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锂电池过充高频振动特性与故障检测装置研制
1
作者
熊庆
岳彩彤
+5 位作者
黄秀君
庄毅
张钧益
唐逸杰
张其旺
汲胜昌
《电机与控制学报》
北大核心
2025年第4期12-22,34,共12页
锂电池安全性对电动汽车推广应用至关重要,电池组内单体内阻的不一致性可能会引起个别电池单体过充,过充单体持续充电易引发热失控,进而产生火灾、爆炸等事故。文中提出了基于高频振动信号的锂电池过充故障检测方法。研究锂电池单体以...
锂电池安全性对电动汽车推广应用至关重要,电池组内单体内阻的不一致性可能会引起个别电池单体过充,过充单体持续充电易引发热失控,进而产生火灾、爆炸等事故。文中提出了基于高频振动信号的锂电池过充故障检测方法。研究锂电池单体以及电池模组中单体过充的振动特性,研究不同过充程度、充电电流等因素对锂电池表面振动信号的影响,分析锂电池过充时高频振动的产生机理,提取过充故障检测判据。结果表明,当锂电池发生过充时,电池内部固态电解质界面(SEI)膜的反复分解与再生及电解质的氧化分解都会释放大量气体,使壳体表面应力急剧变化,从而出现高频振动分量。同时,振动信号高频分量与充电电流的高频分量密切相关。研制基于NI-DAQ和LabVIEW的锂电池过充故障检测系统,检测准确率为93.33%,能够实现锂电池过充故障的准确检测。
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关键词
锂电池
振动特性
过充故障
电动汽车
内阻一致性
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职称材料
采用特征频率电流相位相似度的配电网接地故障选线方法
被引量：
1
2
作者
李江涵
张钧益
+5 位作者
熊庆
庄毅
唐逸杰
张其旺
王致文
汲胜昌
《西安交通大学学报》
北大核心
2025年第4期81-92,共12页
针对小电流接地系统单相接地故障选线存在特征微弱、选线效果易受接地过渡电阻影响等难题,提出了一种采用特征频率电流相位相似度的配电网接地故障选线方法。首先,采用信号注入法,对小电流接地系统发生单相接地故障后的零序电流分布和...
针对小电流接地系统单相接地故障选线存在特征微弱、选线效果易受接地过渡电阻影响等难题,提出了一种采用特征频率电流相位相似度的配电网接地故障选线方法。首先,采用信号注入法,对小电流接地系统发生单相接地故障后的零序电流分布和注入特征电流信号分布展开分析,获得了故障特征电流分布规律;其次,分析不同特征频率、线路长度和线路拓扑结构对注入电流信号传播特性的影响,选择220 Hz作为注入电流的特征频率。采用PSCAD/EMTDC平台,搭建了配电网仿真模型,当故障发生后注入特征频率电流,分析每条线路特征频率信号的幅值和相位特征,利用特征频率电流的相位,提出了采用特征频率电流相位相似度的选线方法,构建了单相接地故障选线判据。对单相接地故障的不同接地过渡电阻工况进行仿真实例验证,并利用所提方法进行选线,结果表明:在高阻接地工况下,所提方法能够准确识别故障线路,具备较高的灵敏度和准确性;与传统选线方法相比,所提方法的复杂度更低,且可将接地过渡电阻提升至10 kΩ。所提方法可为小电流接地系统单相接地故障选线的理论研究提供一种新思路。
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关键词
配电网
单相接地故障
信号注入
故障选线
电流相位相似度
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职称材料
基于深度宽卷积残差收缩网络的球磨机负荷状态诊断
3
作者
高云鹏
孟雪晴
+3 位作者
张其旺
王庆凯
杨佳伟
董一隆
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期102-111,共10页
针对磨矿复杂工况下球磨机负荷状态准确诊断的难题,提出一种基于深度宽卷积残差收缩网络(Deep Wide Residual Shrinkage Networks, DWRSNs)的球磨机负荷状态诊断方法.首先采用宽卷积神经网络提取振动信号短时特征,建立三层深度残差收缩...
针对磨矿复杂工况下球磨机负荷状态准确诊断的难题,提出一种基于深度宽卷积残差收缩网络(Deep Wide Residual Shrinkage Networks, DWRSNs)的球磨机负荷状态诊断方法.首先采用宽卷积神经网络提取振动信号短时特征,建立三层深度残差收缩网络,利用软阈值函数进行非线性变换,再基于注意力机制模块自主学习阈值提取面向负荷状态的高级特征,通过全连接层、softmax层实现球磨机负荷状态的准确分类与判别.实测结果证明,本文提出的DWRSNs方法的拟合度、收敛速度及学习能力均优于现有DCNNs、ResNets和DRSNs诊断方法,且提取的振动信号特征具有高代表性,经TSNE可视化后簇内紧密度高、簇间分界明显.本文方法诊断测试集的准确率超过99%,交叉熵损失为0.077 2,相较于现有负荷状态诊断方法具有更高的准确率且诊断耗时更短,可实现球磨机负荷状态的准确判别,为选冶磨矿过程优化控制、提高磨矿效率提供有效、可靠的判据.
