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云端数据驱动的锂电池故障分级预警研究
被引量:
6
1
作者
郭文超
杨林
+2 位作者
邓忠伟
李济霖
范志先
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023年第9期1677-1687,1701,共12页
目前还未有一种有效手段针对故障类型未知的车辆云端数据进行无监督式的故障预警,为此本文提出了一种云端数据驱动的锂电池故障分级预警方法。首先通过机理分析选取适用于云端数据特性的特征,构建6类差熵特征集进行多次混合聚类实现对...
目前还未有一种有效手段针对故障类型未知的车辆云端数据进行无监督式的故障预警,为此本文提出了一种云端数据驱动的锂电池故障分级预警方法。首先通过机理分析选取适用于云端数据特性的特征,构建6类差熵特征集进行多次混合聚类实现对电池健康度的打分评价。通过引入温度信息区分热相关故障并构建预警等级划分准则判断电池故障状态。利用5种现场故障案例进行验证,结果表明,该方法能准确识别故障并区分故障类型,且具有较高的超前性和适应性。
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关键词
锂电池
无监督式故障预警
差熵特征集
预警等级划分
下载PDF
职称材料
题名
云端数据驱动的锂电池故障分级预警研究
被引量:
6
1
作者
郭文超
杨林
邓忠伟
李济霖
范志先
机构
上海交通大学机械与工程学院
电子科技大学机械与电气工程学院
中通客车股份有限公司
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023年第9期1677-1687,1701,共12页
基金
国家自然科学基金(51875339)
国家重点研发计划(2022YFE0102700)
国家新能源汽车监测管理中心西南分中心和新能源汽车事故调查协作网资助。
文摘
目前还未有一种有效手段针对故障类型未知的车辆云端数据进行无监督式的故障预警,为此本文提出了一种云端数据驱动的锂电池故障分级预警方法。首先通过机理分析选取适用于云端数据特性的特征,构建6类差熵特征集进行多次混合聚类实现对电池健康度的打分评价。通过引入温度信息区分热相关故障并构建预警等级划分准则判断电池故障状态。利用5种现场故障案例进行验证,结果表明,该方法能准确识别故障并区分故障类型,且具有较高的超前性和适应性。
关键词
锂电池
无监督式故障预警
差熵特征集
预警等级划分
Keywords
lithium-ion battery
unsupervised fault warning
differential entropy feature sets
warning level division
分类号
U469.72 [机械工程—车辆工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
云端数据驱动的锂电池故障分级预警研究
郭文超
杨林
邓忠伟
李济霖
范志先
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023
6
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