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Key Issues for Modelling, Operation, Management and Diagnosis of Lithium Batteries: Current States and Prospects
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作者 Bo Yang Yucun Qian +2 位作者 Jianzhong Xu Yaxing Ren Yixuan Chen 《Energy Engineering》 EI 2024年第8期2085-2091,共7页
1 Introduction.With the continuous growth of the global population,the energy demand continues to increase.However,due to the dominance of fossil fuels in global energy and fossil fuels are non-renewable,it has led to... 1 Introduction.With the continuous growth of the global population,the energy demand continues to increase.However,due to the dominance of fossil fuels in global energy and fossil fuels are non-renewable,it has led to the global energy crisis[1].Besides,the use of fossil fuels will generate a mass of air pollutants(e.g.,carbon dioxide,sulfur dioxide,etc.),which will cause serious environmental pollution,climate change[2],etc.To resolve the aforementioned issues,countries around the world have implemented a variety of measures hoping to fundamentally adjust the global energy structure and achieve sustainable development.Thereinto,“Paris Agreement”reached in 2015 under the framework of“United Nations Framework Convention on Climate Change”aims to control the increase in the average temperature of the globe to within 2°C below preindustrial levels,and thereafter to peak global greenhouse gas emissions as soon as possible,continuously decreasing thereafter[3].United Kingdom plans to reduce the average exhaust emissions of“new cars”to approximately 50–70 g/km by 20230,which is roughly half of what it is now[4].In addition,China proposed a plan at“United Nations General Assembly”in 2020 to peak carbon dioxide emissions by 2030 and strive to achieve carbon neutrality by 2060.It is a fact that the whole world is committed to changing the current energy structure,protecting the Earth’s ecology,and achieving global sustainable development[5]. 展开更多
关键词 Lithium batteries optimization operation MODELLING state estimation life prediction fault diagnosis
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Research on Inter-turn Short-circuit Fault Diagnosis Method Based on High Frequency Voltage Residual for PMSM
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作者 Xiaobao Feng Bo Wang +2 位作者 Chaohui Liu Jiayun Zeng Zheng Wang 《CES Transactions on Electrical Machines and Systems》 CSCD 2023年第3期256-265,共10页
Inter-turn fault is a serious stator winding short-circuit fault of permanent magnet synchronous machine(PMSM). Once it occurs, it produces a huge short-circuit current that poses a great risk to the safe operation of... Inter-turn fault is a serious stator winding short-circuit fault of permanent magnet synchronous machine(PMSM). Once it occurs, it produces a huge short-circuit current that poses a great risk to the safe operation of PMSM. Thus, an inter-turn short-circuit fault(ITSCF) diagnosis method based on high frequency(HF) voltage residual is proposed in this paper with proper HF signal injection. First, the analytical models of PMSM after the ITSCF are deduced. Based on the model, the voltage residual at low frequency(LF) and HF can be obtained. It is revealed that the HF voltage residual has a stronger ITSCF detection capability compared to the LF voltage residual. To obtain optimal fault signature, a 3-phase symmetrical HF voltage is injected into the machine drive system, and the HF voltage residuals are extracted. The fault indicator is defined as the standard deviation of the 3-phase HF voltage residuals. The effectiveness of the proposed ITSCF diagnosis method is verified by experiments on a triple 3-phase PMSM. It is worth noting that no extra hardware equipment is required to implement the proposed method. 展开更多
关键词 Inter-turn short-circuit fault(ITSCF) Permanent magnet synchronous machine(PMSM) High frequency(HF)injection Voltage residual fault diagnosis
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Intelligent System Design for Stator Windings Faults Diagnosis:Suitable for Maintenance Work
3
