本发明涉及数据挖掘，尤其涉及一种充电电池析锂的检测方法、系统及电池系统。
背景技术：
1、随着电动汽车和便携设备的普及，锂离子电池作为一种高能量密度和长寿命的能量存储设备，得到了广泛的应用。然而，锂离子电池在使用过程中可能会发生析锂现象，即锂离子电池中的锂金属在充电过程中沉积在电极表面，形成锂树枝或锂颗粒，可能导致电池性能的下降、安全性问题以及缩短电池的使用寿命。传统的析锂检测方法通常需要在电池放电后进行物理或化学分析，这不仅费时费力，还可能损害电池，影响其再利用或继续使用的能力。这种依赖性能耗费和操作复杂性高的特点限制了其实时性和应用范围。同时，现有的方法往往难以实现对电池内部析锂行为的实时监测。电池内部的锂离子沉积过程可能是动态的，因此需要能够实时捕捉和分析这些变化，以便及时采取措施防止电池损坏或安全事故。
技术实现思路
1、基于此，本发明有必要提供一种充电电池析锂的检测方法、系统及电池系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种充电电池析锂的检测方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取充电电池结构数据，并对充电电池结构数据进行电池微观结构特征提取以及电池组件结构特征提取，从而获得电池微观结构数据以及电池组件结构数据；基于电池组件结构数据进行拓扑结构分析，从而获得充电电池拓扑结构模型；
4、步骤s2：获取充电电池充放电循环数据，根据电池微观结构数据进行微观原子结构建模，从而获得电池微观结构模型，并基于充电电池充放电循环数据对电池微观结构模型进行电池能量势场参数化，从而获得电池能量势场模型；
5、步骤s3：对充电电池拓扑结构模型以及电池能量势场模型进行模型耦合，从而获得电池能量场模型，并根据电池能量场模型进行多尺度分子动力学模拟，从而获得电池离子迁移轨迹模拟数据；
6、步骤s4：对充电电池充放电循环数据以及电池离子迁移轨迹模拟数据进行充放电循环锂离子轨迹分析，从而获得锂离子迁移轨迹数据，并基于锂离子迁移轨迹数据构建析锂检测模型；
7、步骤s5：获取实时充电电池传感数据，通过析锂检测模型对实时充电电池传感数据进行锂离子动态行为预测，从而获得锂离子动态行为预测数据；
8、步骤s6：根据锂离子动态行为预测数据以及实时充电电池传感数据进行充电参数优化，从而获得优化充电参数，并将优化充电参数传输至充电电池充电控制平台，以执行充电控制任务。
9、本发明通过分析电池的微观结构和组件结构，可以深入了解电池内部的物理特性和几何形状，为后续的模型建立提供基础数据。基于电池组件的结构数据，建立电池的拓扑结构模型，有助于理解电池内部各部分之间的连接和作用关系，为后续模拟提供准确的模型框架。利用电池微观结构数据，建立具体的原子级别模型，能够详细描述电池内部的原子排列和化学环境。根据充放电循环数据对电池微观结构模型进行能量势场参数化，这些参数可以反映电池内部电荷和能量分布的动态变化。将拓扑结构模型和能量势场模型耦合起来，建立综合的电池能量场模型，能够描述电池内部的能量传输和分布情况。通过多尺度的分子动力学模拟，可以实时模拟和捕捉电池内部离子迁移的具体轨迹和动态变化，从而深入理解锂离子在电池内的行为。基于实际的充放电循环数据和离子迁移轨迹模拟数据，分析和识别出析锂现象，构建和优化析锂检测模型。利用从模拟数据中获得的锂离子迁移轨迹，可以精确预测和检测锂离子在电池中的动态行为，有助于实时监测和管理电池性能。通过析锂检测模型，对实时采集的电池传感数据进行分析和预测，实时监测锂离子的动态行为变化，从而及时响应和调整充电策略。利用预测到的锂离子动态行为数据，优化充电参数，例如调整充电电流、电压等参数，以提升电池的充电效率和安全性。将优化的充电参数传输至充电控制平台，实施充电控制任务，确保电池在高效率和安全性下进行充电，延长电池的使用寿命和稳定性。综上所述，这一系统化的方法不仅能够实现对电池内部析锂行为的实时监测和分析，还能通过优化充电参数来提升电池的性能和安全性，从而更好地满足电动汽车和便携设备等领域对高性能锂离子电池的需求。
