基于机械振动信号的锂离子电池组连接故障诊断

为满足高电压大容量的实际应用场景和需求,锂离子电池组往往由成百上千的电池单体通过螺栓、焊接等方式串并联组成。电池组单体间的连接故障会导致接触电阻升高和连接处异常发热,严重影响电池组的性能和安全。提出一种基于机械振动信号的锂离子电池组连接故障诊断方法。利用压电陶瓷传感器实现电压信号和振动信号的相互转换,在每种故障模式下采集振动信号;基于稀疏测度指标和熵测度方法在频域和时域提取故障特征以描述锂离子电池组在不同连接故障模式下的故障特性;利用最大相关最小冗余算法降低高维特征空间的冗余度,选择出最重要的特征;在此基础上,建立基于差分进化算法优化的支持向量机诊断模型。结果表明,该方法诊断准确度为0.963,可以准确检测到锂离子电池组的连接故障并明确故障发生的位置。

美国第2代及欧洲汽车微机故障诊断系统

介绍并较详细归类OBDⅡ(美国第2代电控汽车微机故障诊断系统)和EOBD(欧洲电控汽车微机故障诊断系统),重点介绍了OBDⅡ和EOBD系统的不同点,为现代汽车故障诊断和维修提供了一个基础。