新能源汽车继电器在线检测方法、电池管理系统及电池包与流程

本发明实施例涉及检测技术，尤其涉及一种新能源汽车继电器在线检测方法、电池管理系统及电池包。

背景技术：

新能源汽车的继电器是一种控制元件，是新能源汽车核心元件，继电器失效将直接导致整个电气系统的失效。因此对于继电器的有效检测则尤为重要。

现有技术中针对继电器失效的检测与监测的方法通常是根据继电器故障后的失效现象及影响来判断继电器失效原因，然后再进行故障维修。这也大大影响了用户出行，给用户带来不便。

技术实现要素：

本发明提供一种新能源汽车继电器在线检测方法、电池管理系统及电池包，实现了继电器数据参数采集分析，可以利用分析结果提前预警继电器故障，从而指导用户对继电器进行维护或更换，能够减少客户在使用过程中出现继电器故障的情况，从而提高客户使用体验。

第一方面，本发明实施例提供了一种新能源汽车继电器在线检测方法，由电池管理系统执行，所述方法包括：

检测继电器的状态参数；

根据所述状态参数确定所述继电器的上下电的次数和故障的次数，生成检测信息；

将所述检测信息发送至云分析平台；其中，所述检测信息用于所述云分析平台根据所述检测信息分析得到预估数据；

接收所述云分析平台发送的预估数据，所述预估数据包括所述继电器的预估寿命和所述继电器发生故障概率。

可选的，根据所述状态参数确定所述继电器的上下电的次数包括：

接收所述新能源汽车的闭合继电器指令时，根据所述状态参数判断所述继电器断开闭合功能状态和所述继电器的高压两端电流；若判断所述继电器断开闭合功能状态和所述继电器的高压两端电流均正常，则控制所述继电器闭合正常上电，并将所述继电器正常上电的次数累加1次后记录。

可选的，根据所述状态参数确定所述继电器的上下电的次数包括：接收所述新能源汽车断开继电器指令时，根据所述状态参数判断所述继电器断开闭合功能状态和所述继电器的高压两端电流；若判断所述继电器断开闭合功能状态和所述继电器的高压两端电流均正常，则控制所述继电器断开正常下电，并将所述继电器正常下电的次数累加1次后记录。

可选的，根据所述状态参数确定所述继电器的上下电的次数包括：接收所述新能源汽车的闭合继电器指令时，根据所述状态参数判断所述继电器断开闭合功能状态和所述继电器的高压两端电流；若判断所述继电器断开闭合功能状态正常，所述继电器的高压两端电流异常，并且允许闭合则控制所述继电器闭合上电，并将所述继电器异常上电的次数累加1次后记录。

可选的，根据所述状态参数确定所述继电器的上下电的次数包括：接收所述新能源汽车断开继电器指令时，根据所述状态参数判断所述继电器断开闭合功能状态和所述继电器的高压两端电流；若判断所述继电器断开闭合功能状态正常，所述继电器的高压两端电流异常，但允许闭合则控制所述继电器断开下电，并将所述继电器异常下电的次数累加1次后记录。

可选的，根据所述状态参数确定所述继电器的故障的次数包括：

接收所述新能源汽车的闭合继电器指令时，根据所述状态参数判断所述继电器断开闭合功能状态；若判断所述继电器断开闭合功能状态故障，将所述继电器上电故障的次数累加1次后记录。

可选的，根据所述状态参数确定所述继电器的故障的次数包括：接收所述新能源汽车断开继电器指令时，根据所述状态参数判断所述继电器断开闭合功能状态；若判断所述继电器断开闭合功能状态故障，将所述继电器下电故障的次数累加1次后记录。

