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2020中国汽车工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020）于2020年10月27-29日在嘉定上海国际汽车城-上海汽车会展中心举办，汇聚汽车及相关行业的企业高层、技术领军人物、资深专家学者、广大科技工作者。10月29日，同济大学汽车学院教授魏学哲在本次大会上发表了主旨演讲。
以下为演讲实录：
电池管理的划分分成几代，第一代是监控，后续大家做了很多算法，特别是基于等效电路模型，两节的为主，在两节的基础上也会有一些变种，包括从线性到非线性的做了很多算法，在ICOC的基础上又做了一些其他的算法，包括SOH和SOP或者SOX。现在来看还是有很多的问题，包括安全问题，寿命问题，这些问题其实就是在原来的整个这一代的框架上提的有些问题还不是很容易解决。自然大家就会想有什么办法呢，两个基本的思路，一个是往上看，一个是往下看，往上看就看到了云端，云计算或者大数据的概念是希望借助于数据来解决问题。在大数据的赋能之下，算力可以做到游刃有余，信息可以做到融会贯通，特别是充电桩的数据到电池的全生命周期的数据，到二次梯次利用甚至到最后的回收，能够把数据链贯通。
云管理的优势，反过来讲数据也是目前的瓶颈，数据怎么产生，数据怎么传输，数据属于谁，数据最后是以时间样的方式来利用。这些数据做电池管理说实在的是远远不够，特别是要来解决一些安全问题或者寿命问题，差不多有点隔靴搔痒的问题。所以数据问题是一个基础，现在的数据差不多相当于中医，望闻问切，要来解决问题，甚至有些连这个也不做就能给人开药，还特别有信心的在给人开药。我们做科学的不能以这样的思路来做事情，医学的发展大家知道是检测技术在背后做支撑，从早期的测测温度，测测心率，听诊器听一听，到现在到科学级别，到DNA级别，分子级别，这是一个逐步加深的过程。如果我们不能更多的数据，其实所有的算法都是无源之水。
我们知道阻抗是锂离子电池的一个重要的参数，阻抗说白了就是电子也好或者是离子也好，带电的这么一个过程当中受到的阻力称之为是阻抗，当然阻抗有很多的表达方式，既可以从机理说来理解它，比如说在不同的区域不同的环节受到的阻力，也可以从输入输出关系来看，输入激励和响应之间的关系来解剖它。之前讲的电路模型也是这个思路，只是说我们在那个思路上为了更容易的工程实现，我们把它简化了一下简化成几个RC环节，想把它搞复杂一点可以写一堆的扩散方程来表达它，这个方法挺好，但是问题在于需要的参数太多，而且这些参数也不知道，上百个参数里面能够准确测量的参数就几个或者十几个，所以这样一个方式导致的结果就是看起来方程写得眼花心乱，最后结果用一些外特性来验证，所以从方法论上来讲是存在比较大的本质的缺陷，当然如果我们能够在内部，刚才也谈到在原位测量上有一些进步的话，这个方法我认为还是很有前途的，所以原位测量上也是我们目前关注的一个重点领域。
从工程上来看，从阻抗的角度来解析的话，其实还能够挖出来不少的东西，这是我们用ES来看这件事情，对一个电池做ES的分析，我们大致上可以分成几个段，包括高频的、中高频的低频段，这是几个区域，比较重要的其实是这几个区域，超高频的或者是电感造成的其实关系不是特别大。
有了这样一个基本概念，阻抗画出来很容易，或者做电化学工作站，就是把这样一个东西做出来，但是我们知道电化学工作站是在实验室里面是蛮贵的，而且是对单体来做，我们的问题就是车上能不能搞得出来，对于我们搞汽车的人来讲，就像我们人一样，生病了你得跑到医院去，为什么要跑到医院去？因为你家里没有这些装备，过去为什么医生可以跑到你家里面去看病呢？因为他不需要什么装备，所以这是一个两难的问题。