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关键词
球磨机
负荷状态
深度残差收缩网络
注意力机制
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职称材料
题名
锂电池过充高频振动特性与故障检测装置研制
1
作者
熊庆
岳彩彤
黄秀君
庄毅
张钧益
唐逸杰
张其旺
汲胜昌
机构
西安交通大学电工材料电气绝缘全国重点实验室
出处
《电机与控制学报》
北大核心
2025年第4期12-22,34,共12页
基金
国家电网公司总部科技项目(4000-202499063A-1-1-ZN)。
文摘
锂电池安全性对电动汽车推广应用至关重要,电池组内单体内阻的不一致性可能会引起个别电池单体过充,过充单体持续充电易引发热失控,进而产生火灾、爆炸等事故。文中提出了基于高频振动信号的锂电池过充故障检测方法。研究锂电池单体以及电池模组中单体过充的振动特性,研究不同过充程度、充电电流等因素对锂电池表面振动信号的影响,分析锂电池过充时高频振动的产生机理,提取过充故障检测判据。结果表明,当锂电池发生过充时,电池内部固态电解质界面(SEI)膜的反复分解与再生及电解质的氧化分解都会释放大量气体,使壳体表面应力急剧变化,从而出现高频振动分量。同时,振动信号高频分量与充电电流的高频分量密切相关。研制基于NI-DAQ和LabVIEW的锂电池过充故障检测系统,检测准确率为93.33%,能够实现锂电池过充故障的准确检测。
关键词
锂电池
振动特性
过充故障
电动汽车
内阻一致性
Keywords
lithium-ion battery
vibration characteristics
overcharging fault
electric vehicle
internal resistance consistency
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
采用特征频率电流相位相似度的配电网接地故障选线方法
被引量：
1
2
作者
李江涵
张钧益
熊庆
庄毅
唐逸杰
张其旺
王致文
汲胜昌
机构
西安交通大学电工材料电气绝缘全国重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
北大核心
2025年第4期81-92,共12页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFB3205700)。
文摘
针对小电流接地系统单相接地故障选线存在特征微弱、选线效果易受接地过渡电阻影响等难题,提出了一种采用特征频率电流相位相似度的配电网接地故障选线方法。首先,采用信号注入法,对小电流接地系统发生单相接地故障后的零序电流分布和注入特征电流信号分布展开分析,获得了故障特征电流分布规律;其次,分析不同特征频率、线路长度和线路拓扑结构对注入电流信号传播特性的影响,选择220 Hz作为注入电流的特征频率。采用PSCAD/EMTDC平台,搭建了配电网仿真模型,当故障发生后注入特征频率电流,分析每条线路特征频率信号的幅值和相位特征,利用特征频率电流的相位,提出了采用特征频率电流相位相似度的选线方法,构建了单相接地故障选线判据。对单相接地故障的不同接地过渡电阻工况进行仿真实例验证,并利用所提方法进行选线,结果表明:在高阻接地工况下,所提方法能够准确识别故障线路,具备较高的灵敏度和准确性;与传统选线方法相比,所提方法的复杂度更低,且可将接地过渡电阻提升至10 kΩ。所提方法可为小电流接地系统单相接地故障选线的理论研究提供一种新思路。
关键词
配电网
单相接地故障
信号注入
故障选线
电流相位相似度
Keywords
distribution network
single phase ground fault
signal injection
fault line selection
current phase similarity
分类号
TM862 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
基于深度宽卷积残差收缩网络的球磨机负荷状态诊断
3
作者
高云鹏
孟雪晴
张其旺
王庆凯
杨佳伟
董一隆
机构
湖南大学电气与信息工程学院
矿冶过程自动控制技术国家重点实验室
矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期102-111,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFF0602402)
矿冶过程自动控制技术国家重点实验室开放基金(BGRIMM-KZSKL-2020-09)。
文摘
针对磨矿复杂工况下球磨机负荷状态准确诊断的难题,提出一种基于深度宽卷积残差收缩网络(Deep Wide Residual Shrinkage Networks, DWRSNs)的球磨机负荷状态诊断方法.首先采用宽卷积神经网络提取振动信号短时特征,建立三层深度残差收缩网络,利用软阈值函数进行非线性变换,再基于注意力机制模块自主学习阈值提取面向负荷状态的高级特征,通过全连接层、softmax层实现球磨机负荷状态的准确分类与判别.实测结果证明,本文提出的DWRSNs方法的拟合度、收敛速度及学习能力均优于现有DCNNs、ResNets和DRSNs诊断方法,且提取的振动信号特征具有高代表性,经TSNE可视化后簇内紧密度高、簇间分界明显.本文方法诊断测试集的准确率超过99%,交叉熵损失为0.077 2,相较于现有负荷状态诊断方法具有更高的准确率且诊断耗时更短,可实现球磨机负荷状态的准确判别,为选冶磨矿过程优化控制、提高磨矿效率提供有效、可靠的判据.
关键词
球磨机
负荷状态
深度残差收缩网络
注意力机制
Keywords
ball milling
load state
deep residual shrinkage networks
attention mechanism
分类号
TD921 [矿业工程—选矿]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
锂电池过充高频振动特性与故障检测装置研制
熊庆
岳彩彤
黄秀君
庄毅
张钧益
唐逸杰
张其旺
汲胜昌
《电机与控制学报》
北大核心
2025
0
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下载PDF
职称材料
2
采用特征频率电流相位相似度的配电网接地故障选线方法
李江涵
张钧益
熊庆
庄毅
唐逸杰
张其旺
王致文
汲胜昌
《西安交通大学学报》
北大核心
2025
1
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下载PDF
职称材料
3
基于深度宽卷积残差收缩网络的球磨机负荷状态诊断
高云鹏
孟雪晴
张其旺
王庆凯
杨佳伟
董一隆
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
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