本发明涉及电动汽车领域，尤其是涉及一种网联汽车电池管理系统。
背景技术：
在电动汽车领域中，动力电池单元作为电动汽车的核心部件，在汽车运行过程中，实时精确了解动力电池单元的状态参数尤为重要，其中，soc决定了当前电池的工作状态，决定了其输出功率,同时影响着soh，而soh通常又会反作用的影响到soc、输出功率和剩余能量的估计，所以soc和soh的估计精度是评价电池管理系统性能的决定性指标。其中，soc，英文全称stateofcharge，电池荷电状态；soh，英文全称sectionofhealth，蓄电池容量、健康度和性能状态。
现有技术的汽车电池管理系统完全依靠车载终端完成，但受限于车用控制器和处理器的性能等硬件配置水平、运算速度和可靠性等因素制约，一些高精度的算法由于涉及到双精度浮点数运算，以及多维矩阵的求逆运算等，很难在车载控制中实时计算。目前车载控制器中支持定点数计算，其计算精度与精确计算结果相差较大，很难满足车用高精度算法的需求。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术的不足，提供一种网联汽车电池管理系统，解决车载控制器计算精度低、实时性差的问题。
为实现上述目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种网联汽车电池管理系统，用于对网联汽车的动力电池单元进行管理，所述网联汽车电池管理系统包括车载端和云端服务器；所述车载端包括电池管理单元、数据收发处理单元和车载控制器；所述电池管理单元用于采集所述动力电池单元的基础信息并传递给所述车载控制器和所述数据收发处理单元；所述数据收发处理单元用于将所述基础信息发送给所述云端服务器以及接收从所述云端服务器反馈给所述车载端的数据；所述云端服务器根据所述基础信息得到所述动力电池单元的状态信息，并回传给所述车载端。
优选地，所述电池管理单元通过can总线与所述车载控制器和所述数据收发处理单元通信连接。
优选地，所述数据收发处理单元包括网关控制器和tbox，所述网关控制器与所述can总线连接，所述tbox与所述网关控制器通信连接并用于将所述基础信息发送给所述云端服务器以及接收从所述云端服务器反馈给所述车载端的数据。
优选地，所述数据收发处理单元包括4g/wifi传输通道，所述4g/wifi传输通道与所述can总线连接，所述数据收发单元通过4g/wifi传输通道将所述基础信息发送给所述云端服务器以及接收从所述云端服务器反馈给所述车载端的数据。
优选地，所述动力电池单元包括若干个电池组，每个所述电池组包括若干个单体电池；所述基础信息包括所述单体电池的电压值，以及所述电池组的温度和/或所述动力电池单元的电流值；所述状态信息包括所述单体电池的soc和/或soh。
优选地，所述云端服务器根据所述基础信息得到所述单体电池的soc，具体包括：
soc1：所述云端服务器获取所述单体电池k时刻的所述基础信息,所述基础信息包括所述单体电池的编号，所述单体电池的电压值，所述单体电池的温度和所述单体电池的电流值；
soc2：判断辨识单体是否发生变化，所述云端服务器判断k是否为0时刻，是则执行soc3，否则所述云端服务器判断k时刻与k-1时刻所述单体电池的编号是否发生变化，是则执行soc3，否则执行soc4；
soc3：初始化辨识参数，所述辨识参数包括所述单体电池k时刻的内部状态xk和协方差pk；
soc4：根据一阶等效电路模型预测得到k 1时刻所述单体电池的预测内部状态
其中，xk为k时刻预测的所述单体电池内部状态，ib,k为所述云端服务器收集到所述单体电池第k时刻的电流，cb为所述单体电池的容量，ts为所述云端服务器数据的发送周期，τ为电池系统的时间常数，ct,s为所述单体电池的极化电容；
同时计算k时刻的所述单体电池的末端电压vb,k，
vb,k＝ocv(sock)-ib,k·rs-vts,k
其中ocv为所述单体电池的开路电压，通过soc可以查表得出。
soc5：计算辨识协方差矩阵
soc6：更新测量修正增益kk 1，
其中
soc7：得到所述单体电池下一时刻所述内部状态xk 1，
其中，yk 1为k 1时刻所述单体电池的电压值，ek 1为根据预测的状态
