【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明涉及一種電池的交流阻抗譜的測量方法，特別涉及到一種基于狀態(tài)濾波的電池交流阻抗譜測量方法。

背景技術(shù)：

二次電池又稱為充電電池或蓄電池，是指在電池放電后可通過充電的方式使活性物質(zhì)激活而繼續(xù)使用的電池。以下所稱電池均為二次電池。電池soc全稱為stateofcharge，即荷電狀態(tài)，也叫剩余電量，代表的是電池使用一段時間或長期擱置不用后的剩余容量與其完全充電狀態(tài)的容量的比值，常用百分數(shù)表示，其取值范圍為0～1，當soc＝0時表示電池完全放電，當soc＝1時表示電池完全充滿。一般用電池soh(stateofhealth)表示電池的健康狀態(tài)，當電池使用一段時間后，電池充滿電時的容量低于電池額定容量的80％后，電池就應(yīng)該被更換。在電池的應(yīng)用中，通過獲得電池的交流阻抗譜，可以直接用于電池soc估計，或者用于分析電池soh，也可以用于分析電池內(nèi)部電化學特征等。交流阻抗譜是常用的一種電化學測試技術(shù)，它的原理是：對電池體系施加小幅度擾動，測量得到的電化學響應(yīng)，在每個頻率點測量得到的原始數(shù)據(jù)中，都包含了施加擾動信號后測得的響應(yīng)的相位移及阻抗的幅值，從這些數(shù)據(jù)可以計算出電化學響應(yīng)的實部和虛部。交流阻抗譜中涉及的參數(shù)有阻抗幅值(|z|)、阻抗實部(zre)、阻抗虛部(zim)、相位移(θ)、頻率(ω)等變量。因而交流阻抗譜可以通過多種方式表示出來，根據(jù)實際的需要，可以選擇不同的圖譜形式進行數(shù)據(jù)解析。

目前已有不同方法用于獲得電池的交流阻抗譜。例如，通過給電池施加特定的電流擾動信號，并測量得到相應(yīng)的電壓信號以獲得電池的交流阻抗譜。這類方法的局限性在于由于擾動信號必須是特定的，無法應(yīng)用于電流不確定的在線電池系統(tǒng)(使用過程中的電池系統(tǒng)稱為在線電池系統(tǒng))。目前也有方法通過狀態(tài)濾波對在線電池系統(tǒng)的交流阻抗譜的參數(shù)進行估計，但其采用的模型如韋伯阻抗模型的局限性在于其估計出來的參數(shù)只能描述電池交流阻抗譜的部分特征，即得到的交流阻抗譜的參數(shù)是不完整的，不能獲得任意頻率下電池交流阻抗譜的參數(shù)，用該交流阻抗譜估計電池soc、分析電池soh等也是不夠準確的。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為克服現(xiàn)有在測量電池交流阻抗譜中出現(xiàn)的技術(shù)難題，本發(fā)明提供了一種基于狀態(tài)濾波的電池交流阻抗譜測量方法。

本發(fā)明解決技術(shù)問題的方案是提供一種基于狀態(tài)濾波的電池交流阻抗譜測量方法，包括以下步驟：

步驟s1：提供待檢測的電池，檢測所述電池在測試或使用過程中的激勵信號及響應(yīng)信號；

步驟s2：提供一種已知的電池模型，使用單位脈沖響應(yīng)函數(shù)作為電池交流阻抗譜模型的參數(shù)，將所述參數(shù)與所述電池模型組合建立所述電池的交流阻抗譜模型，以獲得狀態(tài)濾波所需的狀態(tài)方程和輸出方程；

步驟s3：根據(jù)檢測獲得的激勵信號、響應(yīng)信號及通過交流阻抗譜模型獲得的狀態(tài)濾波所需的狀態(tài)方程和輸出方程，通過狀態(tài)濾波獲得電池的交流阻抗譜的估計。