作者 Lane M.Rabelo Baccarini Vinícius S.Avelar +1 位作者 Valceres Vieira R.E.Silva Gleison F.V.Amaral 《Journal of Software Engineering and Applications》 2013年第10期526-532,共7页
The short circuit is a severe fault that occurs in the stator windings. Therefore, it is very important to diagnose this type of failure in its beginning before it causes unscheduled stop and the machine loss. In this... The short circuit is a severe fault that occurs in the stator windings. Therefore, it is very important to diagnose this type of failure in its beginning before it causes unscheduled stop and the machine loss. In this context, the Support Vector Machine (SVM) is a tool of considerable importance for standard classification. From some training data, it can diagnose whether or not there is a short circuit beginning, and which is important for predictive maintenance. This work proposes a technique for early detection of a short circuit between the turns aiming at its implementation in a real plant. The paper shows simulation and experimental results, and validates the proposed technique. 展开更多
关键词 fault diagnosis Support Vector Machines Maintenance Work Software Tool Winding short-circuit
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Review of Abnormality Detection and Fault Diagnosis Methods for Lithium‑Ion Batteries 被引量:1
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作者 Xinhua Liu Mingyue Wang +10 位作者 Rui Cao Meng Lyu Cheng Zhang Shen Li Bin Guo Lisheng Zhang Zhengjie Zhang Xinlei Gao Hanchao Cheng Bin Ma Shichun Yang 《Automotive Innovation》 EI CSCD 2023年第2期256-267,共12页
Electric vehicles are developing prosperously in recent years.Lithium-ion batteries have become the dominant energy storage device in electric vehicle application because of its advantages such as high power density a... Electric vehicles are developing prosperously in recent years.Lithium-ion batteries have become the dominant energy storage device in electric vehicle application because of its advantages such as high power density and long cycle life.To ensure safe and efficient battery operations and to enable timely battery system maintenance,accurate and reliable detection and diagnosis of battery faults are necessitated.In this paper,the state-of-the-art battery fault diagnosis methods are comprehensively reviewed.First,the degradation and fault mechanisms are analyzed and common abnormal behaviors are summarized.Then,the fault diagnosis methods are categorized into the statistical analysis-,model-,signal processing-,and data-driven methods.Their distinctive characteristics and applications are summarized and compared.Finally,the challenges facing the existing fault diagnosis methods are discussed and the future research directions are pointed out. 展开更多
关键词 Lithium-ion battery Degradation mechanism fault diagnosis Abnormality detection battery safety
原文传递
Model-Based Fault Detection of a Battery System in a Hybrid Electric Vehicle
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作者 S. Andrew Gadsden Saeid R. Habibi 《Journal of Energy and Power Engineering》 2013年第7期1344-1351,共8页
Recently, a new type of IMM (interacting multiple model) method was introduced based on the relatively new SVSF (smooth variable structure filter), and is referred to as the IMM-SVSF. The SVSF is a type of sliding... Recently, a new type of IMM (interacting multiple model) method was introduced based on the relatively new SVSF (smooth variable structure filter), and is referred to as the IMM-SVSF. The SVSF is a type of sliding mode estimator that is formulated in a predictor-corrector fashion. This strategy keeps the estimated state bounded within a region of the true state trajectory, thus creating a stable and robust estimation process. The IMM method may be utilized for fault detection and diagnosis, and is classified as a model-based method. In this paper, for the purposes of fault detection, the IMM-SVSF is applied through simulation on a simple battery system which is modeled from a hybrid electric vehicle. 展开更多
关键词 battery system fault detection and diagnosis interacting multiple model smooth variable structure filter Kalman filter.