在车上怎么干这件事情？需要在获取方式上做创新，按照刚才讲的基本思路，无非就是加一个激励看它的响应，频率宽一点，精度高一点，我们对于车上实际的工作做一些分析，其实大部分情况下不需要那么宽的带宽，也不需要那么高的精度，我们在工程上一定可以做一些折中，或者可以把定域进行一定的缩减，进行缩减之后就可以把它做出来，这是我们做的用车载充电机对动力电池产生激励电流，利用BMS中单体电压和电流采样单元测量响应电压，基于数字锁相放大器的电池阻抗计算，这是我们实际做的结果，下面几张图是对比，用电化学工作站做出来的和车载做的一个对比，比较明显的到后面会有分叉，在低频的地方有分叉，对我们来看比较有价值的其实还是在分叉之前，按照目前做的情况我认为工程价值已经是有相当的工程价值了，当然还可以继续改进，不管是测量精度还是测量的频率，我认为还可以进一步的改进。
右边是一些统计的结果，阻抗膜的误差比较小，阻抗角的误差，俯值的误差控制比较好一点，下位的误差控制稍微差一点，这是一个，我们谈的绝对量化。另外一个现在大家知道在汽车上其实是上百个电池在用，在机车上是上百个电池在用，我们除了关心绝对量之外，我们非常关心的问题是相对量，也就是大家来判断它会不会出问题，或者是不是有安全问题，最主要的是看相对量，相对量也可以用这样一个办法来表征电池阻抗，减少相对量的差异。
这是用充电机来做，我们重新定义充电机来实现这个功能，自然大家会想到用充电机做可以，但是跑的时候怎么行，用运行过程中的数据来做这件事情，我们知道电池充电是一个相对安静的环境，特别是用OBC做慢充的时候电流比较小，这相对来讲是一个准稳态的情况，ES测量实际上是有条件的，ES测量是要求满足线性的条件，也就是要是一个稳态，对于数字电池来讲，因为阻抗很小，所以它的范围会稍微宽一点，可以用它。在实车上这些条件都不满足，所以阻抗用充电机这个办法不能做。但是我们知道运行过程当中电流是有变化的，特别是城市工况跑的时候电流是有变化的，既然有变化就可以展开成不同频率的叠加，其实是有机会用这样一些变换域的办法来做这件事情，我们尝试了两个办法，一个是小波的办法，一个是S变换的办法来做，用副谐波的信号来做这件事情。过程就不多讲了，我们看结果，用时频分析的办法来作，用小波变换以及S变换，以及我们用的改进S变换的办法来做这件事情，都可以实现快速的ES的变换，特别是S变换，和改进后的S变换，在保证精度的同时保证计算的结果。我们对照一下做ES，做小波，做标准的S变换，我们加的激励比较特殊，这是一个比较特殊的模型，如果不是这样的模型算的结果也会有一些差异，特别特一点，还是和工况相关，如果是在高速公路上匀速跑什么也做不出来。
阻抗问题反映寿命或者反映其他的东西并不是需要实时测量，一个核心问题就是能不能找到可以用的数据段，可以用的时间窗口，只要把这段截出来就可以了，特别是能算绝对量的时候算绝对量化，不能算绝对量的时候算相对量，所以还是有它的工程价值。
最后谈一下应用，我们做的事情就是来做加ES之后来看发现了一个现象，对于不管是LP还是NCM电池，在一定频率范围内1—100赫兹范围内阻抗角对温度变换非常敏感。还有一个就是对于SOC的变化不敏感，就给我们一个启示，这段可以用它来表征电池它的内部温度，我们做了一些工作，还有一个就是老化，对老化其实也不敏感，对SOC不敏感，对老化不敏感，但是对于温度敏感，这就是一个敏感参数，我们可以用这个东西来做，加上激励，用不同的变换方式来估计电池内部的温度以及做测量，估计和测量来做比较，总的来讲效果还是不错，在刚才讲的设定条件下误差可以控制在0.5度，如果这个办法能够推广的话，对于热失控早期的判断还会是有帮助的。