第二方面，本发明实施例提供了一种电池管理系统，电池管理系统包括数据检测单元；

所述数据检测单元用于检测继电器的状态参数，根据所述状态参数确定所述继电器的上下电的次数和故障的次数，并生成检测信息；

所述数据检测单元还用于将所述检测信息发送至云分析平台，并接收所述云分析平台发送的预估数据；其中，所述检测信息用于所述云分析平台根据所述检测信息分析得到预估数据；所述预估数据包括所述继电器的预估寿命和所述继电器发生故障概率。

可选的，所述电池管理系统还包括数据存储单元；

所述数据存储单元与所述数据检测单元连接，所述数据存储单元用于存储所述检测信息和所述预估数据。

第三方面，本发明实施例提供了一种电池包，包括任一所述的电池管理系统。

本发明实施例提供的技术方案，通过检测检测继电器的状态参数和上下电的次数和故障的次数，得到继电器的预估剩余寿命和继电器发生故障的概率，实现了继电器数据参数采集分析，利用分析结果提前预警继电器故障，从而指导用户对继电器进行维护或更换，因此减少了客户在使用过程中出现继电器故障的情况，从而提高了客户使用体验。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种新能源汽车继电器在线检测系统结构示意图。

图2为本发明实施例提供的一种电寿命曲线的示意图。

图3本发明实施例提供的一种新能源汽车继电器在线检测方法的流程示意图。

图4为本发明实施例提供的一种新能源汽车继电器在线检测方法的上电流程示意图。

图5为本发明实施例提供的一种新能源汽车继电器在线检测方法的下电流程示意图。

图6本发明实施例提供的又一种新能源汽车继电器在线检测方法的流程示意图。

图7为本发明实施例提供的一种电池管理系统的结构示意图。

图8为本发明实施例提供的又一种电池管理系统的结构示意图。

图9为本发明实施例提供的一种新能源汽车继电器在线检测系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

新能源汽车继电器是一种控制元件，是新能源汽车核心元件，继电器失效将直接导致整个电气系统的失效。针对继电器失效的检测方法主要是根据继电器失效影响表现来判断继电器失效原因，属于故障发生后的检测。当故障发生后即使检测出故障原因，但车辆已经发生故障，影响用户使用体验。

有鉴于此，本发明实施例提供了一种新能源汽车继电器在线检测系统，图1为本发明实施例提供的一种新能源汽车继电器在线检测系统结构示意图，参见图1，该系统包括云分析平台120和电池管理系统220；

电池管理系统220用于检测继电器的状态参数，根据状态参数确定继电器的上下电的次数和故障的次数，并将状态参数、上下电的次数和故障的次数发送至云分析平台120；

云分析平台120与电池管理系统220连接，云分析平台120用于根据状态参数、上下电的次数和故障的次数分析得到继电器的预估寿命和继电器发生故障概率。

具体的，继电器的状态参数包括继电器的高压两端电流、继电器的低压两端电流、继电器的工作温度、继电器的高压两端电压、继电器的低压两端电压、继电器是否故障和继电器闭合或断开状态的至少一种；电池管理系统220通过继电器的状态参数判断继电器状态为正常、异常还是故障，从而确定并记录继电器的正常上下电的次数、异常上下电次数和故障的次数。并将状态参数、上下电的次数和故障的次数发送至云分析平台120，云分析平台120根据状态参数、上下电的次数和故障的次数利用失效模型预估出继电器预估寿命和继电器发生故障的概率。其中，图2为本发明实施例提供的一种电寿命曲线的示意图，参见图2，电寿命曲线为等效开断次数与开断电流的关系曲线。继电器预估寿命基于电寿命曲线预测电磨损与电寿命，根据继电器工作过程中触头的电磨损量来预测继电器的电寿命，即当触头累计电磨损量达到最大允许磨损量时，则认为继电器的寿命终结。