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新能源汽车动力电池压差故障及维修技术探析 被引量:2
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作者 吴飞 宋文艳 王佳俊 《内燃机与配件》 2024年第3期75-77,共3页
新能源汽车动力电池压差故障是一种常见的故障问题,该故障会严重影响电池性能,不利于新能源汽车正常行驶。为解决这一问题,通过对新能源汽车动力电池压差故障与维修技术进行了分析,首先,简单介绍了新能源汽车的特点,其次,分析了新能源... 新能源汽车动力电池压差故障是一种常见的故障问题,该故障会严重影响电池性能,不利于新能源汽车正常行驶。为解决这一问题,通过对新能源汽车动力电池压差故障与维修技术进行了分析,首先,简单介绍了新能源汽车的特点,其次,分析了新能源汽车动力电池压差故障问题,包括相应的故障类型、故障原因等,最后,对新能源汽车动力电池压差故障诊断与维修技术进行了分析,系统汇总了新能源汽车动力电池压差故障诊断技术,讨论了相关的维修技术,希望能够为相关研究提供一定的参考。 展开更多
关键词 新能源汽车 动力电池 压差故障 诊断 维修
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基于DFD-DBSCAN的高速列车电池组多故障诊断方法
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作者 向超群 席振 +3 位作者 左明洁 毕福亮 成庶 于天剑 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2980-2988,共9页
高速列车电池作为备用电源,被广泛应用于辅助供电系统以维持高速列车控制系统的正常运转,其可靠性涉及行车安全。列车频繁起停、频繁加减速以及震动等多种复杂运行环境易导致电池单体故障和连接故障。为了保证高速列车的安全运行,高速... 高速列车电池作为备用电源,被广泛应用于辅助供电系统以维持高速列车控制系统的正常运转,其可靠性涉及行车安全。列车频繁起停、频繁加减速以及震动等多种复杂运行环境易导致电池单体故障和连接故障。为了保证高速列车的安全运行,高速列车电池组的状态检测与多故障诊断研究备受关注。目前,针对高速列车电池组的多故障诊断方法的研究尚属空白,提出一种基于改进离散弗雷歇距离(Discrete Fréchet Distance, DFD)和自适应密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)的高速列车电池组的实时多故障诊断方法,以准确识别电池组的连接故障和单体故障。以高速列车电池作为研究对象,通过设计适用于高速列车电池组的电压交叉测量方法,使得电池电压和连接板电压与不同的电压传感器相关联,并通过DFD算法对电池组的故障特征进行提取,将电压偏移率与DFD共同作为故障诊断模型的参数输入以提高算法的鲁棒性与可靠性,接着引入DBSCAN算法自动对故障诊断并定位。为了保证算法的实时性,利用基于滑动窗口的遗忘机制实时地对采样数据进行诊断。通过实验对所提出的方法进行验证,结果表明该方法可及时有效地诊断电池组的单体故障与连接故障并准确定位,弥补了高速列车电池组多故障诊断方法研究的缺失,对提高轨道列车的行车安全具有工程实用意义。 展开更多
关键词 高速列车 电池组 故障诊断 弗雷歇距离 DBSCAN算法
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基于1dCNN-LSTM量化单体异常性的动力电池故障诊断方法
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作者 陈吉清 冯雨佳 +1 位作者 兰凤崇 王平 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1177-1188,共12页
准确的动力电池单体性能评估对保障动力电池安全具有重要意义。目前基于数据驱动的电池故障诊断算法,大多对各单体电池进行相互比较,根据各单体电压等特征参数之间的差异,使用分类算法将离群单体认定为故障单体。然而当动力电池包内有... 准确的动力电池单体性能评估对保障动力电池安全具有重要意义。目前基于数据驱动的电池故障诊断算法,大多对各单体电池进行相互比较,根据各单体电压等特征参数之间的差异,使用分类算法将离群单体认定为故障单体。然而当动力电池包内有多个异常表现相似的电池单体,或所有单体性能整体恶化时,难以区分甚至没有显著离群的个别单体,相互比较策略的应用范围受到限制。本文提出了一种基于1dCNN-LSTM量化单体异常性的动力电池故障诊断方法,结合车辆运动状态、驱动系统状态及动力电池电信号3类特征,建立1dCNN-LSTM融合模型估计理想状态下的单体实时电压参考值,根据各单体电压实测值与参考值之间的差异,量化各单体异常性。结合实际案例表明,对于因单体故障导致热失控的案例,本方法可以提前7日识别故障单体相比其他单体的明显异常,且可以在距离事故发生1年前甚至更早的放电片段中发现潜在风险;针对无明显单体不一致的整体恶化案例,可以实现事故发生前7日内的整体性能恶化过程跟踪。 展开更多