soc8：更新所述辨识协方差矩阵pk 1，
soc9：判断结果是否有效，所述soc算法累计对同一所述单体电池累计误差小于设定阀值时，认为所述单体电池内部状态xk 1为有效状态，根据xk 1得到所述单体电池的所述soc；否则，跳转到步骤soc1。
优选地，所述步骤soc1还包括所述云端服务器将所有单体电池的电压排序，仅得到最大电压单体的socmax或最小电压单体的socmin；
所述步骤soc9还包括所述云端服务器得到socmax或socmin后，所述云端服务器将所socmax或socmin回传给所述车载端，当所述网联汽车处于充电状态时，所述车载端把socmax当作整包的soc；当所述网联汽车处于行使状态时，所述车载端把socmin当作整包的soc。
优选地，所述云端服务器根据所述基础信息得到所述单体电池的soh，具体包括：
soh1：所述云端服务器获取所述单体电池k时刻的所述单体电池的电压vb，k，和k时刻的所述单体电流ib，k；
soh2：整理电压和电流数据,以fs的采样频率记录电池的电压和电流，最终得到一个电压序列{vb,1,…,vb,k,…,vb,n}和电流序列{ib,1,…,ib,k,…,ib,n},其中n为记录数据的个数；
soh3：对得到的所述电压和所述电流作傅里叶变换，得到所述单体电池电压和电流在k/n×fs频率的幅值：
其中k的取值范围为1到n/2,ωn＝e(-2πi)/n；
soh4：判断内阻计算先决条件，对于选定的频率fm＝m/n×fs，若所述电流在所述频率下的幅值yi,fm＝abs(xi(m))小于阀值y0,则停止计算，不更新电池的电阻值和soh值，跳转到soh1，否则跳转到soh5；
soh5：计算内阻，计算电池在频率fm频率处的电阻值，r(m)＝abs(xv(m))÷abs(xi(m))。基于所述单体电池的内阻值r(m)和估计得到的soc值，查表得到k时刻的所述单体电池的soh值。
优选地，所述步骤soh1还包括所述云端服务器将所有单体电池的电压排序，用以得到最大电压的所述单体电池的sohmax和最小电压所述单体电池的sohmin。
优选地，所述车载端还包括显示单元，所述显示单元通过can总线与所述车载控制器通信，所述显示单元用于显示所述基础信息和/或所述状态信息。
本发明的有益效果是，本发明能够将复杂的soc估算算法移植到云端服务器计算，避免了算法在控制器中由于定点数运算和指数查表近似带来的精度丢失，本发明提出的基于云计算soc和soh联合估算算法能够提升2.5～4.5％的soc估算精度；本发明能够通过电池的频谱特性来估计电池的内阻，从而得出电池的soh状态，和常用的压降法相比，除了能够反映电池的直流内阻，还能够实时计算电池在不同频率条件下的电池内阻的老化状态，表征电池极化特性的老化趋势，能够更全面的反应电池的soh。
附图说明
图1为本发明实施例一的一种网联汽车电池管理系统的系统框图；
图2为本发明的一种网联汽车电池管理系统的车载端的数据收发模型图；
图3为本发明实施例二的一种网联汽车电池管理系统的系统框图；
图4为本发明实施例三的一种网联汽车电池管理系统soc估算算法的流程示意图；
图5为本发明实施例四的一种网联汽车电池管理系统soh估算算法的流程示意图；
其中，附图1-5的附图标记说明如下：
soc1-云端获取单体电池k时刻的基础信息，soc2-云端获取单体电池k时刻的基础信息，soc3-初始化辨识参数,soc4-预测k 1时刻状态，soc5-计算辨识协方差矩阵，soc6-更新修正增益，soc7-预估k 1时刻电池状态，soc8-更新辨识协方差矩阵，soc9-判断估算结果是否有效]，soc10-更新到车载端，soh1-云端获取单体电池k时刻的基础信息，soh2-整理电压和电流数据,soh3-电压和电流做傅里叶变换,soh4-判断内阻计算先决条件,soh5-计算电池内阻。
具体实施方式
本发明旨在提供一种基于云计算的soc-soh联合估计策略，将车上实时采集的电池电压和电流通过车载控制器上传到云端服务器，在云端服务器利用双重卡尔曼滤波的算法来得到动力电池单元的soc和soh，并将计算结果实时传送回车载终端。当车载控制器计算的soc和soh与云端服务器发送回来的值差别较大时，车载控制器能够实时修正当前的估计值，从而达到提高车载soc估计精度。
