基于值率模型的电动汽车动力电池电压异常检测

准确高效的电动汽车动力电池系统异常检测对保障车辆安全可靠运行具有重要意义。基于此本文提出了一种基于电压变化率的新型动力电池电压异常诊断方法，用于检测电池组中单体电压的异常波动故障。进一步的，引入基于改进Z分数方法的评估系数来对电压异常波动程度进行定量表征。在此基础上，基于实车数据验证了本文所提方法的有效性和可靠性。此外，与常用熵方法进行对比分析，结果表明：本文所提方法具有可靠的故障诊断结果和较高的计算效率，实际工程应用价值更高。最后，基于该模型，通过对大量同类型纯电动汽车的电压数据进行统计分析，得到了该车型电池系统中电压异常风险情况的分布，通过分析隐藏在表面之下的异常，可以为车企动力电池系统或整车的结构设计提供参考。     

基于卡尔曼滤波和特征指数化的电动汽车电池故障诊断方法研究

针对电池组内的热失控、内短路等故障问题，提出了一种基于卡尔曼滤波和特征指数化的电池故障在线诊断方法。首先基于历史数据和卡尔曼滤波方法对电压数据进行降噪，可有效去除异常点，并提出一种特征指数化方法以提取和放大电池组单体之间的电压特征。最后，为了减少电池组不一致性导致的单体电池故障误报，提出一种基于余弦相似度的故障值计算方法以提高算法诊断精确度，并实现故障电池的在线自动检测和定位。云端车辆数据验证结果表明，所提出的基于卡尔曼滤波和特征指数化的电池故障诊断算法能够有效地检测故障电池并进行预警。     

基于生成对抗网络的电动汽车电池数据增强和故障诊断

针对电动汽车动力电池故障数据稀缺导致诊断模型泛化能力差的问题，提出了基于生成对抗网络（GAN）的数据增强方法，根据增强后的数据，利用随机森林（RF）模型结合贝叶斯优化（BO）方法设计故障诊断方案，形成GAN-RF-BO电池故障诊断框架，并在真实故障数据集上与常用的多层感知机（MLP）模型、支持向量机（SVM）模型和梯度提升决策树（GBDT）模型进行泛化能力对比，结果表明，所提出的故障诊断方案准确率较MLP模型、SVM模型和GBDT模型分别提高19.66%、19.71%及16.31%,GAN-RF-BO框架能有效利用稀缺数据诊断动力电池故障。     

2015款新龙马纯电动公交客车充完电后无法上高压电

正故障现象一辆2015款新龙马纯电动公交客车(车辆型号为FJ6860GBEVE),搭载磷酸铁锂动力电池(动力电池的工作电压为537 V,动力电池的容量为240 Ah)和额定功率为90 k W的驱动电机,累计行驶里程约为12.6万km。据公交公司的维修人员反映,该车充完电后,钥匙开关置于ON挡,组合仪表上动力电池的SOC(荷电状态)、总电压、单体电压、单体温度等信息显示异常,且存储有故障代码1002(图1)。     

基于决策树的异常电池分类方法

提出了一种基于决策树算法的异常电池精准定位和分类方法，帮助人们在电池维修或更换时能够迅速确定故障单体的位置和类型，从而实施准确的维修更换方法，提高故障处理的效率。搭建电池仿真模型获取异常电池的充放电循环数据；以电压数据为基础，训练用于异常电池分类的决策树算法，使用试验数据和云端实车数据对构建的模型进行验证。验证结果表明，该方法能够准确判断异常电池单体在电池组中的位置和异常类型。在不同验证数据上，该方法的分类准确率高达98%以上，能够有效筛选出动力电池组中的异常电池。该结果说明了提出的决策树算法在动力电池异常分类中的有效性和准确性。     

基于局部均值分解与局部离群因子动力电池故障诊断

动力电池故障诊断是保证电动汽车正常运行的关键。提出一种基于局部均值分解和局部离群因子的动力电池故障诊断方法,用于电池组故障识别与定位。通过局部均值分解对电压信号预处理,并根据相关系数高低重构电压信号。进一步提取重构信号的峭度因子作为故障特征输入到局部离群因子算法中,根据局部离群因子算法自适应阈值输出故障电池。采用实车数据验证了所提方法能有效、准确地检测出故障,具有较好的可靠性与鲁棒性。     

动力电池单体电压采样失效分析

电压采样模块是电池管理系统监控动力电池健康的重要手段,需要重视并分析电压采样常见的失效模式。通过分析失效模式,了解失效机理,可以从设计、生产工艺等源头抑制故障发生。文章从分析单体电压采样失效模式、采样失效分析手段出发,阐述了常见的导致单体电压采样失效的原因,并基于日常工作经验总结了单体电压采样失效的分析手段。     

