CAT蓄电池深度电池诊断

随着世界迈向电气化，电池面临着新的需求。清洁能源必须像传统化石燃料发电一样具备性能透明度，但我们意识到电池诊断技术已落后。由于缺乏评估电池健康状态（SoH）的成熟方法，电池用户会问：“我的电池会悄无声息地失效，还是会突然爆炸？”

吸取的教训让我们想起19世纪中叶铺设的横贯大陆的铁路轨道，它们过于脆弱，需要将枕木数量增加一倍才能承载高速行驶的重型列车。

航空业也从早期的喷气式飞行中吸取了教训。20世纪50年代，优雅的彗星号客机在飞行9000小时后，机窗框架周围的铆钉点出现裂纹，导致机身解体并坠毁。现代飞机通过采用圆形舷窗并进行加固解决了这一问题。

图2：早期客机出现裂纹导致坠机

20世纪60年代，工业界通过在机械上引入以可靠性为中心的维护（RCM）并制定战略性维护计划，取得了里程碑式的成就。RCM最初应用于波音747，旨在提高航空安全。随后，这些做法逐渐推广到核能、国防和铁路等其他行业。

便携式锂离子电池的容量估算主要通过系统管理总线（SMBus）完成。在已知可用电池能量的情况下，电池用户现在必须确定最小运行储备能量（MORE）。深度电池诊断（DBD）通过将目标选择器设置为容量阈值，从而为特定日常使用模式提供足够的剩余电量，以此实现这一目标。DBD还会根据制造商的规格评估预测性衰减。如图5所示，汇总这些数据即可得出剩余使用寿命（RUL），这是向电池用户提供的最终披露信息。

DBD算法可以集成到服务设备中，例如充电器、电池分析仪以及服务于便携式、移动式、汽车和固定式应用电池的监测系统。

现代电池充电器不再设计为独立工作模式。图6展示了在第2级将充电器或分析仪连接到主机，在第3级连接到云分析，从而形成强大的电池监督服务，服务于智能电池。借助解析器技术，对“哑”电池进行容量评估也是可能的。

现代电池管理系统必须经济高效且易于操作。图6展示了从单一充电器开始的完整扩展系统的功能。可扩展性使电池车队变得透明，能够设定“最佳平衡点”，在高可靠性和长电池寿命之间找到最佳平衡。

云分析：3级 云分析基于剩余电量、已用电量和剩余使用寿命对电池组提供趋势分析。

图7：可使用CadexLink软件在文件中应用的可扩展性选项

建议的机队电池目标容量设置为：
85-90%：关键任务；较少的电池将通过
80%：默认；适用于大多数用途的黄金平均值
60-70%：宽松任务；电池可以延长服役时间

配备目标选择器的现代充电器可设置为不同的模式。例如，90%模式仅用于为关键用途的电池充电。一旦电池容量下降，便将其移至80%模式的充电器中供一般用途使用。随着容量进一步衰减，该电池随后会被置于70%模式的充电器中，用于非关键用途。这种系统在不牺牲系统可靠性且降低环境影响的同时，降低了拥有成本。

结论

能源部一位官员表示：“每年大约有一百万块可用的锂离子电池被送去回收。”美国陆军也会丢弃数吨电池，部分原因是闲置。大约75%的待命车辆每年行驶里程不足3000英里，导致电池硫化，当铅酸电池无法获得完全充电时会发生的一种硫化现象。如果及时进行维护，硫化通常是可以逆转的。