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基于OPTICS聚类和电压异常指数的动力电池单体不一致性故障程度分析方法
1
作者
单丰武
汪超仁
+3 位作者
曾建邦
饶胤坤
刘星
李嘉成
《中国科学:技术科学》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1611-1624,共14页
动力电池单体不一致性故障是电动汽车的动力电池系统重要故障之一,严重影响动力电池性能和电动汽车的安全运行.为此,本文依托车企监控平台数据,提出了一种基于OPTICS聚类和电压异常指数的动力电池单体不一致性故障程度分析方法.首先,计...
动力电池单体不一致性故障是电动汽车的动力电池系统重要故障之一,严重影响动力电池性能和电动汽车的安全运行.为此,本文依托车企监控平台数据,提出了一种基于OPTICS聚类和电压异常指数的动力电池单体不一致性故障程度分析方法.首先,计算电压的离散弗雷歇距离和电压偏差值作为故障诊断的特征参数;其次,使用OPTICS算法对故障特征进行聚类分析,并基于统计确定的故障阈值,实现潜在异常单体的识别.最后,计算异常单体的电压异常指数,从而定量评估电池的故障程度.研究结果表明:相比基于动态K值的K-means++模型和DBSCAN模型,该方法能够准确识别“电池单体一致性差”报警车辆的所有潜在异常单体,结果更可靠;另外,相比车企监控平台报警时间,该方法最快提前近7 d发现故障;该方法还可定量分析动力电池的故障程度,且故障程度与电压异常指数成正比.本文研究成果具有较高的工程应用价值.
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关键词
动力电池
单体不一致性
故障程度分析
OPTICS
电压异常指数
原文传递
题名
基于OPTICS聚类和电压异常指数的动力电池单体不一致性故障程度分析方法
1
作者
单丰武
汪超仁
曾建邦
饶胤坤
刘星
李嘉成
机构
同济大学汽车学院
载运工具与装备教育部重点实验室(华东交通大学)
江西江铃集团新能源汽车有限公司
出处
《中国科学:技术科学》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1611-1624,共14页
基金
国家自然科学基金项目(批准号:51206171)
江西省重点研发计划(编号:20223BBE51016)
+1 种基金
载运工具与装备教育部重点实验室基金(编号:KLCE2021-08)
江西省创新创业大学生训练计划省级重点项目(编号:S202210404029)资助。
文摘
动力电池单体不一致性故障是电动汽车的动力电池系统重要故障之一,严重影响动力电池性能和电动汽车的安全运行.为此,本文依托车企监控平台数据,提出了一种基于OPTICS聚类和电压异常指数的动力电池单体不一致性故障程度分析方法.首先,计算电压的离散弗雷歇距离和电压偏差值作为故障诊断的特征参数;其次,使用OPTICS算法对故障特征进行聚类分析,并基于统计确定的故障阈值,实现潜在异常单体的识别.最后,计算异常单体的电压异常指数,从而定量评估电池的故障程度.研究结果表明:相比基于动态K值的K-means++模型和DBSCAN模型,该方法能够准确识别“电池单体一致性差”报警车辆的所有潜在异常单体,结果更可靠;另外,相比车企监控平台报警时间,该方法最快提前近7 d发现故障;该方法还可定量分析动力电池的故障程度,且故障程度与电压异常指数成正比.本文研究成果具有较高的工程应用价值.
关键词
动力电池
单体不一致性
故障程度分析
OPTICS
电压异常指数
Keywords
power battery
cell inconsistency
fault degree analysis
OPTICS
voltage anomaly index
分类号
U472 [机械工程—车辆工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于OPTICS聚类和电压异常指数的动力电池单体不一致性故障程度分析方法
单丰武
汪超仁
曾建邦
饶胤坤
刘星
李嘉成
《中国科学:技术科学》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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