10、可选地，步骤s1具体为：
11、步骤s11：获取充电电池结构数据，并对充电电池结构数据进行电池微观结构特征提取以及电池组件结构特征提取，从而获得电池微观结构数据以及电池组件结构数据；
12、步骤s12：基于电池组件结构数据进行拓扑结构分析，从而获得电池拓扑结构模型；
13、步骤s13：基于电池微观结构数据进行组件材料分类，从而获得电池组件材料数据；
14、步骤s14：对电池组件材料数据进行材料特性分析，从而获得电池组件材料特性数据；
15、步骤s15：根据电池组件材料特性数据对电池拓扑结构模型进行材料属性映射，从而获得充电电池拓扑结构模型。
16、本发明通过获取充电电池的结构数据，可以深入了解电池的物理构造，包括电极、电解质等组成部分。这对于进一步分析电池的性能、寿命和安全性至关重要。电池的拓扑结构分析可以帮助理解其内部组件的布局和连接方式。这对于优化电池设计、提高能量效率和减少能量损耗非常重要。将电池微观结构数据用于组件材料分类有助于确定各部分材料的种类和性质。这为后续材料特性分析奠定了基础，有助于选择最适合特定应用的材料。通过对电池组件材料的特性进行分析，可以了解材料的电化学性能、稳定性和耐久性。这些信息是优化电池性能和选择适当材料的关键。将电池组件材料特性数据映射到拓扑结构模型上，可以帮助预测电池在不同操作条件下的行为。这种模型可以用于优化电池设计、预测性能并进行虚拟测试，从而节省开发时间和成本。
17、可选地，步骤s12具体为：
18、步骤s121：对电池组件结构数据进行三维结构建模，从而获得电池组件三维结构模型；
19、步骤s122：对电池组件三维结构模型进行连接结构特征提取，从而获得电池组件连接结构数据；
20、步骤s123：根据电池组件连接结构数据进行电池组件连接关系关联，从而获得电池组件连接关系数据；
21、步骤s124：基于电池组件连接关系数据进行拓扑结构分析，从而获得电池拓扑结构模型。
22、本发明将电池组件的结构数据进行三维建模可以精确地表达电池内部各部件的位置、形状和尺寸。这为后续的连接结构特征提取和拓扑结构分析提供了准确的基础数据。从三维结构模型中提取连接结构特征可以详细描述电池内部各组件之间的连接方式和布局。这些特征对于理解电池的结构完整性、热管理和电流传输至关重要。 建立电池组件连接关系数据可以帮助理解不同组件之间的物理关系，例如电池包的模块化结构如何影响整体性能和可靠性。这种关联有助于优化设计、提高安全性并减少故障率。通过拓扑结构分析，可以深入研究电池内部各组件的布局、电路路径和能量流动。这种分析有助于发现潜在的优化方案，提高电池的性能、效率和寿命。
23、可选地，步骤s2具体为：
24、步骤s21：获取充电电池充放电循环数据，并对充电电池充放电循环数据进行时间对齐，从而获得电池充放电循环数据；
25、步骤s22：对电池微观结构数据进行原子结构分类，从而获得原子结构数据集；
26、步骤s23：基于原子结构数据集进行分子动力学模拟，从而获得分子动力学模拟数据；
27、步骤s24：根据分子动力学模拟数据对充电电池拓扑结构模型进行分子动力耦合，从而获得电池微观结构模型；
28、步骤s25：基于电池充放电循环数据对电池微观结构模型进行电池能量势场参数化，从而获得电池能量势场模型。
