4) 雙限型:≤r≤

由于通過檢測無法得到電池準確的荷電量數據, 而由()的構成可知, 該參數模糊表征了電池組的荷電能力, 故取()為電池荷電性能參數進行性能可靠度計算, 由于導致電池荷電性能退化的因素較多, 如制造原因、原材料、裝配、擱置時間長短、使用頻度、環境和電流等。電池組批量足夠大時, 隸屬函數值變化呈正態分布。計算時可先剔除異常數據, 進行分布檢驗, 求解全部電池組的隸屬函數及其正態分布平均值和標準差, 然后通過正態函數積分得到該批電池的貯存可靠度計算結果。()≥≥0為下限型, 其性能可靠度計算公式為

4 實例分析

為了驗證本文方法的普遍適應性, 得到電池可靠度隨貯存次數、批次不同而變化的規律, 試驗采用不同批次、不同維護次數的電池; 同時, 為檢驗算法是否能區分出不合格的數據, 特加入9組不滿足貯存條件的電池。具體情況如下：

A組: 常規組, 滿電狀態貯存3個月后進行維護時的數據。從批次1抽取50組、批次2抽取6組, 批次3抽取6組。

B組: 非常規組, 1/3電量狀態經半年貯存后進行維護數據。從各批次中抽取, 共9組。

每組電池含90只單體電池, 每只單體電池數據90~120個。限于篇幅, 這里略去原始數據。

將以上數據帶入式(1)～式(5)計算, 計算步驟如下。

表1 批次1電池第1次維護數據隸屬度

表2為批次1第2次維護數據的計算結果。

表2 批次1第2次維護數據隸屬度

性能可靠度為

批次1第1次滿電擱置3個月后, 無單體電池失效,R=0.999 6, 該50組電池綜合可靠度為

1次=R×R=0.9974×0.9996=0.997 (9)

帶入批次1第2次維護數據, 計算得性能可靠度R=0.952 5。

此次有7只單體電池失效,R=0.995 46, 得

2次=R×R=0.9482 (10)

帶入批次2第3次維護數據, 計算得

3次=R×R=0.9947 (11)

該數據比2次大, 這是由于電池的批次不同, 質量情況不同造成。可見, 制造質量是決定電池可靠度的重要原因。

傳統方法對照計算。用取自不同批次的4組電池連續貯存7～8個月、6組電池貯存5個月后檢測, 僅觀察其有無失效單體, 并按失效單體電池數計算該2組電池組的可靠度分別為0.99663和0.996 62。但根據實際經驗, 貯存(擱置)期超過5個月的電池, 其荷電量已大大降低, 如不進行維護而直接用于任務, 將會在任務過程中出現大量失效單體電池, 影響任務完成, 其可靠度不應該有0.996 6這么高。因此, 不考慮性能退化因素計算出的貯存(擱置)可靠度值是不符合實際的。

實際執行任務后對照計算。為驗證電池的實際擱置可靠度, 采用6組來自批次1、批次2、批次3的電池滿電擱置3個月后執行任務, 按執行任務后失效單體電池數計算電池組執行任務的可靠度為0.996 47, 與第1次維護后用本文方法計算的結果0.997接近。說明本文提出的方法具有一定的可信性。

5 結束語

由對照計算的情況看, 用失效電池數據計算電池組的貯存(擱置)可靠度的方法, 由于沒有考慮性能發生退化的情況, 計算結果過于保守。考慮了性能退化的貯存可靠度計算結果較符合實際情況。該方法可推廣運用到無損檢測所得數據不完整、失效數據少、性能退化情況下的貯存(擱置)可靠度評估。

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A Storage Reliability Evaluation Method of Lithium Battery Based on Capability Degenerate Data

HUANGyan, SONGBao-wei, XIE Ya-li

(College of Marine Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi′an 710072, China)

The high power lithium batteries often display few failures but more energy loss in storage. Their energy parameters and metrical data are indeterminate and incomplete. In order to evaluate the storage reliability of the battery, this paper presents a method, in which a fuzzy membership function is established to estimate the incomplete data of the battery based on normal data. The storage reliability of the battery can be obtained with this method. Comparison of several groups of battery data proved that the method is effective and practical.

high power lithium battery; storage reliability; fuzzy membership function; reliability evaluation

TJ630.32; TB114

A

1673-1948(2011)01-0043-05

2009-10-08;

2010-03-14.

黃 燕(1968-), 博士, 主要從事水下航行器產品的質量與可靠性、維修性研究.

(責任編輯: 陳 曦)