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基于二重故障区间定位和随机森林算法的锂电池组突发性故障诊断
1
作者
申晓伟
伦淑娴
任冬
《航空科学技术》
2024年第7期32-39,共8页
锂电池的突发性故障往往会在短时间内造成极大的危害,制约其进一步的发展。因此,本文对突发性故障进行研究,提出了一个完整的锂电池组突发性故障诊断框架。首先,利用经验模态分解(EMD)对电压数据序列进行分解,将子序列构建新的数据序列...
锂电池的突发性故障往往会在短时间内造成极大的危害,制约其进一步的发展。因此,本文对突发性故障进行研究,提出了一个完整的锂电池组突发性故障诊断框架。首先,利用经验模态分解(EMD)对电压数据序列进行分解,将子序列构建新的数据序列并导入二重故障区间定位模型中,利用二分法思想的相关系数和基于时间窗的相关系数诊断突发性故障的故障区间。然后,利用核主成分分析法提取故障特征。最后,使用随机森林算法对故障进行训练和分类,并且与其余方法进行比较。此外,建立故障注入平台,以物理方式触发串联4节电池组上的外部短路和接触故障。试验结果表明,该方法对突发性故障的诊断准确可靠。
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关键词
锂电池
突发性
故障
诊断
二重故障区间定位
数据提取
随机森林算法
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职称材料
题名
基于二重故障区间定位和随机森林算法的锂电池组突发性故障诊断
1
作者
申晓伟
伦淑娴
任冬
机构
渤海大学
出处
《航空科学技术》
2024年第7期32-39,共8页
基金
国家自然科学基金(61773074)
辽宁省教育厅重点攻关项目(LJKZZ20220118)。
文摘
锂电池的突发性故障往往会在短时间内造成极大的危害,制约其进一步的发展。因此,本文对突发性故障进行研究,提出了一个完整的锂电池组突发性故障诊断框架。首先,利用经验模态分解(EMD)对电压数据序列进行分解,将子序列构建新的数据序列并导入二重故障区间定位模型中,利用二分法思想的相关系数和基于时间窗的相关系数诊断突发性故障的故障区间。然后,利用核主成分分析法提取故障特征。最后,使用随机森林算法对故障进行训练和分类,并且与其余方法进行比较。此外,建立故障注入平台,以物理方式触发串联4节电池组上的外部短路和接触故障。试验结果表明,该方法对突发性故障的诊断准确可靠。
关键词
锂电池
突发性
故障
诊断
二重故障区间定位
数据提取
随机森林算法
Keywords
lithium battery
sudden fault diagnosis
double fault interval location
data extraction
random forest algorithm
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二重故障区间定位和随机森林算法的锂电池组突发性故障诊断
申晓伟
伦淑娴
任冬
《航空科学技术》
2024
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