由电寿命曲线可得出电磨损量的表达式为：

式中：n为开断次数；ib为触头开断电流的有效值ib；a为开断电流有效值的指数，与触头材料有关。

剩余寿命的表达式为：

式中：l为继电器剩余寿命；qy为最大允许电磨损总量的表征量；q为电磨损量。

当继电器闭合时，可以通过电池管理系统220测量继电器高压端的电压ub，则触头开断电流的有效值ib＝ub/r，式中r为继电器的负载端内阻。

由于电寿命曲线应用中具有较大误差。通过工程改进电量磨损计算方法构建电量磨损模型，其表达式为：

式中：ibi为第i次分断的电流；i1i，i2i，i3i分别为第i次分断时断路器的三相电流；tai为第i次分断时的燃弧时间；ta1i，ta2i，ta3i分别为第i次分断时断路器三相各自的燃弧时间。

同时考虑温度环境对继电器的影响，基于阿伦尼斯模型，构建了继电器随温度的退化模型。其表达式为：

式中：m为产品在工作过程中部分时间点上的测量的性能参数值；a0是正系数；k为玻尔兹曼常数；t为热力学温度；δe为激活能。

基于上述计算可以得到优化电磨损量的表达式为：

式中：n为开断次数；ib为触头开断电流的有效值ib；a为开断电流有效值的指数，与触头材料有关；k为电磨量模型所获取的参数；t为温度模型所获取的参数。

优化后剩余寿命的表达式为：

式中：l为继电器剩余寿命；qy为最大允许电磨损总量的表征量；q断为断开时电磨损量；q闭为闭合时电磨损量。

基于上述计算经过发明人研究发现，随着剩余寿命减少，故障率逐渐增加，通过2介拟合，可以获得剩余寿命与故障率的模型，其表达式为：

式中：s为故障概率；k和b与继电器性质有关，通过参数拟合获得；l为继电器剩余寿命。

示例性的，继电器闭合的预估寿命和故障概率计算过程为：当继电器闭合，电池管理系统采集继电器高压两端电压ub，并获取累计闭合次数n。根据表达式ib＝ub/r计算触头开断电流的有效值。其中，继电器闭合可以指继电器的正常上电的次数和异常上电次数。

将触头开断电流的有效值ib和闭合次数n代入优化电磨损量的表达式可以得出闭合的电磨损量q闭。根据电磨损量q闭代入优化后剩余寿命的表达式可以获得继电器的剩余寿命l。其中，式中的q断取自于存储的上一次q断数据。然后将剩余寿命l代入剩余寿命与故障率的模型从而获得算出继电器故障概率s。

示例性的，继电器闭合的预估寿命和故障概率计算过程为：当继电器断开，电池管理系统采集继电器断开前的触头开断电流的有效值ib，并获取累计断开次数n，其中，累计断开次数可以指继电器的正常下电的次数、异常下电次数和故障下电次数的和。

根据触头开断电流的有效值ib和断开次数n代入优化电磨损量的表达式可以得到断开的电磨损量q断。根据电磨损量q断代入优化后剩余寿命的表达式可以获得继电器的剩余寿命l。其中，式中的q闭取自于存储的上一次q闭数据。然后将剩余寿命l代入剩余寿命与故障率的模型从而获得算出继电器故障概率s。

本发明实施例还提供了一种新能源汽车继电器在线检测方法，图3本发明实施例提供的一种新能源汽车继电器在线检测方法的流程示意图，本实施例可适用于新能源汽车继电器在线检测场景，由电池管理系统执行，参见图3，方法包括：

s110、检测继电器的状态参数；

其中，继电器的状态参数包括继电器的高压两端电流、继电器的低压两端电流、继电器的工作温度、继电器的高压两端电压、继电器的低压两端电压、继电器是否故障和继电器闭合或断开状态的至少一种；