優(yōu)選地，步驟s2包括以下步驟：

步驟s21：基于電池soc與電池開路電壓關(guān)系的線性模型，將單位脈沖響應(yīng)函數(shù)和所述線性模型組合，建立電池的交流阻抗譜模型，以通過交流阻抗譜模型獲得狀態(tài)濾波所需的狀態(tài)方程和輸出方程。

優(yōu)選地，步驟s3包括以下步驟：

步驟s31：基于步驟2中得到的交流阻抗譜模型，對電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的初始狀態(tài)做出初始估計，并將該初始估計作為電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的先驗估計；

步驟s32：根據(jù)所述先驗估計，以及檢測獲得的激勵信號和響應(yīng)信號，通過狀態(tài)濾波獲得電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的后驗估計，并通過對單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的后驗估計進行離散傅里葉變換，得到電池交流阻抗譜的估計。

優(yōu)選地，步驟s3進一步包括以下步驟：

步驟s33：根據(jù)電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的后驗估計，計算得到下一時刻的電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的先驗估計，以通過狀態(tài)濾波獲得下一時刻的電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的后驗估計；

步驟s34：重復步驟s32、s33，以獲得隨時間變化的電池交流阻抗譜的估計。

優(yōu)選地，所述激勵信號為電池電流，所述響應(yīng)信號為電池端電壓。

優(yōu)選地，所述狀態(tài)濾波為卡爾曼濾波。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的一種基于狀態(tài)濾波的電池交流阻抗譜測量方法，使用電池交流阻抗譜的單位脈沖響應(yīng)函數(shù)作為模型參數(shù)，建立電池的交流阻抗譜模型，根據(jù)測量獲得的激勵信號及響應(yīng)信號，通過狀態(tài)濾波器獲得電池交流阻抗譜的估計。該方法在離線或在線系統(tǒng)中均可以更精確地獲得任意頻率下電池交流阻抗譜的參數(shù)，從而得到的交流阻抗譜能更準確的估計電池soc、分析電池soh和電池的電化學特性等特征。

【附圖說明】

圖1是一種基于狀態(tài)濾波的電池交流阻抗譜測量方法的步驟流程圖。

圖2是一種基于狀態(tài)濾波的電池交流阻抗譜測量方法步驟s3中的具體步驟流程圖。

圖3是一種基于狀態(tài)濾波的電池交流阻抗譜測量方法的實施例獲得的各電壓值示意圖。

圖4是通過一種基于狀態(tài)濾波的電池交流阻抗譜測量方法的獲得的交流阻抗譜的奈奎斯特圖。

【具體實施方式】

為了使本發(fā)明的目的，技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施實例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

請參閱圖1，一種基于狀態(tài)濾波的電池交流阻抗譜測量方法可分為以下步驟：

步驟s1：提供待檢測的電池，檢測所述電池在測試或使用過程中的激勵信號及響應(yīng)信號。所述待檢測的電池只要是二次電池即可，本發(fā)明實施例中，使用閥控密閉式鉛酸電池作為待檢測交流阻抗譜的電池，當然也可以根據(jù)實際需要檢測的電池采用其它類型的電池,如鋰離子電池。激勵信號作為背景技術(shù)中提到的為獲得交流阻抗譜而施加的擾動信號。響應(yīng)信號為電池在激勵信號的擾動下得到的電化學響應(yīng)。激勵信號和響應(yīng)信號均可通過常規(guī)手段檢測獲得。激勵信號可為電池端電壓或者電池電流，對應(yīng)的響應(yīng)信號則為電池電流或者電池端電壓。電池電流是從電池兩端流過的外加電流，電池端電壓是電池兩端的電壓差。激勵信號也可以是功率，響應(yīng)信號為電池電流或者電池端電壓。激勵信號和響應(yīng)信號的具體量可視工程實際需要進行選取，本發(fā)明實施例中，使用電池電流作為激勵信號，電池端電壓作為響應(yīng)信號。