刚才谈了一个温度，另外我们看ERS，或者我们得到的阻抗和老化的关系，这是做的一些实验，时间因素我就不再仔细来解读这些实验的数据，我们看统计结果，统计结果其实我们刚才讲了，这个阻抗我们可以来做分析，来找它的相关性，我谈的是相关性，我们看不同阶段的阻抗跟刚才这对数据的数据分析，找它的相关性，相关性的一个结论就是传荷阻抗对老化最为敏感，所以刚才讲到是不是可以用传荷阻抗来表征电池的老化情况。总的来讲，这边是我们的数据统计的结果，还是可以用这样一个传荷阻抗来表征它的老化，这是我们在不同老化情况下，传荷阻抗和容量的相关性，这是我们做的相关分析的结果。
有了这样一个规律，自然就想到有了传荷阻抗可以表征我们刚才讲的衰减可以用容量来表征，可以用阻抗来表征，容量和阻抗其实不是一回事，各有各的衰减的情况，但是大家知道阻抗好做，阻抗可以在比较短的时间内做出来，但是容量的估计需要的时间就长得多，按照这样一个相关的规律，其实就提示我们可以先不做容量的估计，或者说容量估计这个事情可以和用阻抗表达的这个事情对照起来一起看，有这样一个相关性，我们自然就可以来做拟合，用不同的方式。左边这几张图是用不同的方式来做拟合，用二次函数或者是不同的指数函数来拟合它。我们可以评估，用不同的拟合方式，拟合的效果或者拟合的误差，结论应该是几种方法都可以用，不同方式在不同的条件下，它的误差会有一些略有区别。
有了这样一件事情，我们的逻辑还可以再往前推一段，我知道了现在的情况，我们能不能来做预测，能不能基于这个规律来做预测，这个其实也还是可以来做的，整个算法分两段，第一段是把拟合的参数给表达出来，不管是用线性的方式还是指数还是双指数的形式总是有一些参数需要确定，第一段我们先跑一段时间，后面就是用前面收敛的参数来做预测。
既然预测了就要验证，看预测的结果和实际的结果差得远不远，这是实际测的结果，总的来讲，大家看误差的情况，数字其实不用看了，就看这个不同颜色的线的差距，总体来讲我们认为从做寿命预测的事情来看，精度应该是在工程上可以的。
最后谈谈老化的问题，这是大家经常见的一张图，这个老化我们可以做这样一些分类，可以做成LLI、CL、LAM不同类型的，从机理上来讲是什么原因造成的。在这个基础上我们还是回归到我刚才谈的阻抗这件事上，能不能用阻抗来表达这件事情，不同类型的衰减，其实我们用阻抗来表达的话，我们可以用这样一个式子来表达，是CL、LLI和LAM三种方式，我们拿实际数据来看，在这样的表达方式下，在电池衰减的时候这几个量是怎么变的，这是我们所做的结果。看的很清楚，其实这条线几乎不怎么变，也就是CL这条线几乎不怎么变，变的比较多的是LLI和LAM，我们把这条线做出来就可以来诊断或者估计老化模式是以什么方式来进行老化的。
总结，阻抗是锂离子电池内在的重要参数，和内部的过程紧密相关，对于汽车应用的电池阻抗可以为云端管理提供一个新的角度，以目前的技术现状充电时完成阻抗测量已经具备工程华应用的可能。实车的时候跑的一些东西，还有给定条件下，但是条件到底能够放宽到什么程度我们还在试。我们需要把新能源和新能源汽车要把这两件事情打通，打通的话燃料电池和锂电池这样一个组合会是未来能源系统的一个基础，这样一个阻抗技术应该说在不同的场景里面都会有广阔的应用场景。
提问：你们在采样周期上，在采样频率上是多长时间去采样的？因为获得的是高频信息，如果在实际车用过程当中，因为实际采样大概是1秒钟，如果是1秒钟的话会限制ERS的高频，会不会对这个方法有影响？
魏学哲：大家知道采样定理如果是需要500赫兹频率的话至少是1K，实际工程里面的一般是要5倍以上，所以如果采样频率是1秒钟对干这件事情是什么都干不出来的，1秒不够。刚才我讲的是充电过程当中干的事情，我们采样频率要到K赫兹以上。
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（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅，仅作为参考资料，请勿转载！）
