【摘 要】
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动力电池电压故障是电动汽车电池系统中的主要问题之一,它会影响电池的性能以及电动汽车的安全运行。在实际车辆运行中,有效地诊断电池电压故障,预测故障的发生,可以保证动力电池的可靠运行。本文结合电动汽车实时行车数据以及边缘计算系统,首先确定电池电压故障中的单体一致性差故障、单体欠压故障的故障阈值,其次确定发生故障时的单体序号,然后对电池电压故障中的单体一致性差故障、单体欠压故障进行预测,最后实现动力电池
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动力电池电压故障是电动汽车电池系统中的主要问题之一,它会影响电池的性能以及电动汽车的安全运行。在实际车辆运行中,有效地诊断电池电压故障,预测故障的发生,可以保证动力电池的可靠运行。本文结合电动汽车实时行车数据以及边缘计算系统,首先确定电池电压故障中的单体一致性差故障、单体欠压故障的故障阈值,其次确定发生故障时的单体序号,然后对电池电压故障中的单体一致性差故障、单体欠压故障进行预测,最后实现动力电池电压故障诊断系统,主要内容如下:（1）对电动汽车在行驶状态下发生的单体一致性差故障和单体欠压故障进行分析。通过车辆状态、车速以及故障报警信息提取处于行驶状态中车辆发生单体一致性差和单体欠压故障的片段。从历史运行数据中分析得:单体一致性差故障阈值为0.29V,单体欠压故障阈值为2.93V。（2）动力电池一致性差故障单体的确定。单体一致性差故障表现为少数故障单体的电压值明显偏离于正常单体的电压值,所以本文采用K-Means以及OPTICS聚类算法用于离群单体的寻找和诊断故障。通过实验分析得到OPTICS算法适用性更强,对参数敏感度更低,且算法的时间复杂度低,适合搭载于车载边缘计算系统上。最后使用改进的香农熵算法对动力电池的一致性进行评估,得出香农熵对电池组的故障单体数量为1的情况诊断效果较好,可结合OPTICS算法用于异常电压的辅助诊断。（3）基于Seq2Seq框架的动力电池电压故障预测算法的设计。框架分别以LSTM和GRU作为模型的记忆模块,对单体电池电压极差和最低单体电池的电压值进行预测,并结合故障阈值,最高可以实现提前150秒预测单体电池一致性差故障和提前100秒预测单体电池欠压故障。该算法的模型小,CPU暂用率低,预测效果快,适合搭载于车载边缘计算系统上。（4）基于边缘计算的动力电池电压故障诊断系统的实现。系统的硬件部分使用搭载了英伟达芯片的Jetson Nano开发板作为主控单元,用于处理实时的行车数据,实现动力电池电压故障的在线诊断和预测。故障诊断系统基于CANoe和Matlab/Simulink联合仿真环境,模拟车辆中的各种传感器运行状态。Matlab/Simulink通过读取电动汽车行车数据库中的行车数据,并调用CANoe软件以CAN总线协议的形式将电动汽车数据以10秒每次的频率,通过CANcase XL发送至主控单元。主控单元接收CANoe传输来的行车数据并做算法处理,当诊断出动力电池电压发送故障,将故障信息在本地可视化屏幕上显示,同时将故障信息发送到车联网大数据平台,最终完成动力电池电压故障诊断系统的实现。
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