步驟s2：提供一種已知的電池模型，使用單位脈沖響應(yīng)函數(shù)作為電池交流阻抗譜模型的參數(shù)，將所述參數(shù)與所述電池模型組合建立所述電池的交流阻抗譜模型，以獲得狀態(tài)濾波所需的狀態(tài)方程和輸出方程。本發(fā)明實施例中，狀態(tài)濾波的使用需要先提供電池的狀態(tài)方程和輸出方程，通過建立電池的交流阻抗譜模型可以得到所需狀態(tài)方程和輸出方程。建立電池交流阻抗譜模型的所需的參數(shù)包括電池交流阻抗譜對應(yīng)的離散的單位脈沖響應(yīng)函數(shù)。將單位脈沖響應(yīng)函數(shù)作為參數(shù)與已知電池模型組合共同建立起交流阻抗譜模型。所以，步驟s2具體還包括步驟s21：

步驟s21：基于電池soc與電池開路電壓關(guān)系的線性模型，將單位脈沖響應(yīng)函數(shù)和所述線性模型組合，建立電池的交流阻抗譜模型，以通過交流阻抗譜模型獲得狀態(tài)濾波所需的狀態(tài)方程和輸出方程。也可視實際情況基于其它電池模型建立電池的交流阻抗譜模型。比如通過測量電池開路電壓與電池soc關(guān)系得到的ocv-soc關(guān)系曲線模型。采用不同的電池模型建立不同的交流阻抗譜模型，得到的交流阻抗譜的估計精度不同，本發(fā)明采用電池soc與電池開路電壓關(guān)系的線性模型只為說明本發(fā)明，并不對已知電池模型的種類進行限制。

具體的，本發(fā)明實施例中，得到電池交流阻抗譜模型的狀態(tài)方程和輸出方程的過程如下：基于電池soc與電池開路電壓關(guān)系的線性模型及單位脈沖響應(yīng)函數(shù)，可以得到電池的交流阻抗譜模型的模型狀態(tài)方程，式(1)：

及模型輸出方程，式(2)：

上述各式中，k是采樣點編號，下標為k+1的量值是通過下標為k的量值得到的下一時刻的對應(yīng)量值。uk是電池開路電壓，ρk是單位電流下電池開路電壓uk隨時間的變化率。ak,0、ak,1、……ak,p是電池交流阻抗譜對應(yīng)的離散的單位脈沖響應(yīng)函數(shù)，ak,0是電池端電壓對當前電池電流的單位脈沖響應(yīng)，相當于直流電阻。ak,1、ak,2、……ak,p則是電池端電壓對過去電池電流的單位脈沖響應(yīng)，即，對于j＝1,2,……,p，ak,j是對電流ik-j的單位脈沖響應(yīng)。p是模型階數(shù)。ik、ik-1、……ik-p是測量獲得的當前及過去共p+1時刻的電池電流。δt是相鄰采樣點的時間差，即采樣周期。wu、wρ、wa,j代表狀態(tài)噪聲，v代表輸出噪聲，均用于表征電池的交流阻抗譜模型的不確定性。

分析上述模型狀態(tài)方程式(1)和模型輸出方程式(2)可以得到電池的交流阻抗譜模型的以下性質(zhì)：

狀態(tài)向量，用xk表示，式(3)：

xk＝[ukρkak,0ak,1…ak,p]^t(3)

輸入向量，用μk表示，式(4)：

μk＝[ikik-1…ik-p]^t(4)

輸出向量，即電池端電壓yk，本發(fā)明實施例中輸出向量僅有一個分量，

狀態(tài)矩陣，用ak表示，式(5)：

輸出矩陣，用ck表示，式(6)：

從式(3)-式(6)可以推導出交流阻抗譜模型的狀態(tài)方程可表示為(7)：

xk+1＝akxk+w(7)

