电动汽车电池组连接松脱故障诊断

提出一种基于相关系数法进行连接松脱故障诊断的算法,通过计算相邻单体电池电压采样数列的相关系数进行连接松脱故障诊断,结合数学推导和模型仿真,对算法的灵敏度、有效性、适用性和通用性作出分析。试验结果表明,该算法能准确及时地对电池组不同类型的连接松脱故障进行报警和定位且无硬件冗余,具有完全的通用性和适用性,且满足车载应用对实时性的要求,可在实车电池管理系统中应用。     

云端数据驱动的锂电池故障分级预警研究

目前还未有一种有效手段针对故障类型未知的车辆云端数据进行无监督式的故障预警，为此本文提出了一种云端数据驱动的锂电池故障分级预警方法。首先通过机理分析选取适用于云端数据特性的特征，构建6类差熵特征集进行多次混合聚类实现对电池健康度的打分评价。通过引入温度信息区分热相关故障并构建预警等级划分准则判断电池故障状态。利用5种现场故障案例进行验证，结果表明，该方法能准确识别故障并区分故障类型，且具有较高的超前性和适应性。