s120、根据所述状态参数确定继电器的上下电的次数和故障的次数，生成检测信息；

具体的，通过继电器的状态参数判断继电器状态为正常、异常还是故障，从而确定并记录继电器的正常上下电的次数、异常上下电次数和故障的次数，生成检测信息。

s130、将检测信息发送至云分析平台；其中，检测信息用于云分析平台根据检测信息分析得到预估数据；

其中，检测信息可以通过无线或有线通讯发送至云分析平台。

s140、接收云分析平台发送的预估数据，预估数据包括继电器的预估寿命和继电器发生故障概率。

具体的，根据接收的预估数据提醒用户继电器维护或更换。

本发明实施例提供的技术方案，通过检测检测继电器的状态参数和上下电的次数和故障的次数，得到继电器的预估剩余寿命和继电器发生故障的概率，实现了继电器数据参数采集分析，利用分析结果提前预警继电器故障，从而指导用户对继电器进行维护或更换，因此减少了客户在使用过程中出现继电器故障的情况，从而提高了客户使用体验。

可选的，根据状态参数确定继电器的上下电的次数包括：

接收新能源汽车的闭合继电器指令时，根据状态参数判断继电器断开闭合功能状态和继电器的高压两端电流；若判断继电器断开闭合功能状态和继电器的高压两端电流均正常，则控制继电器闭合正常上电，并将继电器正常上电的次数累加1次后记录。

具体的，继电器上下电的次数包括继电器正常上电次数和继电器正常下电次数。例如当车辆启动或车辆充电时，电池管理系统接收到整车的闭合继电器指令，此时开始闭合继电器。由电池管理系统采集继电器闭合前的状态数据。电池管理系统根据继电器的状态数据判断继电器断开闭合的功能状态，若正常，则再判断继电器的高压两端电流，若也正常，则继电器可以正常上电，电池管理系统控制继电器闭合，电池管理系统记录继电器正常上电次数1次。每次继电器正常上电都累加1次，从而统计出继电器正常上电次数。

可选的，根据状态参数确定继电器的上下电的次数包括：接收新能源汽车断开继电器指令时，根据状态参数判断继电器断开闭合功能状态和继电器的高压两端电流；若判断继电器断开闭合功能状态和继电器的高压两端电流均正常，则控制继电器断开正常下电，并将继电器正常下电的次数累加1次后记录。

具体的，当车辆下电或停止充电时，电池管理系统接收到整车的断开继电器指令，此时开始断开继电器。由电池管理系统采集继电器断开前的状态数据。电池管理系统根据断开继电器前的状态数据判断继电器断开闭合的功能状态，若正常，则再判断继电器高压端的电流，若也正常，则继电器可以正常下电，电池管理系统控制继电器断开，电池管理系统记录继电器正常下电次数1次。每次继电器正常下电都累加1次，从而统计出继电器的正常下电次数。

可选的，根据状态参数确定继电器的上下电的次数包括：接收新能源汽车的闭合继电器指令时，根据状态参数判断继电器断开闭合功能状态和继电器的高压两端电流；若判断继电器断开闭合功能状态正常，继电器的高压两端电流异常，并且允许闭合则控制继电器闭合上电，并将继电器异常上电的次数累加1次后记录。

具体的，例如当车辆启动或车辆充电时，电池管理系统接收到整车的闭合继电器指令，此时开始闭合继电器。由电池管理系统采集继电器闭合前的的状态数据。电池管理系统根据继电器的状态数据判断继电器断开闭合的功能状态，若正常，则再判断继电器高压端的电流，若异常，此时电池管理系统判断继电器是否允许闭合，若允许闭合则电池管理系统控制继电器闭合。电池管理系统记录继电器异常上电次数1次。每次异常上电都累加1次，从而统计出的异常上电次数。若电池管理系统判断高压端的电流异常，判断继电器不允许闭合，则上报整车上电失败。

可选的，根据状态参数确定继电器的上下电的次数包括：接收新能源汽车断开继电器指令时，根据状态参数判断继电器断开闭合功能状态和继电器的高压两端电流；若判断继电器断开闭合功能状态正常，继电器的高压两端电流异常，但允许闭合则控制继电器断开下电，并将继电器异常下电的次数累加1次后记录。