关键词 动力电池 故障诊断 单体不一致性 融合模型 实时电压估计
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基于改进CNN-SVM的动力电池组故障诊断研究
9
作者 廖力 马明东 +1 位作者 常春 姜久春 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第7期1273-1280,共8页
针对卷积神经网络(CNN)在动力电池组故障诊断中容易过拟合和准确度低的问题,提出了一种改进的基于卷积神经网络的锂离子电池故障诊断模型。首先,对CNN网络的结构和参数进行调整和优化,利用小波包变换将故障信息提取到CNN中,然后用支持... 针对卷积神经网络(CNN)在动力电池组故障诊断中容易过拟合和准确度低的问题,提出了一种改进的基于卷积神经网络的锂离子电池故障诊断模型。首先,对CNN网络的结构和参数进行调整和优化,利用小波包变换将故障信息提取到CNN中,然后用支持向量机(SVM)代替CNN中的SoftMax分类器构建CNN-SVM模型,再利用粒子群算法(PSO)对SVM中的超参数进行优化,以得到用于电池组故障诊断的最优模型,最后,通过故障实验对比来验证所提出方法的优越性。实验结果表明,CNN-SVM模型的故障分类准确率可达97%以上,远高于传统深度学习网络,对锂离子电池组的故障诊断具有实际意义。 展开更多
关键词 锂离子电池组 故障诊断 卷积神经网络 支持向量机 PSO
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基于局部均值分解与局部离群因子动力电池故障诊断
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作者 胡杰 贾超明 +1 位作者 程雅钰 余海 《汽车工程学报》 2024年第3期422-432,共11页
动力电池故障诊断是保证电动汽车正常运行的关键。提出一种基于局部均值分解和局部离群因子的动力电池故障诊断方法,用于电池组故障识别与定位。通过局部均值分解对电压信号预处理,并根据相关系数高低重构电压信号。进一步提取重构信号... 动力电池故障诊断是保证电动汽车正常运行的关键。提出一种基于局部均值分解和局部离群因子的动力电池故障诊断方法,用于电池组故障识别与定位。通过局部均值分解对电压信号预处理,并根据相关系数高低重构电压信号。进一步提取重构信号的峭度因子作为故障特征输入到局部离群因子算法中,根据局部离群因子算法自适应阈值输出故障电池。采用实车数据验证了所提方法能有效、准确地检测出故障,具有较好的可靠性与鲁棒性。 展开更多
关键词 局部均值分解 峭度 故障诊断 局部离群因子 动力电池
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电池充电状态和电压/温度异常联合故障诊断 被引量:2
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作者 傅振亮 张建敏 +2 位作者 罗崴 闫愿 郝文美 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第8期3260-3268,共9页
电池安全问题是阻碍新能源汽车退役电池梯次再利用的关键因素,而电荷状态、电压和温度是判断电池安全状态的重要参数。基于此,提出基于实车数据的电池联合故障诊断。首先从实车数据平台获取数据,经过数据的预处理和螳螂算法优化K近邻(du... 电池安全问题是阻碍新能源汽车退役电池梯次再利用的关键因素,而电荷状态、电压和温度是判断电池安全状态的重要参数。基于此,提出基于实车数据的电池联合故障诊断。首先从实车数据平台获取数据,经过数据的预处理和螳螂算法优化K近邻(dung beetle optimizes K-nearest neighbor,DBO-KNN)算法进行特征提取,然后将提取的特征输入到建立的差分整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)故障诊断模型中,实现对电池单体的低压和过压的实时诊断和精准定位,最后通过电压、电池荷电状态(state of charge,SOC)和温度进行联合判断是否有触发热失控的风险,根据危险程度发出不同的报警等级。算例分析了故障特征提取准确率高达98.97%,不仅能精准定位单体发生异常的位置,还能提前9 s发生报警,有效预防了电池发生热失控的风险,验证了本文方法的有效性。实现了工程实际应用方面的较好效果,为未来动力电池梯次循环利用以及安全预警平台的研发奠定了基础。 展开更多