为实现上述思想，本发明提供了一种网联汽车电池管理系统，用于对网联汽车的动力电池单元进行管理，所述网联汽车电池管理系统包括车载端和云端服务器；所述车载端包括电池管理单元、数据收发处理单元和车载控制器；所述电池管理单元用于采集所述动力电池单元的基础信息并传递给所述车载控制器和所述数据收发处理单元；所述数据收发处理单元用于将所述基础信息发送给所述云端服务器以及接收从所述云端服务器反馈给所述车载端的数据；所述云端服务器根据所述基础信息得到所述动力电池单元的状态信息，并回传给所述车载端的所述数据收发处理单元；所述数据收发处理单元发送给所述车载控制器，所述车载控制器对所述数据进行矫正。
另外，应用所述网联汽车电池管理系统，本发明还提供了soc-soh联合估算算法。
为使本发明的目的、优点和特征更加清楚，以下结合附图1-5对本发明提出的一种网联汽车电池管理系统作进一步详细说明。需说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施方式例如能够以在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
<实施例一>
如附图1所示，本实施例所提供的网联汽车电池管理系统包括动力电池单元，所述动力电池单元用于为所述网联汽车提供动力源；所述网联汽车电池管理系统包括车载端和云端服务器；车载端包括电池管理单元、数据收发处理单元和车载控制器，所述数据收发处理单元在发送信息至云端服务器前，还对所述基础信息进行了打包处理，然后再发送给云端服务器。
本实施例的所述的数据收发处理单元为网关控制器和tbox。
本实施例的车载端还包括can总线，所述can总线用于所述电池管理单元和所述数据收发处理单元的信息传递，所述电池管理单元用于采集所述动力电池单元的基础信息，所述网关控制器与所述车载控制器通过所述can总线通信，所述网关控制器和tbox用于上传所述基础信息和接收来自所述云端服务器计算得到的所述状态信息。
本实施例的所述车载端还包括显示单元，所述显示单元通过所述can总线与所述车载控制器通信，所述显示单元用于显示所述基础信息和/或所述状态信息。
本实施例的所述云端服务器根据所述基础信息得到所述动力电池单元的状态信息，并回传给所述车载端。
如附图2所示，为本发明一种网联汽车电池管理系统的车载端的数据收发模型图，本实施例的所述动力电池单元包括n个电池组，每个所述电池组包括m个单体电池，n个所述电池组分别为电池组1，电池组2，电池组3……和电池组n；所述电池管理单元包括bmc控制单元以及n个和所述电池组一一对应的cmc控制单元，其中，所述bmc控制单元测量整个所述动力电池单元的电流输出信息；cmc1测量电池组1的各所述单体电池电压和所述电池组1的温度信息；以此类推，cmcn测量电池组n的各所述单体电池电压和所述电池组n的温度信息；bmc和cmcn控制单元将各自测量到的信息发送到can总线上。数据收发处理单元从can总线获得所述动力电池单元的电池信息：1～m个所述单体电池的电压，1～n个所述电池组的温度和所述动力单元的输出电流，将这些信息汇总后，进行数据的打包。本实施例的数据收发出来单元为所述网关控制器和tbox,数据经过所述网关控制器和tbox，按照设定的速率传输到所述云端服务器的无线通信单元。
本实施例所述基础信息包括所述单体电池的电压值、所述电池组的温度和/或所述动力电池单元的电流值；所述状态信息包括所述的soc(stateofcharge，电池荷电状态)和/或soh所述的单体电池的soc和/或soh。
<实施例二>
本实施例所提供的一种网联汽车电池管理系统与实施例一的不同之处在于，如附图3所示，本实施例的车载端的数据收发单元为4g/wifi传输通道，在此，仅就与实施例一的不同之处予以说明如下:4g/wifi传输通道与所述车载控制器通过所述can总线通信，所述4g/wifi传输通道用于上传所述基础信息和接收来自所述云端服务器计算得到的所述状态信息。
<实施例三>
本实施例是基于本发明所提供的一种网联汽车电池管理系统，实现所述单体电池soc估算算法，如附图4所示，所述soc估算算法包括如下步骤：