具体的，例如当车辆下电或停止充电时，电池管理系统接收到整车的断开继电器指令，此时开始断开继电器。由电池管理系统采集继电器断开前的状态数据。电池管理系统根据断开继电器前的状态数据判断继电器断开闭合的功能状态，若正常，则再判断继电器高压端的电流，若异常，此时电池管理系统控制继电器断开，电池管理系统记录继电器异常下电次数1次。每次异常下电都累加1次，从而统计出继电器的异常下电次数。

可选的，根据状态参数确定继电器的故障的次数包括：

电池管理系统接收新能源汽车的闭合继电器指令时，根据状态参数判断继电器断开闭合功能状态；若判断继电器断开闭合功能状态故障，将继电器上电故障的次数累加1次后记录。

具体的，例如当车辆启动或车辆充电时，电池管理系统接收到整车的闭合继电器指令，此时开始闭合继电器。由电池管理系统采集继电器闭合前的状态数据。电池管理系统根据继电器的状态数据判断继电器状态为故障，则继电器故障无法上电，电池管理系统记录继电器上电故障次数1次。每次继电器故障都累加1次。从而统计出继电器的故障次数。然后电池管理系统上报整车继电器故障。

可选的，根据状态参数确定继电器的故障的次数包括：接收新能源汽车断开继电器指令时，根据状态参数判断继电器断开闭合功能状态；若判断继电器断开闭合功能状态故障，将继电器下电故障的次数累加1次后记录。

具体的，当车辆下电或停止充电时，电池管理系统接收到整车的断开继电器指令，此时开始断开继电器。由电池管理系统采集继电器断开前的状态数据。电池管理系统根据继电器断开前的状态数据判断继电器状态为故障，则继电器故障无法下电，电池管理系统记录继电器下电故障次数1次。每次继电器故障都累加1次。从而统计出继电器的故障次数。然后电池管理系统上报整车继电器故障。

图4为本发明实施例提供的一种新能源汽车继电器在线检测方法的上电流程示意图。参见图4本实施例可适用于记录正常、异常上电和故障次数，该方法可以由电池管理系统执行，其方法步骤包括：

步骤s001、车辆启动或车辆充电,电池管理系统接收到整车的闭合继电器指令，此时开始闭合继电器；

步骤s002、由数据检测平台采集闭合前的继电器的状态数据；

步骤s003、电池管理系统根据继电器的状态数据判断继电器断开闭合的功能状态数据是否正常，若继电器断开闭合的功能状态正常，则执行步骤s004判断继电器的高压两端电流；若继电器断开闭合的功能状态数据不正常，则执行步骤s005继电器故障无法上电；然后步骤s006电池管理系统记录继电器上电故障次数1次。每次继电器故障都累加1次。从而统计出继电器的故障次数；最后步骤s007电池管理系统上报整车继电器故障；

步骤s004、电池管理系统判断继电器高压端的电流是否正常，若继电器高压端的电流正常则执行步骤s008闭合继电器；最后步骤s009电池管理系统记录继电器正常上电次数1次。每次继电器正常上电都累加1次，从而统计出继电器的正常上电次数；若继电器高压端的电流不正常，则需要执行步骤s010判断电流异常是否继电器闭合，若不允许闭合则执行步骤s011上报整车上电失败；若不允许闭合则执行步骤s012闭合继电器；最后执行步骤s013电池管理系统记录继电器异常上电次数1次。每次异常上电都累加1次，从而统计出继电器的异常上电次数。

图5为本发明实施例提供的一种新能源汽车继电器在线检测方法的下电流程示意图。参见图5，本实施例可适用于记录正常、异常下电和故障次数，该方法可以由电池管理系统执行，其方法步骤包括：