关键词 新能源汽车 梯次利用 动力电池 实车数据 多方法融合 故障诊断
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应用麻雀搜索和概率神经网络的储能电池故障诊断
12
作者 喻思维 张雪松 +2 位作者 林达 李正阳 熊瑞 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第3期1083-1090,共8页
储能是构建新型电力系统的核心技术,其中,锂离子电池电化学储能是当前的主要形式,对实现“双碳”目标意义重大。故障诊断对于保障电池储能系统安全运营意义重大,尤其是微小故障的准确诊断能有效预防严重故障的发生,然而,传统故障诊断方... 储能是构建新型电力系统的核心技术,其中,锂离子电池电化学储能是当前的主要形式,对实现“双碳”目标意义重大。故障诊断对于保障电池储能系统安全运营意义重大,尤其是微小故障的准确诊断能有效预防严重故障的发生,然而,传统故障诊断方法时效性差、精度较低,难以捕捉微小故障特征。因此,提出了一种应用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)改进的概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的储能电池微小故障诊断方法。首先,通过对锂离子电池故障类别分析故障特性,提取微小故障发生后的状态特征信息;然后,将磷酸铁锂储能电池故障信号分解成一系列特征向量并输入SSA-PNN模型;最后,开展了实验验证研究。结果表明,与传统的基于误差反向传播算法的故障诊断方法相比,基于SSA-PNN的故障诊断方法精度达到99.7%,具有更高的诊断精度和实时性。 展开更多
关键词 磷酸铁锂电池 储能电池 故障诊断 神经网络 麻雀搜索
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新能源汽车动力电池维护与故障诊断操作规范 被引量:7
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作者 张入丹 《汽车实用技术》 2024年第2期17-22,共6页
在新能源汽车产销量不断激增的时代背景下,新能源汽车售后市场服务能力的提升也迎来了巨大挑战。动力电池是新能源汽车三大核心技术之一,也是新能源汽车故障频发的关键部件,提升新能源汽车动力电池维护保养工作的技术水平对汽车后市场... 在新能源汽车产销量不断激增的时代背景下,新能源汽车售后市场服务能力的提升也迎来了巨大挑战。动力电池是新能源汽车三大核心技术之一,也是新能源汽车故障频发的关键部件,提升新能源汽车动力电池维护保养工作的技术水平对汽车后市场的发展起着至关重要的作用。然而,国内目前尚未形成新能源汽车动力电池维护保养操作的统一规范,文章从动力电池的保养维护类型、日常使用规范、动力电池故障及排除方式、故障诊断操作步骤全方位介绍了动力电池的保养操作全流程,为新能源车维修检测从业人员提供参考,推动新能源汽车行业更好更快发展。 展开更多
关键词 新能源汽车 动力电池 维护保养 故障诊断操作
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新能源汽车锂离子电池组故障诊断技术研究 被引量:1
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作者 韦窗才 《时代汽车》 2024年第3期153-155,共3页
文章针对新能源汽车中的锂离子电池组故障诊断技术进行深入分析,对多种故障诊断技术是进行深入研究,进一步探索大数据分析和物联网技术在故障诊断与预测中的应用,为新能源汽车的安全运行提供理论支持和技术指导,以供参考。
关键词 锂离子电池组 故障诊断 电池管理系统
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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
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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。 展开更多
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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基于蝙蝠—粒子群算法优化BP神经网络的电动汽车锂电池故障诊断
