新能源汽车动力电池故障案例分析

近年来,随着我国新能源汽车技术突飞猛进的发展,新能源汽车在我国汽车消费市场销售份额逐日增长,已经逐渐成为主流的汽车类型之一。新能源汽车动力电池故障问题涉及很多故障因素,当然,具体的动力电池故障问题需要结合实际问题进行分析,然后合理制定出一些维修方案。本文探讨了新能源汽车动力电池故障问题,以一例秦EV动力电池故障维修问题作为本文的研究案例,将结合实际提出合理的电池维修策略。

基于数据分析的新能源汽车电池故障预测与预防研究

近年来,新能源汽车深受人们的关注,但是其电池系统故障率高、单体一致性差等问题,严重制约了大范围推广。采用数据分析技术,不但能精准预测新能源汽车的电池故障情况,而且能够把握故障发生率和发生特点,从而制定科学的预防措施,确保汽车电池系统运行更加安全、高效、稳定。该文研究基于数据分析的新能源汽车电池故障预测与预防,围绕电池故障,提出系统化的预防措施,旨在降低故障发生率,延长电池使用寿命,为新能源汽车的推广提供助力。

新能源汽车动力电池故障诊断与维修创新研究

为解决新能源汽车动力电池故障诊断与维修方面的问题,以当前新能源汽车使用最广泛的锂离子电池为例,对其故障诊断与维修创新进行了探讨。提出了采用多种手段进行故障诊断,包括故障信息读取、电池参数测试、电池拆解检查等方式,同时针对不同故障类型提出了相应的维修新建议,如单体电压不平衡、电池容量衰减、电池包内部绝缘等。研究成果可为新能源汽车动力电池故障诊断与维修提供参考。

大数据下电动汽车动力电池故障诊断技术面临的挑战及其发展

随着绿色理念的持续推行,新能源电池在汽车行业逐渐成为新型动力,促使电动汽车不断创新发展。但随着电动汽车的推广和普及,其动力电池故障问题明显增多,通过有效采用智能化的诊断技术,有助于及时解决电池故障,确保行车安全。鉴于此,解决大数据时代背景下,探究电动汽车动力电池故障诊断技术至关重要,通过结合相关文献资料和实践工作,深入分析电动汽车动力电池故障的常见类型与特点,探究电动汽车动力电池故障诊断技术面临的挑战,并提出相应的解决措施,以推动动力电池故障诊断技术的有效应用,最后对其未来发展进行展望,以推动电动汽车行业健康发展。

新能源汽车动力电池压差故障及维修技术初探

随着我国电机、电池、电控等核心技术的发展,我国新能源汽车也获得了飞速发展,不仅品牌越来越多,销售业绩也非常可观。然而,新能源汽车动力电池压差故障是一种常见的现象,主要是指动力电池组内部单体电池之间电压差异超过预设的安全阈值,不仅影响新能源汽车的使用,还会引发安全问题。因此,当遇到这种问题时需要及时地维修,以此来保证汽车的安全性。基于此,对新能源汽车动力电池压差故障及维修技术进行了分析。首先分析了引发新能源汽车动力电池压差故障的成因,然后结合成因提出了相应的维修对策,以此为相关部门和人员提供参考。

2019年捷豹I-PACE行驶时仪表提示检测到蓄电池故障

VIN:SADHA2B10K1xxxxxx。行驶里程:3235km。故障现象:客户反映行驶时仪表上显示警告信息,“请安全停车检测到蓄电池故障”,之后车辆逐渐失去动力,需要锁车10min以后才能恢复使用,此故障总共出现4次。故障诊断:车辆拖车到店后,启动车辆,仪表上无任何故障提示。尝试驾驶车辆,未见任何异常情况。

2019年捷豹I-PACE仪表提示混合动力蓄电池故障无法行驶

行驶里程:16915km。故障现象:客户反映仪表提示制动踏板触感降低,混合动力蓄电池故障,车辆无法行驶。故障诊断:拖车到店后,启动测试正常,仪表上无任何故障提示,车辆挂挡行驶正常。询问客户了解到今天车辆刚启动的时候,仪表上提示检测到混合动力蓄电池故障,如图1所示,在行驶2km后,车辆一直抖动,踩制动踏板很硬,随后车辆没有动力,无法行驶。

基于KF-ESN算法的新能源汽车电池组故障在线监控系统

当前的光学超精密检测采用基于改进CNN电池组故障诊断方法受到噪声数据影响,导致故障数据监控精准度低,对此提出基于KF-ESN算法的新能源汽车电池组故障在线监控系统。使用霍尔传感器结构,检测电池组电压和电流。通过控制模块,使主机具备自动递增特性,经由SMD-140035H蜂鸣器,实现故障报警。在ESN网络中通过KF算法进行电池组故障在线估计,计算网络输出权值和误差协方差的先验值,通过目标值校正后,只需评估网络输出权值,就能得到精准故障监控系统。实验结果表明,该系统分别与标准故障电压、电流数据存在最大为0.02 V和0.01 A的误差,具有精准监控结果。