步骤s014、车辆下电或停止充电时，电池管理系统接收到整车的断开继电器指令，此时开始断开继电器；

步骤s015、由数据检测平台采集断开继电器前的状态数据；

步骤s016、电池管理系统根据断开继电器前的状态数据判断继电器断开闭合的功能状态是否正常；若继电器断开闭合的功能状态正常，则执行步骤s020判断继电器的高压两端电流；若继电器断开闭合的功能状态数据不正常，则执行步骤s017继电器故障无法上电；然后步骤s018电池管理系统记录继电器下电故障次数1次。每次继电器故障都累加1次。从而统计出继电器的故障次数；最后执行步骤s019电池管理系统上报整车继电器故障；

步骤s020、电池管理系统判断继电器高压端的电流是否正常，若继电器高压端的电流正常则执行步骤s021断开继电器；最后执行步骤s022电池管理系统记录继电器正常下电次数1次。每次继电器正常下电都累加1次，从而统计出继电器的正常下电次数；若继电器高压端的电流不正常，则需要执行步骤s023断开继电器；最后执行步骤s024电池管理系统记录继电器异常下电次数1次。每次异常下电都累加1次，从而统计出继电器的异常上电次数。

图6本发明实施例提供的又一种新能源汽车继电器在线检测方法的流程示意图，参见图6，由云分析平台执执行，方法包括：

s410、接收电池管理系统发送的检测信息；

其中，检测信息包括继电器的状态参数和继电器的正常上下电的次数、异常上下电次数和故障的次数。继电器的状态参数包括继电器的高压两端电流、继电器的低压两端电流、继电器的工作温度、继电器的高压两端电压、继电器的低压两端电压、继电器是否故障和继电器闭合或断开状态的至少一种；

s420、根据检测信息生成预估数据，并将预估数据发送给电池管理系统；其中，预估数据包括继电器的预估寿命和继电器发生故障概率。

具体的，通过将检测信息输入检测继电器的失效模型，从而预估继电器的使用寿命和继电器发生故障的概率。其中寿命数据包括继电器的正常上下电寿命数据，异常上下电概率数据和故障概率数据。

本发明实施例提供的技术方案，通过检测检测继电器的状态参数和上下电的次数和故障的次数，利用云分析平台得到继电器的预估剩余寿命和继电器发生故障的概率，实现了继电器数据参数采集分析，利用分析结果提前预警继电器故障，从而指导用户对继电器进行维护或更换，因此减少了客户在使用过程中出现继电器故障的情况，从而提高了客户使用体验。

可选的，根据检测信息生成预估数据，并将预估数据发送给电池管理系统包括：

调用存储的电池管理系统的继电器失效模型，并将检测信息输入至失效模型，从而获取预估数据。

具体的，可以根据继电器的类型预先存储该类型的继电器失效模型，示例性的，其获取预估数据过程为：当接收到检测信息时，调用预先存储该类型的继电器失效模型，将检测信息输入至失效模型进行计算，则输出包括剩余使用寿命及故障概率的预估数据。

本发明实施例还提供了一种电池管理系统，图7为本发明实施例提供的一种电池管理系统的结构示意图，参见图7，电池管理系统220包括数据检测单元230；

数据检测单元230用于检测继电器的状态参数，根据状态参数确定继电器的上下电的次数和故障的次数，并生成检测信息；

数据检测单元230还用于将检测信息发送至云分析平台120，并接收云分析平台120发送的预估数据；其中，检测信息用于云分析平台120根据检测信息分析得到预估数据；预估数据包括继电器的预估寿命和继电器发生故障概率。

具体的，继电器的状态参数包括继电器的高压两端电流、继电器的低压两端电流、继电器的工作温度、继电器的高压两端电压、继电器的低压两端电压、继电器是否故障和继电器闭合或断开状态的至少一种；通过继电器的状态参数判断继电器状态为正常、异常还是故障，从而确定并记录继电器的正常上下电的次数、异常上下电次数和故障的次数，生成检测信息。