soc1：所述云端服务器获取所述单体电池k时刻的基础信息：所述电池管理单元采集所述单体电池的所述基础信息，所述基础信息包括电压、电流和温度，并实时传输至所述车载控制器，所述车载控制器将所述基础信息通过所述数据收发单元上至所述云端服务器。
其中，在本实施例中，进一步的，所述云端服务器将收集到的所有所述电池单体电压进行排序，记录此时单体最大单体电压vmax，最大单体电压对应的编号zmax，编号zmax单体的温度tzmax，单体最小电压vmin和最小单体电压对应的编号zmin，编号zmin单体的温度tzmin。以下步骤描述了soc估算方法，该算法适用于所述动力电池单元中的任何一个单体。为了避免重复工作，本实施例仅针对最大电压单体和最小电压单体进行soc估算。
soc2：判断辨识单体是否发生变化，所述云端服务器判断k是否为0时刻，是则执行soc3，否则所述云端服务器判断k时刻与k-1时刻所述单体电池的编号是否发生变化，是则执行soc3，否则执行soc4。
soc3：初始化辨识参数，所述辨识参数包括所述单体电池k时刻的内部状态xk和协方差pk，将k时刻的内部状态xk和协方差pk设置为默认值。
soc4：根据一阶等效电路模型预测得到k 1时刻所述单体电池的预测内部状态
其中，所述一阶等效电路模型即电池由一个开路电压，欧姆内阻和一个模拟电池极化特性的rc电路串联组成；给定当前的电池内部参数θk＝{cb,rs,e-ts/τ,rt,s},xk为k时刻预测的所述单体电池内部状态，ib,k为所述云端服务器收集到所述单体电池k时刻的电流，cb为所述单体电池的容量，ts为所述云端服务器数据的发送周期，τ为电池系统的时间常数，ct,s为所述单体电池的极化电容；
同时计算k时刻的所述单体电池的末端电压vb,k，
vb,k＝ocv(sock)-ib,k·rs-vts,k
其中ocv为所述单体电池的开路电压，通过soc可以查表得出。
soc5：计算辨识协方差矩阵，根据所述电池模型计算先验电池系统协方差矩阵
soc6：更新测量修正增益kk 1，
其中
soc7：得到所述单体电池下一时刻所述内部状态xk 1，
其中，yk 1为k 1时刻所述单体电池的电压值，ek 1为根据预测的状态
soc8：更新所述辨识协方差矩阵，根据当前的计算结果，计算k 1时刻的后验协方差矩阵，
根据计算得到的卡尔曼增益更新状态协方差矩阵，该矩阵表明了状态估计误差的期望值，当该值小于一定阀值后则认为状态估计得到的值是可信的。
soc9：判断结果是否有效，所述soc算法累计对同一所述单体电池累计误差进行nest次状态估算，并且在最近的nest中累积估计误差
soc10:所述车载端得到所述soc，在本实施例中把基于最高电压单体估算的socmax和基于最低电压单体估算的socmin传回给车载端，当车辆处于充电状态时，把socmax当作所述动力电池单元的soc，当车辆处于行驶状态时，把socmin当作所述动力电池单元的soc。该步骤结束后，跳转到步骤soc1。
<实施例四>
本实施例是基于本发明所提供的一种网联汽车电池管理系统，实现所述单体电池soh估算算法，如附图5所示，所述soh估算算法包括如下步骤：
soh1：所述云端服务器获取所述单体电池k时刻的所述单体电池的电压vb，k，和k时刻的所述单体电流ib，k。
在本实施例中，所述云端服务器将收集到的所有电池单体电压进行排序，记k时刻单体最大单体电压vmax，最大单体电压对应的编号zmax，编号zmax单体的温度tzmax，单体最小电压vmin和最小单体电压对应的编号zmin，编号zmin单体的温度tzmin。特别说明的是，下述步骤描述的电池soh估计算法，适用于所述动力电池单元内的任何一个所述单体电池。为了避免重复工作，本实施例只针对最大电压单体和最小电压单体进行soh估算。定义所述云端服务器收到的数据为k时刻的数据，被估算的单体电池k时刻电压为vb,k，k时刻电流为ib,k。
soh2：整理电压和电流数据,以fs的采样频率记录电池的电压和电流，最终得到一个电压序列{vb,1,…,vb,k,…,vb,n}和电流序列{ib,1,…,ib,k,…,ib,n},其中n为记录数据的个数。
