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题名新能源汽车安全预警技术现状及未来展望
被引量：4
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作者
郝雄博
蔡君同
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机构
中国汽车技术研究中心有限公司
中汽数据(天津)有限公司
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出处
《时代汽车》
2023年第8期101-103,共3页
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文摘
随着中国新能源汽车国内保有量的持续提升,电池安全问题愈加突显。新能源汽车电池自燃起火事故频繁发生,极大阻碍了新能源汽车进一步向前发展。提升电池安全性成为亟需行业解决的共性问题。本文对目前行业内安全技术应用情况,介绍目前主流的电池安全提升路径及常见解决方案。并详细对基于大数据的电池安全预警技术进行详细论述。总结三类主要预警分析方法,并对未来预警技术的发展研究方向进行总结展望。
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关键词
安全技术
预警分析
大数据
未来发展
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Keywords
security technology
early warning analysis
big data
future development
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分类号
F42
[经济管理—产业经济]
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题名非线性多自由度系统的数据驱动建模和响应预测
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作者
蔡君同
尹强
丁千
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机构
天津大学机械工程学院力学系
天津市非线性动力学与控制重点实验室
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出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期1101-1108,共8页
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基金
天津市自然科学基金资助项目(19JCZDJC38800)。
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文摘
由于工程系统的复杂性和参数不确定性,利用力学原理建立的动力学控制方程常难以满足精度需求。基于数据驱动的系统建模和响应预测,利用动力学状态方程的数值解模拟实验中测得的不同外激励下的系统响应,并用于训练神经网络,构建包含训练数据间已知关系的损失函数以提高模型精度,得到表达系统状态关系的数据模型。将该神经网络模型纳入常微分方程求解器,可预测系统在不同激励下的响应,并获得幅频响应关系。将建模方法分别应用于含立方型和间隙型非线性的弹簧质量系统,计算结果表明,可根据响应数据建立准确的数据模型,并获得非线性系统主共振时的滞后和跳跃响应。研究还表明,训练数据越多、数据覆盖状态越完整,数据模型精度越好,且预测响应的误差越小。
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关键词
非线性系统
数据驱动
系统建模
响应预测
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Keywords
nonlinear system
data‐driven
system modeling
response prediction
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分类号
O322
[理学—一般力学与力学基础]
O313.3
[理学—一般力学与力学基础]
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题名新能源汽车监测平台数据异常识别及质量评价研究
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作者
郝雄博
蔡君同
谭新治
何山
李昊巍
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机构
中汽数据(天津)有限公司
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出处
《汽车文摘》
2024年第12期1-7,共7页
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基金
规模化电动汽车与电网互动关键技术研究与示范应用(一期)项目(090000KK52210132)。
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文摘
为了提高新能源汽车监控数据的质量,提出了一种系统性的异常数据识别与质量评估方案。针对监控数据中的多种异常情况,设计了从数据收集到解析后的全面评估流程。该流程涵盖了数据规范、完整性、准确性、一致性和时效性等关键维度,并采用层次分析法与熵权法相结合的方式计算各维度权重。通过模糊综合评价方法,量化数据质量评分,避免了单一主观或客观因素对评估结果的影响。实证分析表明,该方案能够全面识别新能源汽车数据中的异常类型,并提供合理的质量评价结果。
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关键词
新能源汽车
数据异常识别
数据评价
熵权法
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Keywords
New energy vehicles
Identification of abnormal data
Data evaluation
Entropy weight method
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分类号
U469.7
[机械工程—车辆工程]
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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