29、本发明收集充电电池在充放电过程中的实际数据。通过时间对齐充放电循环数据，确保数据的准确性和可比性。这些数据对于分析电池的充电和放电行为、容量衰减情况以及性能变化至关重要。通过对电池的微观结构数据进行原子结构分类，可以详细了解电池材料中原子的排列和组织方式。这种分类有助于识别材料中的缺陷、界面和化学反应位点，进而指导后续的分子动力学模拟和能量势场模型的构建。分子动力学模拟允许在原子级别上模拟材料的运动和相互作用，从而获得材料的动态行为和稳定性信息。通过这种模拟可以研究材料的力学性能、热力学性质以及电荷传输机制，为理解电池内部的微观过程提供深入洞察。将分子动力学模拟的结果与充电电池的拓扑结构模型进行耦合，可以实现从原子级别到整体结构的关联。这样的耦合分析有助于验证模型的准确性，评估材料的稳定性和耐久性，以及优化材料的设计和使用条件。将充放电循环数据应用于微观结构模型的能量势场参数化，可以精确描述电池内部材料在电荷输运过程中的能量变化和势能面。这种模型能够预测电池的性能衰减机制、电荷传输途径及其受限条件，为优化电池的电化学性能提供依据。
30、可选地，步骤s25具体为：
31、步骤s251：对原子结构数据集进行原子结构特性分析，从而获得原子结构特性数据；
32、步骤s252：获取势场模型集，并基于电池组件材料特性数据以及原子结构特性数据对势场模型集进行模型适应性评估，从而获得模型适应性数据；
33、步骤s253：根据模型适应性数据对势场模型集进行最优势场模型选择，从而获得初始势场模型；
34、步骤s254：根据电池充放电循环数据对初始势场模型进行参数化调整，从而获得电池能量势场模型。
35、本发明通过对电池材料的原子结构数据进行详细分析，可以获得关键的原子结构特性数据。这些数据包括原子间距离、键长、键角、晶格参数等信息，帮助理解材料的基本结构和化学键的强度。这些特性数据对于后续建立分子动力学模型和能量势场模型至关重要，因为它们决定了模型的精确性和适用性。收集和准备不同的势场模型集。然后，利用电池组件的材料特性数据和获得的原子结构特性数据，对这些势场模型进行详尽的评估和比较。评估过程包括模型的精确度、计算效率、适用性以及对特定电池材料的描述能力。这些评估数据为选择最优势场模型提供了依据，确保后续的模拟和分析能够精确地反映实际情况。基于步骤得到的模型适应性数据，确定最优的势场模型。选择最优模型意味着在保证计算效率的同时，能够准确地描述电池材料的结构、动力学和化学性质。这一步骤的结果直接影响到后续的模型优化和参数化过程，确保模拟结果的可靠性和实用性。初始势场模型的参数化调整是为了根据实际的电池充放电循环数据来优化模型。通过调整模型的参数，比如势场的力场常数或者其他相互作用项，使得模型能够更好地捕捉电池在不同充放电状态下的行为和性能变化。这种参数化调整能够提高模型的预测能力，使得模拟结果与实验数据更加吻合，为电池设计和优化提供有效的工具和指导。
36、可选地，步骤s3具体为：
37、步骤s31：对充电电池拓扑结构模型以及电池能量势场模型进行空间对齐，从而获得空间对齐模型集；
38、步骤s32：对空间对齐模型集进行模型耦合，从而获得电池能量场模型；
39、步骤s33：对电池能量场模型进行多尺度分子动力学模拟，从而获得多尺度分子动力学模拟数据；
40、步骤s34：对多尺度分子动力学模拟数据进行电池离子迁移轨迹特征提取，从而获得电池离子迁移轨迹模拟数据。
41、本发明中充电电池的拓扑结构模型和电池能量势场模型进行空间对齐。这意味着将电池的物理结构和其能量势场在空间中精确对准，确保模型能够准确地描述电池内部的结构和能量分布。通过空间对齐，可以建立一组准确的模型集，为后续模拟和分析提供一致的基础。将空间对齐的模型集进行模型耦合，即将各个模型整合成一个综合的电池能量场模型。这样的耦合能够综合利用各个模型的优势，提供更全面和精确的电池能量场描述。通过耦合，可以综合考虑电池内部各部分之间的相互作用，进一步提高模型的逼真度和预测能力。多尺度分子动力学模拟是一种基于不同时间和长度尺度进行的模拟方法，用于研究电池材料的动态行为。通过这种模拟，可以从原子和分子的角度深入理解电池材料的结构、能量变化和反应动力学。这些模拟数据提供了关于电池内部过程如充放电过程中离子运动、材料变形等方面的详细信息。从多尺度分子动力学模拟数据中提取电池离子的迁移轨迹特征。这些数据展示了离子在电池内部的具体移动路径和动力学特性，是理解电池充放电过程中离子传输机制的关键。通过分析这些轨迹，可以评估电池材料的离子导电性能和充放电效率，为设计更高效、更稳定的电池提供重要参考。