其中，本实施例中n设置为2的次方,具体数值根据频率分辨率和soh更新频率决定。
soh3：对得到的所述电压和所述电流作傅里叶变换，得到所述单体电池电压和电流在k/n×fs频率的幅值：
其中k的取值范围为1到n/2,ωn＝e(-2πi)/n。
soh4：判断内阻计算先决条件，对于选定的频率fm＝m/n×fs，若所述电流在所述频率下的幅值yi,fm＝abs(xi(m))小于阀值y0,则停止计算，不更新电池的电阻值和soh值，跳转到soh1，否则跳转到soh5。
其中，特别说明的是，选定的频率fm与电芯材料，温度相关，需要在台架上测试得出，本实施例为三元锂电池，采用2-5hz。y0通常根据经验得到，其值决定了soh的更新频率和准确度，需要在实际工况得出。
soh5：计算电池内阻，计算电池在频率fm频率处的电阻值，r(m)＝abs(xv(m))÷abs(xi(m))。基于所述单体电池的内阻值r(m)和得到的soc值，查表得到k时刻的所述单体电池的soh值。
本实施例中，基于最大单体电压估计的电阻值r(m)max和得到的soc值socmax查表得到k时刻最大单体电压电池的soh值。同理，基于最小单体电压估计的电阻值r(m)min和估计得到的soc值socmin查表得到k时刻最小单体电压电池的soh值，并传到车载端然后跳转到步骤soh1。
显然的，以上并不仅仅适用最大单体电压电池和最小单体电压电池，对于每一个所述单体电池都是适用的。
基于本发明所提供的一种网联汽车电池管理系统，很显然地，soc-soh联合估算算法不局限于该发明中提出的内容，本领域的普通技术人员，可以采用其他一些基于控制理论的算法实现，所述soc-soh联合估计策略，还包括常见的安时积分法，开路电压法，加权混合法和一些基于控制理论的算法，包括扩展卡尔曼滤波以及其变形，最小二乘法，h∞和滑膜等观测器。soh的估计算法包括充电ah估计法，阻抗匹配法，离线测试标定法等，在此不再一一详细展开。
基于以上实施例所提供的一种网联汽车电池管理系统和soc-soh联合估算算法得到的所述单体电池的soc和soh，很显然地，本领域的普通技术人员可以基于所述单体电池的所述soc和soh通过加权平均、最大最小等方法获得所述汽车电池的soc和soh，均在本发明的保护范围之内。
综上所述，上述实施例对一种网联汽车电池管理系统的不同构型进行了详细说明，当然，上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明包括但不局限于上述实施中所列举的构型，本领域技术人员可以根据上述实施例的内容举一反三，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。
1.一种网联汽车电池管理系统，用于对网联汽车的动力电池单元进行管理，其特征在于，
所述网联汽车电池管理系统包括车载端和云端服务器；
所述车载端包括电池管理单元、数据收发处理单元和车载控制器；
所述电池管理单元用于采集所述动力电池单元的基础信息并传递给所述车载控制器和所述数据收发处理单元；
所述数据收发处理单元用于将所述基础信息发送给所述云端服务器以及接收从所述云端服务器反馈给所述车载端的数据；
所述云端服务器根据所述基础信息得到所述动力电池单元的状态信息，并回传给所述车载端。
2.根据权利要求1所述的网联汽车电池管理系统，其特征在于，所述电池管理单元通过can总线与所述车载控制器和所述数据收发处理单元通信连接。
3.根据权利要求2所述的网联汽车电池管理系统，其特征在于，所述数据收发处理单元包括网关控制器和tbox，所述网关控制器与所述can总线连接，所述tbox与所述网关控制器通信连接并用于将所述基础信息发送给所述云端服务器以及接收从所述云端服务器反馈给所述车载端的数据。
4.根据权利要求2所述的网联汽车电池管理系统，其特征在于，所述数据收发处理单元包括4g/wifi传输通道，所述4g/wifi传输通道与所述can总线连接，所述数据收发单元通过4g/wifi传输通道将所述基础信息发送给所述云端服务器以及接收从所述云端服务器反馈给所述车载端的数据。
5.根据权利要求2所述的网联汽车电池管理系统，其特征在于，所述动力电池单元包括若干个电池组，每个所述电池组包括若干个单体电池；
