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云端数据驱动的锂电池故障无监督学习早期预警
1
作者
周正益
杨林
+5 位作者
孟易真
李怀瑾
吕丰
刘志胜
李旸
吴炜坤
《汽车安全与节能学报》
北大核心
2025年第2期234-242,共9页
为实现云端电池管理技术中锂电池故障的早期预警,提出一种基于电压一致性的锂电池故障无监督学习预警方法。提取有效充电循环中的电压特征;利用使基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)簇数唯一的最小邻域半径,来度量电压一致性程度;定义...
为实现云端电池管理技术中锂电池故障的早期预警,提出一种基于电压一致性的锂电池故障无监督学习预警方法。提取有效充电循环中的电压特征;利用使基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)簇数唯一的最小邻域半径,来度量电压一致性程度;定义量纲为一的参数,来提升算法对于实际工况的泛化能力;通过正交实验,选择预警阈值等超参数。对实际故障案例进行了验证分析,结果表明:对存在荷电状态(SOC)过低故障、单体电池欠压故障、单体一致性差故障的电池系统,可提前50天以上对电池故障进行早期预警,预警准确率为96.7%,并能定位后续发生故障的电芯。从而,通过无监督学习,实现了锂电池系统故障预警。
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关键词
电动汽车
锂离子电池(LiB)
电池管理系统(BMS)
云端数据
无监督学习
故障预警
最小邻域半径
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职称材料
题名
云端数据驱动的锂电池故障无监督学习早期预警
1
作者
周正益
杨林
孟易真
李怀瑾
吕丰
刘志胜
李旸
吴炜坤
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
上海启源芯动力科技有限公司
出处
《汽车安全与节能学报》
北大核心
2025年第2期234-242,共9页
基金
山东省重点研发项目(2023CXGC010210)。
文摘
为实现云端电池管理技术中锂电池故障的早期预警,提出一种基于电压一致性的锂电池故障无监督学习预警方法。提取有效充电循环中的电压特征;利用使基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)簇数唯一的最小邻域半径,来度量电压一致性程度;定义量纲为一的参数,来提升算法对于实际工况的泛化能力;通过正交实验,选择预警阈值等超参数。对实际故障案例进行了验证分析,结果表明:对存在荷电状态(SOC)过低故障、单体电池欠压故障、单体一致性差故障的电池系统,可提前50天以上对电池故障进行早期预警,预警准确率为96.7%,并能定位后续发生故障的电芯。从而,通过无监督学习,实现了锂电池系统故障预警。
关键词
电动汽车
锂离子电池(LiB)
电池管理系统(BMS)
云端数据
无监督学习
故障预警
最小邻域半径
Keywords
electric vehicle
lithium-ion battery(LiB)
battery management
cloud data
unsupervised learning
fault warning
minimum neighborhood radius
分类号
U46 [机械工程—车辆工程]
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
云端数据驱动的锂电池故障无监督学习早期预警
周正益
杨林
孟易真
李怀瑾
吕丰
刘志胜
李旸
吴炜坤
《汽车安全与节能学报》
北大核心
2025
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