储能锂电池系统综合管理研究进展

锂电池系统是新型储能系统的重要组成部分,电池管理技术对确保电池系统的安全、高效运行和延长使用寿命具有重要意义。从电池系统的模型、状态、故障、一致性、热管理等层面出发,综述了锂电池管理的研究进展。在电池模型方面,分析总结了电池在电、热、力等特性的建模及高效计算方法。对于电池的状态估计,总结了基于模型、数据驱动以及两者相结合的状态估计方法以及各自的优缺点,分析了构建数据驱动与电池领域知识融合框架的未来发展前景。在电池故障方面,分析了电池系统不同故障特征、类型、触发机制和诊断方法,对电池系统在早期故障预警、故障检测灵敏度提升等方面进行了展望。对于电池系统的一致性,总结分析了在均衡拓扑和均衡策略两个方面的研究现状,并对电池重构在均衡、快充、能量利用提升、故障隔离等方面的应用进行了分析。在电池热管理方面,分析了高温冷却以及低温加热的方法,并对热管理系统的优化设计和控制策略进行了总结,对开发高效换热、轻量化以及低能耗的先进热管理系统进行了探讨。此外,对电池管理系统的新技术和应用场景进行了概述,分析了数字孪生技术以及储能综合管理在电池系统上的应用,为未来电池管理的发展提供了参考。

统计分析和密度聚类的锂离子电池组内短路故障诊断

随着锂离子电池系统在电动汽车中的广泛应用,电池组短路引起的安全问题日益凸显,因此动力电池的状态监测与故障诊断备受关注。针对当前非模型故障诊断方法存在的泛用性低、抗干扰性差和电池组不一致性突出等问题,提出了一种基于统计分析和密度聚类的电池组短路故障诊断方法。首先根据遗忘机制,利用核密度估计的相对熵和相关系数提取电池组的故障信息,用于识别短路引起的电池电压和温度变化;接着采用基于密度的空间噪声聚类算法(DBSCAN)自动识别短路故障电池。该方法的鲁棒性在噪声干扰和电池组较大不一致性的条件下得到了有效验证。随后,在不同程度的微短路情况下(短路电阻分别为1、5和10Ω)进行故障诊断,结果表明在10Ω短路情况下故障诊断的准确率能够达到92.17%。最后通过对比分析,表明该诊断方法能够有效检测和定位短路电池,并且故障越严重,诊断所需时间越短。

基于数据挖掘的新能源汽车电池故障诊断及分析方法研究

随着新能源汽车应用规模的扩大,电池故障成为影响其稳定运行和安全的核心问题之一。及时、准确地进行电池故障诊断显得尤为重要。数据挖掘技术以其高度自动化、高效性和准确性等优点,在电池故障诊断中得到广泛的应用。针对新能源汽车电池故障诊断领域,介绍了利用3σ多层次数据筛选法对电池单体数据进行筛选、得到高斯分布图的方法,在此基础上进行多次滤波,进一步实现对电池单体故障矩阵的处理,采用3层BP神经网络完成故障单体编号的识别。该方法可以提供可靠且有效的故障诊断,并为新能源汽车的运营和维护提供有力支持。

基于离群值检测的铅酸电池故障诊断方法

单体电池故障是导致铅酸电池组在运行过程中突发失效的主要原因,传统的识别方法需要依靠高精度的测试设备和复杂的电池机理模型,部署成本高、使用范围有限。考虑到故障电池和正常电池之间的等效电阻、等效电容等内部参数的差异,会由于浮充电流在时间尺度上通过电压凸显出来,文中设计了一种基于离群值检测的故障诊断方法,该方法采用时间序列聚类分析技术,对各个单体电池运行过程中产生的电压时间序列进行相似性分析,通过判断相异度较高离群值对故障电池进行定位。为了减小长跨度的时间序列造成的计算爆炸风险,采用分段聚合近似表示方法对时间序列进行降维处理,加快了计算速度。该方法可直接应用于微控制器,有较强的实用性。

新能源汽车动力电池故障的诊断与维护分析

科学技术的发展和硬件设备的更新,为新能源技术的开发和利用创造了有利条件,相关技术在不同行业中的应用日益深入,为我国的可持续发展做出了杰出的贡献。新能源也逐渐成为很多行业的发展方向,新能源汽车是其中的代表,与传统的汽车类型相比,新能源汽车的各项性能得到显著提升,尤其是在环保性上,动力电池作为新能源汽车中的关键组成,关系到汽车的安全稳定运行,因此加强对该系统的诊断和维护分析很有必要。

