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如何保障電池包的可靠性?保障電池包的可靠性意味著什么?

鉅大鋰電  |  點擊量:0  |  2019年12月30日  

電池系統壽命/可靠性的評估是一個相對難的話題,涉及到的面比較多,尤其是搞產品而非科研研究,需要站在科學的基礎上解決實現工程的問題。


要能更好地理解和進行電池系統的壽命/可靠性評估工作,需要四方面的知識:(1)電芯,主要是老化,容量衰減等基本原理;(2)可靠性數學基本知識,主要是威布爾等壽命函數,可修/不可修產品壽命建模;(3)電池包結構、熱、電氣等設計;(4)汽車可靠性工程。


缺少任何一個,都容易走偏。比如搞電芯的只顧著電化學機理研究;搞數學的只顧著數學模型;搞電池包的缺乏對前端基礎數據和后端應用工況的一手素材;搞汽車的很少深入下去,基本把電池包當成個零部件整體;合作起來也不那么順利,相互看不懂。


每個角度都是對的,但因為各領域缺少很多相通的語言,因此往往形成不了相對全面和有效的方法。


而且,隨著大數據的越發普及,可靠性的評估也出現了新的趨勢。



從電芯的角度來看,它的可靠性/壽命在很大程度上等同于兩個方面:容量、安全。容量主要是指容量的衰減,這影響到整車的性能,也影響到整車的質保,所以很大一部分工作或是研究的方法是針對容量衰減的。電芯領域建立了一系列針對容量衰減的研究,基本都可以歸納為某種加速壽命模型,類似如下。


通過加速壽命模型的參數,將時間,溫度,電化學體系等不同因子考慮進來。本質是一種基于電化學原理的數據擬合,這個擬合可以解釋看到的(測試數據),也可以基于已有數據對未來進行預測(什么時候容量衰減到70%)。注意,這里的數據擬合不是單純的數字擬合,而是有其相應的電化學基理,因此,這個建模是可以指導電芯設計改進的,因此它能夠知道某個具體因子的具體影響。


安全比較容易理解,主要是研究電芯內部如何導致起火爆炸,即故障/失效機理。


搞電芯的朋友需要明白一個事實:電芯是一種不可維修產品!而電池包,汽車是一種可維修產品!電芯的壽命就是一次,發生故障,失效了,就必須整體換掉,無法再使用;而電池包,汽車在相當多的故障情況下,經過維修,還是可以繼續工作的。對于電芯來說,沒有MTBF(meantimebetweenfailure,平均故障間隔時間)的概念,只有MTTF(meantimetofailure,平均失效前時間)。


所以,不能用電芯的數學模型來套電池包或是整車,電芯的模型只是它們的一部分。


很多情況下,可以用電芯的模型來預計PACK的壽命,是基于這樣一種假設:電芯是PACK所有零部件中壽命最短的,而電芯一旦失效,往往不能更換,進而導致整個包報廢。但這不是必然的,Tesla的并聯設計,當個別電芯失效,其鋁絲焊接斷開,電芯被隔離,整車依據可以帶病工作,只是性能受損。


電芯壽命/可靠性的最理要的價值在于:對外,論證在質保期內容量的衰減滿足整車企業的要求;識別電芯安全機理,協助整車做好功能安全防護。對內,提供電芯持續改進的科學依據和方法。



從電池包/PACK的角度,可靠性更多地意味著整個產品較少的發生故障。除了電芯,整個包還有很多機械結構,電氣部件,熱管理部件。它們都有自己的失效機理和模式,又相互影響,在建模時,會有耦合的問題。


對電池包進行數學建模,很難基于各零部件的機理,這些機理往往是無法獲得的。這時,有兩種方法來進行處理:一是簡化電池包的模型,對關鍵的部件進行建模;二是,直接把電池包作為一個黑盒子,只看電池包的故障數據,單純的對數字擬合,這個方法數據容易獲得,同時可以預測電池包發生故障,需要維修的概率,次數,對整車企業來說,是有巨大價值的。


單純數字建模的問題在于,你可能知道發生了多少次故障,但你無法預計是哪個部件發生故障,整車企業無法備貨,這種統計學的方法,只能后續通過大數據對故障進一步挖掘,才能發揮更好的價值。


電池包層面的可靠性評估,更多的價值在于可靠性工程層面,即,解決零部件失效概率,改進設計。


電池包人員需要做:第一,確定電池包各零部的失效分布;第二,確定各零部件故障發生的機理;第三,針對每個零部件制定一個設計優化計劃,將失效降低至目標水平;第四,確定可能導致電芯發生安全事故的機理,提供相應的解決方案。


需要注意的是,在電芯發生壽命問題之前,絕大多數的電池包可靠性問題,是電池包一方需要解決的工程問題,這個階段更多的是技術問題,而非數學模型問題。



從整車的角度,電池包的可靠性意味著:一,容量衰減;二,電池包層面的故障。正好是電芯與PACK人員各個工作重點的合集。在更多場合,整車遇到的可靠性問題,屬于非電芯的PACK問題,他們在對PACK可靠性的理解更趨同些。


但是整車企業具備更多的優勢和視角:他們對車的使用理解更透徹,掌握的數據更全面,看待問題的角度更宏觀。整車具備了從頂層(故障現象的數據),向底層(故障機理)去逆向挖掘的能力和資源,這得益于大數據技術,如下圖奔馳的嘗試。這種自上而下的探索需要上游的配合,否則就需要建立強大的研發團隊,和巨量的資金投入。


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