式(7)中的w表示狀態(tài)噪聲，w＝[wuwρwa,0wa,1…wa,p]^t。用于表征電池的交流阻抗譜模型的不確定性。

從式(3)-式(6)還可以推導出交流阻抗譜模型的輸出方程又可表示為(8)：

yk＝ckxk+v(8)

模型狀態(tài)方程(1)、模型輸出方程(2)與狀態(tài)方程(7)、輸出方程(8)相比，不同之處在于：模型狀態(tài)方程(1)和模型輸出方程(2)是交流阻抗譜模型的直接的模型表達形式，狀態(tài)方程(7)和輸出方程(8)利用抽象的矩陣形式來表征交流阻抗譜模型，以方便之后的狀態(tài)濾波的矩陣運算。

上述各值中，模型階數(shù)p和相鄰采樣點的時間差δt可根據(jù)電池的性質(zhì)和實際需要的測試精度適當選取。模型階數(shù)p越高，運算量越大，精度越高。本發(fā)明實施例中，模型階數(shù)p取100，采樣周期δt取5s。

步驟s3：根據(jù)檢測獲得的激勵信號、響應(yīng)信號及通過交流阻抗譜模型獲得的狀態(tài)濾波所需的狀態(tài)方程和輸出方程，通過狀態(tài)濾波獲得電池的交流阻抗譜的估計。具體參見步驟s31～s34。

請參閱圖2，步驟s3具體包括步驟s31～s32。

步驟s31：基于步驟2中得到的交流阻抗譜模型，對電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的初始狀態(tài)做出初始估計，并將該初始估計作為電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的先驗估計。電池狀態(tài)可以包含電池soc，或者電池開路電壓uk，也可以包含除單位脈沖響應(yīng)函數(shù)之外的參數(shù)。本發(fā)明實施例中，電池狀態(tài)包含電池開路電壓uk和單位電流下電池開路電壓uk隨時間的變化率ρk。先驗估計即根據(jù)電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的現(xiàn)有的已知的信息對電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的狀態(tài)進行盡可能準確的估計。

本發(fā)明實施例中，電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的先驗估計表示為將電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的初始估計表示為即零時刻的式(3)中的狀態(tài)向量的先驗估計。本發(fā)明實施例中，其中各分量為對應(yīng)值在零時刻的先驗估計。其中，取電池初始狀態(tài)下的電池開路電壓，通過靜置電池一段時間后，測量電池兩端電壓得到。取電池初始狀態(tài)下，單位電流下電池開路電壓uk隨時間的變化率，通過電池歷史放電數(shù)據(jù)計算獲得。則根據(jù)電池歷史放電數(shù)據(jù)，通過擬合算法對2階rc模型進行擬合，根據(jù)所得的2階rc模型計算獲得。這樣計算得到的初始估計充分利用了已有信息。所謂已有信息即電池初始狀態(tài)的電池開路電壓單位電流下電池開路電壓uk隨時間的變化率和通過2階rc模型計算獲得的利用已有信息有利于狀態(tài)濾波的快速收斂。

本發(fā)明實施例中，獲得的具體方法為，若電池歷史放電數(shù)據(jù)中，已知電池電流恒為id，id<0，一段時間內(nèi)時間經(jīng)過了t，電池端電壓下降了壓降△y，△y>0，則得到，式(9)

本發(fā)明實施例中，獲得的具體方法為，若電池歷史放電數(shù)據(jù)中某一時刻電池開始放電，放電電流為i，i<0，設(shè)這一時刻t＝0，則對于之后任意時刻t，有放電電池端電壓y(t)，式(10)：

y(0^-)為電池開始放電前電池端電壓，△y(t)為任意時刻t時電池內(nèi)阻r和二階rc回路產(chǎn)生的壓降值。根據(jù)電池歷史放電數(shù)據(jù)中電池開始放電前電池端電壓y(0^-)、放電電池端電壓y(t)和放電電流i，對參數(shù)r、r1、c1、r2、c2進行擬合(其中r是電池內(nèi)阻，r1、r2是二階rc回路電阻，c1、c2是二階rc回路電容)，得到r、r1、c1、r2、c2后，通過以下公式獲得(11)：