云分析平台120与数据检测单元230之间可以通过数据传输单元210连接；数据传输单元210用于将状态参数、上下电的次数和故障的次数中转传输至云分析平台120；其中，检测信息可以通过无线或有线通讯发送至云分析平台120。云分析平台120根据数据检测单元230的检测信息向电池管理系统220发送预估数据，电池管理系统220根据预估数据提醒用户对继电器进行维护或更换。示例性的，云分析平台120获取预估数据过程为：当接收单元121接收到检测信息时，预估单元122调用预先存储该类型的继电器失效模型，预估单元122将检测信息输入至失效模型，若检测信息的故障数据达到继电器失效模型中的故障阈值，则云分析平台120输出包括对应使用寿命及故障概率的预估数据；若检测信息的异常数据达到继电器失效模型中的异常阈值，则云分析平台120输出包括对应使用寿命及异常故障概率的预估数据。

继续参见图7，电池管理系统还包括数据存储单元240；

数据存储单元240与数据检测单元230连接，数据存储单元240用于存储检测信息和预估数据。

具体的，检测信息包括状态参数、上下电的次数、故障的次数。预估数据包括预估计算的继电器的预估寿命和继电器发生故障概率。数据存储单元240可以存储本地数据和云数据，本地数据包括继电器状态参数、上下电的次数、故障的次数；云数据包括数据检测单元230上传数据和云分析平台120发送的预估数据。利用数据存储单元230将继电器数据存储并进行备份，有利于对该数据调用后进行分析，从而提高数据利用率。

云分析平台120还可以包括存储单元123；存储单元123与预估单元122连接；存储单元123用于存储电池管理系统的继电器失效模型；预估单元122还用于调用存储的电池管理系统继电器的失效模型，并将检测信息输入至失效模型，从而获取预估数据。

图8为本发明实施例提供的又一种电池管理系统的结构示意图。参见图8，可选的，数据检测单元230还包括电流采集模块420、温度采集模块430、电压采集模块440和继电器检测模块450；电流采集模块420用于采集继电器460高压两端的电流和继电器460低压两端的电流；温度采集模块430用于采集继电器460工作温度；电压采集模块440用于采集继电器460高压两端的电压和继电器460低压两端的电压；继电器检测模块450用于检测继电器460功能状态和继电器460闭合或断开状态。

具体的，电流采集模块420通过分流器470采集继电器460上电下电过程电流，还可以控制继电器460的低压电流；温度采集模块430采集继电器460工作温度；电压采集模块440采集继电器460高压两端的电压和继电器460低压两端的电压，还可以控制继电器460工作电路的电压；继电器检测模块450检测继电器460是否故障和检测继电器460闭合或断开状态。通常电池管理系统310中包括电流采集模块420、温度采集模块430、电压采集模块440和继电器检测模块450，可以利用当前新能源汽车电池管理系统310现有的装置模块，无需增加其他装置，即可完成继电器的状态参数检测采集和控制调节。另外，电流采集模块420、温度采集模块430、电压采集模块440和继电器检测模块450，还可以为独立模块根据工程需要灵活分布放置。

本发明实施例还提供了一种电池包，包括本发明实施例任一的电池管理系统。

具体的，图9为本发明实施例提供的一种新能源汽车继电器在线检测系统的结构示意图。参见图9，电池包360包括主正继电器320、主负继电器330、电池管理系统220和电池340。电池管理系统220可以由自身直接将主正继电器320和主负继电器330的状态参数以及电池340的电压电流、上下电的次数和故障的次数数据传输到云分析平台120，也可以通过网关或者车载互联网tbox350中转后传输到云分析平台120。云分析平台120将检测信息分析预估后生成预估数据，通过电池管理系统220提醒用户对继电器进行维护或更换。通过数据传输单元还可以提高数据传输距离和数据传输速率，同时提高数据传输量。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。