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

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。