云端数据驱动的锂电池故障分级预警研究 |
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作者姓名: | 郭文超 杨林 邓忠伟 李济霖 范志先 |
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作者单位: | 1. 上海交通大学机械与工程学院;2. 电子科技大学机械与电气工程学院;3. 中通客车股份有限公司 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(51875339);;国家重点研发计划(2022YFE0102700); |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | 锂电池 无监督式故障预警 差熵特征集 预警等级划分 |
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