新能源汽车电池故障诊断与维护探究

随着环境问题的日益突出,全球各国在大力推行新能源汽车,我国也将新能源汽车产业建设作为实现社会可持续发展的重要战略之一。但目前仍有部分人对新能源汽车不认可,主要原因在于新能源汽车电池故障频发。这给新能源汽车带来了安全隐患,影响人们对新能源汽车的接纳度。该文围绕新能源汽车电池展开论述,对常见的电池故障和诊断方法进行分析,并提出新能源汽车电池维护措施,以提高新能源电池的安全性和可靠性。

基于改进的在线迁移学习算法的电池高压故障预警

锂电池作为一种电化学设备,在发生故障前的特征较为复杂,难以分析,并且生产环境中故障样本数量较少,正负样本比例严重不平衡。针对以上问题,本工作提出基于改进的在线迁移学习算法的电池高压故障预警。首先,引入下采样技术,解决样本不均衡问题,从而降低计算资源的使用。在电池高压故障预警场景下,设计分段下采样策略,使得算法模型在故障发生前能学习到更多细微的特征。其次,提出基于分批增量学习的在线迁移学习方法(homogeneous online transfer learning under incremental training,HomOTL-UIT),源域中训练的离线分类器需要在合适的时间进行更新,以此来适应目标域中不断变化的数据分布,解决数据分布偏移和在线迁移学习退化为在线学习的问题。分批处理降低多次训练带来的计算资源的开销,通过增量学习,不断从目标域中学习,从而不断提高离线分类器的准确度。然后,设计一种滑动窗口下的F1-score评分方法,解决模型权重缓慢失衡问题,从而提高模型的准确性。最后,通过储能集装箱的运行数据验证所提出方法的有效性和准确性,在正负样本严重不均衡时,F1-score达到0.88。

变电站直流系统蓄电池组分段组合供电技术研究

为了使直流系统在交流失电、部分蓄电池故障的情况下,正常的蓄电池能保证电路正常运行,设计出一种基于蓄电池冗余技术的失压补偿系统拓扑结构,在不改变直流系统原有结构,不增加蓄电池组总节数的条件下,通过采用电力电子技术,使正常的蓄电池能通过DC/DC装置正常工作;同时,研究多类型一体化保护装置,大幅度提升变电站运行可靠性,减少变电站因停电而造成的损失。试验表明,本稳压装置可有效解决母线失压问题,多类型一体化保护装置可实现多功能保护。

基于模式识别的电动汽车电池故障自动诊断方法

在电动汽车电池故障诊断方面,经常存在诊断精准性较差、诊断结果FDR值较高等问题。该文基于模式识别的电动汽车电池故障自动诊断,选择使用LMD方法对电池运行信息内的特征向量进行提取,并将采集到的数据整理成库,根据所拥有的数据结合模式识别技术中的贝叶斯算法,构建出一套全新的故障自动诊断模型。该模型能够通过比较阈值判断故障位置,从而真正实现电动汽车电池故障自动识别。

几起变电站直流系统蓄电池故障分析

直流屏为变电站设备提供控制、操作电源,可靠的直流系统是变电站安全稳定运行的必要条件。直流系统失电,可能导致设备误动作或者无法动作。直流屏的核心部件是整流模块和蓄电池,直流屏整流模块一般都是冗余配置,因此直流系统引发的事故多数是由蓄电池故障引起的。下面总结我公司多年来遇到的几起直流屏蓄电池故障事故,对事故的过程、产生的后果进行分析,并对蓄电池内阻和电压曲线进行分析,对如何避免蓄电池故障提出建议。

2021年北京奔驰EQC400 4MATIC行驶中仪表出现红色高压蓄电池故障

VIN:LE42938901L××××××。行驶里程:13419km。故障现象:行驶中仪表出现红色高压蓄电池故障图标及“故障”文字报警提示(如图1所示),靠边停车后关闭点火开关并重新启用,故障提示消失。故障诊断:连接诊断仪进行快速测试,蓄电池管理系统N82/3设置了4个存储状态的故障码(如图2所示):P2C8800混合动力/高压车载电气系统中存在车辆绝缘警告;P2C8600混合动力/高压蓄电池模块中存在蓄电池内部绝缘警告;P2C8700混合动力/高压车载电气系统车辆绝缘警告;P142A00高压车载电网中存在一个车辆绝缘预警。

电动汽车驱动系统与电池常见故障诊断

近年来,我国新能源汽车的发展势头良好,受到广泛关注,但其销售量仍远低于油罐车。客户对纯电动里程的焦虑一直是阻碍这些汽车发展的主要因素,而汽车公司在改善旅程方面一直精力充沛。例如,特斯拉的超级充电桩与替代动力装置是解决里程焦虑的有效措施。但无论是增压还是替代电厂,都需要一个发展的过程,以及相关基础设施的广泛使用。对于汽车制造商来说,最低和最重要的成本是在有限的空间内提高电池放置的效率并增加里程。