42、可选地，步骤s33具体为：
43、步骤s331：基于电池充放电循环数据进行模拟条件设定，从而获得模拟条件数据；
44、步骤s332：根据电池组件材料特性数据以及原子结构特性数据对模拟条件数据进行模拟种类分类，从而获得电子尺度模拟条件数据、原子尺度模拟条件数据以及分子尺度模拟条件数据；
45、步骤s333：根据电子尺度模拟条件数据对电池能量场模型进行电子尺度分子动力学模拟，从而获得电子动力学模拟数据；
46、步骤s334：根据原子尺度模拟条件数据对电池能量场模型进行原子尺度分子动力学模拟，从而获得原子动力学模拟数据；
47、步骤s335：根据分子尺度模拟条件数据对电池能量场模型进行离子尺度分子动力学模拟，从而获得离子动力学模拟数据；
48、步骤s336：根据电池能量场模型对电子动力学模拟数据、原子动力学模拟数据以及离子动力学模拟数据进行尺度模拟耦合，从而获得多尺度分子动力学模拟数据。
49、本发明利用电池充放电循环的实际数据来设定模拟条件。这些数据反映了电池在实际使用过程中的行为，例如电流密度、温度变化、电压曲线等。通过基于实测数据进行条件设定，确保模拟的真实性和可靠性，使得后续的模拟能够更好地反映电池在实际操作中的性能和特性。将模拟条件数据根据电池组件材料特性和原子结构特性进行分类。分类后得到的电子尺度、原子尺度和分子尺度模拟条件数据，针对不同的尺度进行模拟，可以更精确地研究电池材料的各个层面特性。例如，电子尺度模拟能够提供关于电子结构和能带特性的信息；原子尺度模拟则可以揭示原子间的相互作用和结构动力学；分子尺度模拟则更加关注分子间的相互作用和动态行为。分别进行电子尺度、原子尺度和离子尺度的分子动力学模拟。通过这些模拟，可以获得不同尺度下的详细动态数据，包括电子的能量状态、原子的位置和运动、离子的迁移路径等。这些数据是理解电池材料内部结构和行为的关键，有助于优化电池的设计和性能，提升其能量密度、循环寿命和安全性。将电子尺度、原子尺度和离子尺度的模拟数据进行耦合，形成多尺度的分子动力学模拟数据。通过这种耦合，可以综合各个尺度的信息，实现对电池材料和行为更全面和一致的理解。这不仅提高了模拟的准确性，还帮助揭示电池内部复杂机制中不同尺度之间的相互影响和协同作用。
50、可选地，步骤s4具体为：
51、步骤s41：对电池离子迁移轨迹模拟数据进行锂离子迁移轨迹统计，从而获得高频锂离子迁移轨迹数据；
52、步骤s42：对高频锂离子迁移轨迹数据以及充电电池充放电循环数据进行模拟条件关联，从而获得锂离子迁移条件数据；
53、步骤s43：基于锂离子迁移条件数据以及高频锂离子迁移轨迹数据进行同条件锂离子迁移轨迹时序分析，从而获得锂离子迁移时序数据；
54、步骤s44：对锂离子迁移时序数据进行迁移轨迹统计，从而获得锂离子迁移轨迹数据；
55、步骤s45：基于锂离子迁移条件数据以及锂离子迁移轨迹数据构建析锂检测模型。
