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基于1dCNN-LSTM量化单体异常性的动力电池故障诊断方法
被引量：
2
1
作者
陈吉清
冯雨佳
+1 位作者
兰凤崇
王平
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期1177-1188,共12页
准确的动力电池单体性能评估对保障动力电池安全具有重要意义。目前基于数据驱动的电池故障诊断算法,大多对各单体电池进行相互比较,根据各单体电压等特征参数之间的差异,使用分类算法将离群单体认定为故障单体。然而当动力电池包内有...
准确的动力电池单体性能评估对保障动力电池安全具有重要意义。目前基于数据驱动的电池故障诊断算法,大多对各单体电池进行相互比较,根据各单体电压等特征参数之间的差异,使用分类算法将离群单体认定为故障单体。然而当动力电池包内有多个异常表现相似的电池单体,或所有单体性能整体恶化时,难以区分甚至没有显著离群的个别单体,相互比较策略的应用范围受到限制。本文提出了一种基于1dCNN-LSTM量化单体异常性的动力电池故障诊断方法,结合车辆运动状态、驱动系统状态及动力电池电信号3类特征,建立1dCNN-LSTM融合模型估计理想状态下的单体实时电压参考值,根据各单体电压实测值与参考值之间的差异,量化各单体异常性。结合实际案例表明,对于因单体故障导致热失控的案例,本方法可以提前7日识别故障单体相比其他单体的明显异常,且可以在距离事故发生1年前甚至更早的放电片段中发现潜在风险;针对无明显单体不一致的整体恶化案例,可以实现事故发生前7日内的整体性能恶化过程跟踪。
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关键词
动力电池
故障诊断
单体不一致性
融合模型
实时电压估计
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职称材料
题名
基于1dCNN-LSTM量化单体异常性的动力电池故障诊断方法
被引量：
2
1
作者
陈吉清
冯雨佳
兰凤崇
王平
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
华南理工大学
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期1177-1188,共12页
基金
国家车辆事故深度调查体系(NAIS)
新能源汽车事故调查协作网项目资助。
文摘
准确的动力电池单体性能评估对保障动力电池安全具有重要意义。目前基于数据驱动的电池故障诊断算法,大多对各单体电池进行相互比较,根据各单体电压等特征参数之间的差异,使用分类算法将离群单体认定为故障单体。然而当动力电池包内有多个异常表现相似的电池单体,或所有单体性能整体恶化时,难以区分甚至没有显著离群的个别单体,相互比较策略的应用范围受到限制。本文提出了一种基于1dCNN-LSTM量化单体异常性的动力电池故障诊断方法,结合车辆运动状态、驱动系统状态及动力电池电信号3类特征,建立1dCNN-LSTM融合模型估计理想状态下的单体实时电压参考值,根据各单体电压实测值与参考值之间的差异,量化各单体异常性。结合实际案例表明,对于因单体故障导致热失控的案例,本方法可以提前7日识别故障单体相比其他单体的明显异常,且可以在距离事故发生1年前甚至更早的放电片段中发现潜在风险;针对无明显单体不一致的整体恶化案例,可以实现事故发生前7日内的整体性能恶化过程跟踪。
关键词
动力电池
故障诊断
单体不一致性
融合模型
实时电压估计
Keywords
power battery
fault diagnosis
cell inconsistency
fused model
real-time voltage estimation
分类号
U469.72 [机械工程—车辆工程]
U472.9 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于1dCNN-LSTM量化单体异常性的动力电池故障诊断方法
陈吉清
冯雨佳
兰凤崇
王平
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
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