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作者 乔维德 陆超 袁桂芳 《苏州市职业大学学报》 2024年第3期45-51,共7页
针对电动汽车锂电池故障诊断问题,在分析锂电池故障特征与故障原因的基础上,建立电动汽车锂电池故障诊断模型。该模型包括锂电池故障样本采集处理、BP神经网络、故障特征编码输出及故障类型诊断。采取蝙蝠—粒子群算法优化BP神经网络初... 针对电动汽车锂电池故障诊断问题,在分析锂电池故障特征与故障原因的基础上,建立电动汽车锂电池故障诊断模型。该模型包括锂电池故障样本采集处理、BP神经网络、故障特征编码输出及故障类型诊断。采取蝙蝠—粒子群算法优化BP神经网络初始结构参数,利用改进BP算法和故障样本训练并测试BP神经网络。仿真实验结果表明:相比BP算法、遗传算法、粒子群算法,蝙蝠—粒子群算法优化BP神经网络的故障诊断准确性最高、训练时间最短、训练误差最小。 展开更多
关键词 锂电池 BP神经网络 蝙蝠—粒子群算法 故障诊断
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新能源汽车动力电池故障诊断关键技术研究
17
作者 李钰 《内燃机与配件》 2024年第14期79-81,共3页
针对新能源汽车动力电池的故障诊断技术和发展方向的研究,本文详细探讨了动力电池故障类型和机理,分析了目前主要的电池故障诊断技术的优势与不足。并展望了未来动力电池故障诊断技术与大数据、云技术和人工智能相融合的发展趋势。本文... 针对新能源汽车动力电池的故障诊断技术和发展方向的研究,本文详细探讨了动力电池故障类型和机理,分析了目前主要的电池故障诊断技术的优势与不足。并展望了未来动力电池故障诊断技术与大数据、云技术和人工智能相融合的发展趋势。本文旨在促进动力电池故障诊断技术的创新和优化,促进新能源汽车行业的可持续发展。 展开更多
关键词 新能源汽车 动力电池 故障机理 故障诊断
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新能源汽车动力电池系统故障诊断分析
18
作者 刘海云 《内燃机与配件》 2024年第12期80-82,共3页
为了更好地响应国家节能环保的发展号召,中国的汽车行业也开始逐渐朝着更加绿色和环保的方向发展,在这样的背景下以电力能源作为汽车驱动能源的新能源汽车应运而生。近年来,新能源汽车已经成为了大多数年轻人购车的新方向,而随着新能源... 为了更好地响应国家节能环保的发展号召,中国的汽车行业也开始逐渐朝着更加绿色和环保的方向发展,在这样的背景下以电力能源作为汽车驱动能源的新能源汽车应运而生。近年来,新能源汽车已经成为了大多数年轻人购车的新方向,而随着新能源汽车市场的不断扩展,其电池的动力系统问题也开始逐渐暴露出来。因此,本文主要分析了新能源汽车电池故障诊断的基本方法,并且就电池故障诊断的有效对策进行了探讨,希望能够为持续提升新能源汽车电池系统的正常运行能力提供参考意见。 展开更多
关键词 新能源汽车 电池动力系统 故障诊断
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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
19
作者 郑生文 《自动化应用》 2024年第11期130-133,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 大数据 电动汽车 动力电池故障诊断
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新能源汽车动力电池系统故障诊断分析
20
作者 温蓉蓉 《时代汽车》 2024年第19期116-118,共3页
现如今,新能源汽车已经成为汽车行业发展的一大主流趋势,同时,也有效解决了我国日益枯竭的能源问题。动力电池系统作为新能源汽车的核心与基础,其安全性与可靠性日益成为行业关注的焦点。然而,随着新能源汽车市场规模的不断壮大,新能源... 现如今,新能源汽车已经成为汽车行业发展的一大主流趋势,同时,也有效解决了我国日益枯竭的能源问题。动力电池系统作为新能源汽车的核心与基础,其安全性与可靠性日益成为行业关注的焦点。然而,随着新能源汽车市场规模的不断壮大,新能源汽车关键的组成部分—动力电池系统的问题也逐渐显露出来。基于此,本文就新能源汽车动力电池系统故障诊断的基本方法以及有效策略展开详细且深入的探讨,以期为提高新能源汽车动力电池系统的可靠性与安全性做出贡献,为推动新能源汽车行业的长远发展贡献绵薄之力。 展开更多
关键词 新能源汽车 动力电池系统 故障诊断
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