56、本发明通过对电池离子迁移轨迹模拟数据进行统计分析，可以获取高频锂离子迁移轨迹数据。这些数据反映了锂离子在电池中的实际迁移路径和频率，帮助揭示电池内部的动态行为。将高频锂离子迁移轨迹数据与充放电循环数据进行关联分析后，可以获得锂离子迁移的条件数据。这些数据指导了后续的分析，使得锂离子的迁移行为能够与实际充放电循环情况紧密相关，提高了模拟的真实性和应用性。利用锂离子迁移条件数据和高频迁移轨迹数据，进行同条件锂离子迁移轨迹的时序分析。这一步骤可以生成锂离子在不同时间点的迁移情况，包括速度变化、位置变化等详细信息，帮助理解电池内部的动态过程。对锂离子迁移时序数据进行进一步的统计分析，可以得到锂离子迁移的轨迹数据。这些数据不仅可以用于验证模型的准确性，还可以为后续的电池设计和优化提供重要参考，特别是在了解电池寿命、性能衰减机制等方面。基于锂离子迁移条件数据和迁移轨迹数据构建析锂检测模型。这种模型可以预测电池中析锂的位置和量，帮助提前发现电池中的问题或潜在风险，进而改进电池设计或调整使用策略，从而延长电池的寿命和提高安全性。
57、可选地，本说明书还提供一种充电电池析锂的检测系统，用于执行如上所述的一种充电电池析锂的检测方法，该充电电池析锂的检测系统包括：
58、拓扑结构分析模块，用于获取充电电池结构数据，并对充电电池结构数据进行电池微观结构特征提取以及电池组件结构特征提取，从而获得电池微观结构数据以及电池组件结构数据；基于电池组件结构数据进行拓扑结构分析，从而获得充电电池拓扑结构模型；
59、能量势场参数化模块，用于获取充电电池充放电循环数据，根据电池微观结构数据进行微观原子结构建模，从而获得电池微观结构模型，并基于充电电池充放电循环数据对电池微观结构模型进行电池能量势场参数化，从而获得电池能量势场模型；
60、分子动力学模拟模块，用于对充电电池拓扑结构模型以及电池能量势场模型进行模型耦合，从而获得电池能量场模型，并根据电池能量场模型进行多尺度分子动力学模拟，从而获得电池离子迁移轨迹模拟数据；
61、锂离子轨迹分析模块，用于对充电电池充放电循环数据以及电池离子迁移轨迹模拟数据进行充放电循环锂离子轨迹分析，从而获得锂离子迁移轨迹数据，并基于锂离子迁移轨迹数据构建析锂检测模型；
62、锂离子动态行为预测模块，用于获取实时充电电池传感数据，通过析锂检测模型对实时充电电池传感数据进行锂离子动态行为预测，从而获得锂离子动态行为预测数据；
63、充电参数优化模块，用于根据锂离子动态行为预测数据以及实时充电电池传感数据进行充电参数优化，从而获得优化充电参数，并将优化充电参数传输至充电电池充电控制平台，以执行充电控制任务。
64、本发明的充电电池析锂的检测系统，该系统能够实现本发明任意一种充电电池析锂的检测方法，用于联合各个模块之间的操作与信号传输的媒介，以完成充电电池析锂的检测方法，系统内部模块互相协作，从而提高充电电池的电池性能。
65、可选地，本说明书还提供一种电池系统，包括充电电池以及应用于充电电池的充电电池析锂的检测系统，充电电池析锂的检测系统用于执行如上所述的一种充电电池析锂的检测方法。
1.一种充电电池析锂的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的充电电池析锂的检测方法，其特征在于，步骤s1具体为：
3.根据权利要求2所述的充电电池析锂的检测方法，其特征在于，步骤s12具体为：
4.根据权利要求1所述的充电电池析锂的检测方法，其特征在于，步骤s2具体为：
5.根据权利要求4所述的充电电池析锂的检测方法，其特征在于，步骤s25具体为：
6.根据权利要求1所述的充电电池析锂的检测方法，其特征在于，步骤s3具体为：
7.根据权利要求6所述的充电电池析锂的检测方法，其特征在于，步骤s33具体为：
8.根据权利要求1所述的充电电池析锂的检测方法，其特征在于，步骤s4具体为：
9.一种充电电池析锂的检测系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的充电电池析锂的检测方法，该充电电池析锂的检测系统包括：
10.一种电池系统，其特征在于，包括充电电池以及应用于充电电池的充电电池析锂的检测系统，充电电池析锂的检测系统用于执行如权利要求1所述的充电电池析锂的检测方法。
