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基于电池电压极值特征融合的采样故障诊断
1
作者
任永欢
程震
+1 位作者
郑彬彬
孙玮佳
《汽车技术》
北大核心
2025年第9期10-16,共7页
针对现有电压采样故障(SF)诊断方法存在误报率高、抗干扰能力弱等问题,提出了以一种基于电压极值衍生的模型残差平均值与残差标准差作为特征值并融合协方差系数用于识别电池电压SF的诊断算法,实现了99.3%的精确率及0.91的交并比,可解决...
针对现有电压采样故障(SF)诊断方法存在误报率高、抗干扰能力弱等问题,提出了以一种基于电压极值衍生的模型残差平均值与残差标准差作为特征值并融合协方差系数用于识别电池电压SF的诊断算法,实现了99.3%的精确率及0.91的交并比,可解决电池管理系统无法区分SF与电池单体问题的难题,有助于实现电池安全风险程度智能识别,提高新能源汽车的安全性。
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关键词
新能源汽车安全
动力电池
电压采样故障
特征融合
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职称材料
题名
基于电池电压极值特征融合的采样故障诊断
1
作者
任永欢
程震
郑彬彬
孙玮佳
机构
厦门金龙联合汽车工业有限公司
福建省客车安全与节能技术企业重点实验室
出处
《汽车技术》
北大核心
2025年第9期10-16,共7页
基金
福建省重大科技专项智慧交通关键设备及技术的研发与应用(2024HZ022013)。
文摘
针对现有电压采样故障(SF)诊断方法存在误报率高、抗干扰能力弱等问题,提出了以一种基于电压极值衍生的模型残差平均值与残差标准差作为特征值并融合协方差系数用于识别电池电压SF的诊断算法,实现了99.3%的精确率及0.91的交并比,可解决电池管理系统无法区分SF与电池单体问题的难题,有助于实现电池安全风险程度智能识别,提高新能源汽车的安全性。
关键词
新能源汽车安全
动力电池
电压采样故障
特征融合
Keywords
Safety of electric vehicles
Power battery
Voltage sampling fault
Features fusion
分类号
U463.633 [机械工程—车辆工程]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于电池电压极值特征融合的采样故障诊断
任永欢
程震
郑彬彬
孙玮佳
《汽车技术》
北大核心
2025
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