若還考慮截斷的影響，則對進行修正得到(12)

其中，

同時，本發(fā)明實施例中，考慮到電池的交流阻抗譜模型存在噪聲和干擾的影響，造成不準確性，而狀態(tài)濾波就是在交流阻抗譜模型存在噪聲和干擾的情形下進行濾波從而降低噪聲和干擾得到最優(yōu)的估計。所以為了使用狀態(tài)濾波，需要同時對狀態(tài)向量式(3)中各分量誤差的協(xié)方差進行估計，得到狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣。狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣以ex,k表示，是階數(shù)與狀態(tài)向量(3)長度相同的方陣。本發(fā)明實施例中，為簡便起見，ex,k的初始估計為對角陣，根據(jù)狀態(tài)向量初始估計對應(yīng)分量的精確度估計初始估計對角元素的值，即，初始估計對角元素的值為狀態(tài)向量初始估計對應(yīng)分量誤差的協(xié)方差的初始估計。將作為狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣的先驗估計。

上述步驟s31中各值也可根據(jù)需要，做出不同類型和精度的初始估計，從而得到不同類型和精度的先驗估計。

步驟s32：根據(jù)所述先驗估計，以及檢測獲得的激勵信號和響應(yīng)信號，通過狀態(tài)濾波獲得電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的后驗估計，并通過對單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的后驗估計進行離散傅里葉變換，得到電池交流阻抗譜的估計。

本發(fā)明實施例中，采用卡爾曼濾波器作為狀態(tài)濾波過程所用的算法?？柭鼮V波(kalmanfiltering)是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。由于觀測數(shù)據(jù)中包括系統(tǒng)中的噪聲和干擾的影響，所以最優(yōu)估計也可看作是濾波過程，濾除無用的噪聲和干擾的影響，故叫做狀態(tài)濾波器。通過卡爾曼濾波器獲得電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的后驗估計的公式如下：

由式(13)和式(14)得到后驗估計，如式(15)和式(16)所示：

其中，是輸出向量估計，即對電池端電壓yk的估計，lk是卡爾曼增益向量，是狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣的先驗估計，ev是輸出噪聲協(xié)方差矩陣，是對輸出噪聲v的協(xié)方差的估計，是測量獲得的電池端電壓，是狀態(tài)向量的后驗估計，是狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣的后驗估計，i是單位對角陣。

其中，ev為一經(jīng)驗常數(shù)，通過綜合考察電池端電壓測量精確度、電池電流測量精確度、以及輸出方程精確度確定。本發(fā)明實施例中，通過測量零電流下電池端電壓樣本，通過計算電池端電壓的方差得到該常數(shù)，其計算式為(17)

其中，n是樣本數(shù)量，m是樣本編號，ym是電池端電壓，為電池端電壓平均值。

最后，通過對中，單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的后驗估計進行離散傅里葉變換，最終得到電池交流阻抗譜的估計。

本發(fā)明實施例中，為了獲得任意頻率下電池交流阻抗譜的參數(shù)，將單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的后驗估計以0補齊至q(q>p+1)個元素后進行離散傅里葉變換。否則令q＝p+1直接進行離散傅里葉變換，最后取該離散傅里葉變換的結(jié)果作為電池交流阻抗譜的估計。離散傅里葉變換的公式為式(18)：

因采樣周期為δt，故最終得到的電池交流阻抗譜的估計的各分量ak,j對應(yīng)的頻率fj為(19)

當j＝0，1，……q-1時，頻率fj對應(yīng)的各分量ak,j包含了阻抗實部和阻抗虛部的值，對應(yīng)的幅值和相位移可以直接用阻抗實部和阻抗虛部計算出來，得到的頻率fj、阻抗實部、阻抗虛部、幅值和相位移可以形成不同的圖譜以表現(xiàn)電池的交流阻抗譜。