所述基础信息包括所述单体电池的电压值，以及所述电池组的温度和/或所述动力电池单元的电流值；
所述状态信息包括所述单体电池的soc和/或soh。
6.根据权利要求5所述的网联汽车电池管理系统，其特征在于，所述云端服务器根据所述基础信息得到所述单体电池的soc，具体包括：
soc1：所述云端服务器获取所述单体电池k时刻的所述基础信息,所述基础信息包括所述单体电池的编号，所述单体电池的电压值，所述单体电池的温度和所述单体电池的电流值；
soc2：判断辨识单体是否发生变化，所述云端服务器判断k是否为0时刻，是则执行soc3，否则所述云端服务器判断k时刻与k-1时刻所述单体电池的编号是否发生变化，是则执行soc3，否则执行soc4；
soc3：初始化辨识参数，所述辨识参数包括所述单体电池k时刻的内部状态xk和协方差pk；
soc4：根据一阶等效电路模型预测得到k 1时刻所述单体电池的预测内部状态
其中，xk为k时刻预测的所述单体电池内部状态，ib,k为所述云端服务器收集到所述单体电池k时刻的电流，cb为所述单体电池的容量，ts为所述云端服务器数据的发送周期，τ为电池系统的时间常数，ct,s为所述单体电池的极化电容；
同时计算k时刻的所述单体电池的末端电压vb,k，
vb,k＝ocv(sock)-ib,k·rs-vts,k
其中ocv为所述单体电池的开路电压，通过soc可以查表得出；
soc5：计算辨识协方差矩阵
其中，
soc6：更新测量修正增益kk 1，
其中
soc7：得到所述单体电池下一时刻所述内部状态xk 1，
其中，yk 1为k 1时刻所述单体电池的电压值，ek 1为根据预测的状态
soc8：更新所述辨识协方差矩阵pk 1，
soc9：判断结果是否有效，所述soc算法累计对同一所述单体电池累计误差小于设定阀值时，认为所述单体电池内部状态xk 1为有效状态，根据xk 1得到所述单体电池的所述soc；否则，跳转到步骤soc1。
7.根据权利要求6所述的网联汽车电池管理系统，其特征在于，所述步骤soc1还包括所述云端服务器将所有单体电池的电压排序，仅得到最大电压单体的socmax或最小电压单体的socmin；
所述步骤soc9还包括所述云端服务器得到socmax或socmin后，所述云端服务器将所socmax或socmin回传给所述车载端，当所述网联汽车处于充电状态时，所述车载端把socmax当作整包的soc；当所述网联汽车处于行使状态时，所述车载端把socmin当作整包的soc。
8.根据权利要求5所述的网联汽车电池管理系统，其特征在于，所述云端服务器根据所述基础信息得到所述单体电池的soh，具体包括：
soh1：所述云端服务器获取所述单体电池k时刻的所述单体电池的电压vb，k，和k时刻的所述单体电流ib，k；
soh2：整理电压和电流数据,以fs的采样频率记录电池的电压和电流，最终得到一个电压序列{vb,1,…,vb,k,…,vb,n}和电流序列{ib,1,…,ib,k,…,ib,n},其中n为记录数据的个数；
soh3：对得到的所述电压和所述电流作傅里叶变换，得到所述单体电池电压和电流在k/n×fs频率的幅值：
其中k的取值范围为1到n/2,ωn＝e(-2πi)/n；
soh4：判断内阻计算先决条件，对于选定的频率fm＝m/n×fs，若所述电流在所述频率下的幅值yi,fm＝abs(xi(m))小于阀值y0,则停止计算，不更新电池的电阻值和soh值，跳转到soh1，否则跳转到soh5；
soh5：计算内阻，计算电池在频率fm频率处的电阻值，r(m)＝abs(xv(m))÷abs(xi(m))。基于所述单体电池的内阻值r(m)和估计得到的soc值，查表得到k时刻的所述单体电池的soh值。
9.根据权利要求8所述的网联汽车电池管理系统，其特征在于，所述步骤soh1还包括所述云端服务器将所有单体电池的电压排序，用以得到最大电压的所述单体电池的sohmax和最小电压所述单体电池的sohmin。
10.根据权利要求2-9任一项所述的网联汽车电池管理系统，其特征在于，所述车载端还包括显示单元，所述显示单元通过can总线与所述车载控制器通信，所述显示单元用于显示所述基础信息和/或所述状态信息。
技术总结