【摘 要】
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为寻求有效的储能电池早期故障(异常)诊断方法,提出一种基于振动信号变化的储能电池过充故障特征识别技术。针对储能电池内部故障(异常)发生后其壳体振动信号的改变,采用基于
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
【基金项目】
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国网江苏省电力公司重点科技项目(J2020015),大学生创新创业训练计划省级基金项目(201910294129Y)
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为寻求有效的储能电池早期故障(异常)诊断方法,提出一种基于振动信号变化的储能电池过充故障特征识别技术。针对储能电池内部故障(异常)发生后其壳体振动信号的改变,采用基于多分辨率奇异值分解(MRSVD)和时频灰度图的方法提取过充特征参数。首先采集储能电池不同工况下壳体的振动信号,对其进行MRSVD降噪处理,然后对降噪后的信号进行离散S变换得到信号的时频图像,计算出图像灰度共生矩阵的特征参数作为储能电池过充状态的诊断参数。实际储能电池过充的模拟实验结果表明,能量、熵、对比度三个特征参数在电池过充状态与正常充电状
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