進一步地，步驟s3還可以包括步驟s33-s34：

步驟s33：根據(jù)電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的后驗估計，計算得到下一時刻的電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的先驗估計，以通過狀態(tài)濾波獲得下一時刻的電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的后驗估計。本發(fā)明實施例中，下一時刻的電池狀態(tài)和單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的先驗估計表示為則下一時刻的狀態(tài)向量的先驗估計的計算公式為式(20)：

下一時刻狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣的先驗估計的計算公式為式(21)：

其中，ew是狀態(tài)噪聲協(xié)方差矩陣，即對狀態(tài)噪聲w的協(xié)方差的估計，是階數(shù)與狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣相同的方陣，其各分量的值根據(jù)狀態(tài)方程(3)的精確度確定。本發(fā)明實施例中，為了簡便起見，將ew取為對角陣。

步驟s34：重復步驟s32、s33，以獲得隨時間變化的電池交流阻抗譜的估計。重復一次步驟s32、s33，只能獲得某一時刻的電池交流阻抗譜的估計。但是在使用過程中電池系統(tǒng)是不斷變化的，多次重復步驟s32、s33，以獲得隨時間變化的電池交流阻抗譜的估計，從而動態(tài)的，全面的反映電池系統(tǒng)的狀態(tài)。

請參閱圖3，圖3為本發(fā)明待檢測電池為一組12節(jié)串聯(lián)閥控密閉鉛酸電池組，在電池電流為階躍放電電流時，獲得的各電壓值圖，圖3中橫軸表示時間，縱軸表示電壓值(單位為v),a代表電池開路電壓uk估計，b代表電池開路電壓95％置信上限,c代表電池開路電壓95％置信下限,(電池開路電壓95％置信上下限由狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣中電池開路電壓對應(yīng)的對角分量求得)，d代表電池端電壓估計(即輸出向量估計),e代表電池端電壓測量值y^*k?？梢钥闯觯姵亻_路電壓uk估計波動較小，且下降趨勢與電池端電壓測量值y^*k吻合，而電池端電壓估計和電池端電壓測量值y^*k相等或相近，表明本發(fā)明實施例中利用卡爾曼濾波進行狀態(tài)估計是有效的，說明可以采用狀態(tài)濾波獲得電池交流阻抗譜的估計。

請參閱圖4，本發(fā)明實施例獲得的交流阻抗譜的奈奎斯特圖中，以奈奎斯特圖的形式表示了本發(fā)明實施例獲得的交流阻抗譜。奈奎斯特圖上每一點都是對應(yīng)一特定頻率下的頻率響應(yīng)，該點相對于原點的角度表示相位，而和原點之間的距離表示增益，因此奈奎斯特圖將振幅及相位的波德圖綜合在一張圖中。圖中zre表示阻抗實部、zim表示阻抗虛部。可以看出，使用本發(fā)明的方法可以在離線或在線系統(tǒng)中估計出任意頻率下電池的交流阻抗譜的參數(shù)，從而更精確的表現(xiàn)電池的特征。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的一種基于狀態(tài)濾波的電池交流阻抗譜測量方法，使用電池交流阻抗譜的單位脈沖響應(yīng)函數(shù)作為模型參數(shù)，建立電池的交流阻抗譜模型，根據(jù)測量獲得的激勵信號及響應(yīng)信號，通過狀態(tài)濾波器獲得電池交流阻抗譜的估計。該方法在離線或在線系統(tǒng)中均可以更精確地獲得任意頻率下電池交流阻抗譜的參數(shù)，從而得到的交流阻抗譜能更準確的估計電池soc、分析電池soh和電池的電化學特性等特征。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的原則之內(nèi)所作的任何修改，等同替換和改進等均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。