【摘 要】
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随着能源与环境问题的日益严重,新能源汽车作为一种低碳出行的交通工具,受到各国的高度重视。相比于燃油车,电动汽车能量转化效率提升了两倍多,但同时电动汽车的安全性问题也备受关注。及时准确地对电动汽车电池的异常状态进行故障诊断与预测,对电动汽车的安全行驶至关重要。本文以电动汽车实际行车数据为对象,针对电动汽车动力电池的单体一致性问题以及健康状态展开重点的分析研究,主要的研究成果及内容如下:(1)基于电动
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随着能源与环境问题的日益严重,新能源汽车作为一种低碳出行的交通工具,受到各国的高度重视。相比于燃油车,电动汽车能量转化效率提升了两倍多,但同时电动汽车的安全性问题也备受关注。及时准确地对电动汽车电池的异常状态进行故障诊断与预测,对电动汽车的安全行驶至关重要。本文以电动汽车实际行车数据为对象,针对电动汽车动力电池的单体一致性问题以及健康状态展开重点的分析研究,主要的研究成果及内容如下:(1)基于电动汽车的历史行车数据,对电动汽车动力电池组一致性差的故障缺陷展开分析研究。通过故障报警信号提取故障片段,并根据电流、车速等信息将工况划分为行驶状态、静置充电后启动状态以及充电状态三种主要工况,进而挖掘不同工况下的单体一致性差故障报警的压差阈值及故障特点。研究发现,行驶工况下单体一致性差故障发生概率低,但平均持续时间较长,且有发展成严重故障以及衍生故障的可能,其故障判定的压差阈值为0.3;充电后启动工况下的单体一致性差故障持续时间较短,潜在危害性不大,其压差阈值为0.26;充电工况下不发故障报警信号。(2)研究聚类算法用于电池单体一致性差故障诊断的可行性及其效果,并结合LSSVR进行故障预测。总结了发生单体一致性差故障时的单体电压特征,分别用K-Means和DBSCAN聚类算法对电压异常单体进行诊断,发现DBSCAN聚类算法泛用性和准确性更好,可准确定位异常电池单体。在此基础上,提出了一种基于LS-SVR的故障预测方法,该方法可通过前20个时间点的相关数据来预测后续最多10个时间点(100秒)的电压极差值以及单体电压值。实验对比结果表明,LS-SVR相比于普通的SVR拥有更好的预测准确性,可通过预测压差值以及单体电压值对单体一致性差故障和单体过/欠压故障进行短时预测。(3)基于电池组的健康状态衰减主要体现在容量衰减上这一原理,提出通过提取恒流充电片段并结合线性核函数的SVR来计算电池组容量,并随后创建各恒流充电片段的容量增量曲线,提取能够表征电池组容量衰减的特征。主要提取的特征包括波峰和波谷相关特征共6组特征变量,通过相关性分析,仅波谷相关的三个特征与容量的相关性较高。结合BP神经网络构建电池组健康状态评估模型。经测试集验证,估算值与实际值的RMSE为1.174。在加入温度作为特征后,RMSE降为0.983。结合SVR对特征进行重构后,RMSE降为0.341。实验结果表明,根据所选的4个特征可以较准确估算出电池组容量并以此来评估电池健康状态。
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