纯电动汽车动力系统故障树

随着纯电动汽车的不断发展,及时发现和排除故障也同步在完善。文章针对纯电动汽车动力电池系统结合层次分析法用MATLAB软件求取每个典型故障原因发生的相对概率,确定纯电动汽车动力电池系统中不同部件出现故障的频率,根据频率的高低进行排序,优化故障树模型。故障诊断时,按照优先顺序依次进行排故,能最快最准找到故障的发生原因。层次-故障树为维修人员和设计人员提供纯电动汽车动力系统故障诊断思路,提高故障诊断效率。     

锂离子电池组不一致性及其弥补措施

现有的动力电池技术水平下,电动汽车必须使用多块电池构成的电池组来满足使用要求。由于同一类型、规格的电池在电压、内阻、容量等方面的参数值存在差别,使其在电动汽车上使用时,性能指标往往达不到单体电池的原有水平,严重影响其在电动汽车上的应用。本文对电池组内不一致性产生的原因进行深入分析,并针对生产、配组、使用、维护等过程提出弥补不一致性的措施。     

电动汽车动力电池热失控故障诊断研究

基于电动汽车动力电池各类起火燃烧的故障现象，查找电动汽车在各种使用工况中产生动力电池热失控的诱因，结合动力电池结构特点与锂离子电池锂枝晶产生因素，针对各类引发动力电池热失控的诱因进行故障诊断分析，通过故障产生机理提出预防措施优化电动汽车使用方法，提出一套合理有效的电动汽车使用方案，推荐电动汽车柔和驾驶和安全驾驶，提高驾驶员和乘坐员的安全防患意识，减少或避免各类诱因引起动力电池热失控，提高电动汽车使用的安全性和可靠性。     

基于SVD-UKF的车用锂离子动力电池传感器故障诊断研究

针对传感器故障诊断问题,提出通过分析模型预测电压与传感器观测电压的残差来诊断传感器是否发生故障的方法。使用无迹卡尔曼滤波 （Unscented Kalman Filter,UKF） 算法估计电池的端电压,并提出使用奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD） 代替平方根法分解,以解决协方差矩阵非正定导致的算法无法正常运行的问题。提出使用累积和 （Cumulative Sum,CUSUM） 法对残差进行分析,通过监测 CUSUM 的变化来判断传感器是否发生故障。以动应力测试 （Dynamic Stress Test,DST） 工况作为验证工况,用 3类常见的传感器故障对提出的方法进行验证。 结果表明,提出的传感器故障检测方法在一些微小故障的检测中,相比于传统的设定残差阈值的方法更灵敏,能更快检测出微小的数据偏移情况。     

基于支持向量机的动力电池故障诊断

电池故障诊断是电池管理系统中一项十分重要的技术。针对电池故障和电池输出状态量之间不确定的关系,采用模糊逻辑可以对模糊关系进行准确描述。选用合适的隶属度函数来表示输出的电压、电流信号,用模糊数学理论表示不确定的电池故障与电池输出状态量之间的关系,生成模糊数据库,用支持向量机对数据进行训练和测试,由结果可知该方法有较高的准确性。     

基于CANoe的汽车故障诊断系统研制

利用CAN总线开发工具CANoe,开发出汽车故障诊断系统,用于汽车故障的离线和在线诊断。通过建立CANoe和Access软件的通信接口,实现对汽车CAN总线上传故障码的采集,并对故障码进行数据库管理。实际应用表明,该诊断系统能快速、有效地进行故障信息的采集、分析和管理。     

Fault classification method for the driving safety of electrified vehicles

A fault classification method is proposed which has been applied to an electric vehicle. Potential faults in the different subsystems that can affect the vehicle directional stability were collected in a failure mode and effect analysis. Similar driveline faults were grouped together if they resembled each other with respect to their influence on the vehicle dynamic behaviour. The faults were physically modelled in a simulation environment before they were induced in a detailed vehicle model under normal driving conditions. A special focus was placed on faults in the driveline of electric vehicles employing in-wheel motors of the permanent magnet type. Several failures caused by mechanical and other faults were analysed as well. The fault classification method consists of a controllability ranking developed according to the functional safety standard ISO 26262. The controllability of a fault was determined with three parameters covering the influence of the longitudinal, lateral and yaw motion of the vehicle. The simulation results were analysed and the faults were classified according to their controllability using the proposed method. It was shown that the controllability decreased specifically with increasing lateral acceleration and increasing speed. The results for the electric driveline faults show that this trend cannot be generalised for all the faults, as the controllability deteriorated for some faults during manoeuvres with low lateral acceleration and low speed. The proposed method is generic and can be applied to various other types of road vehicles and faults.     

一种电动车电路故障防护新方法

作为保证电动汽车正常运行的水泵支路,在实际运行中有可能出现多种故障.论文从实际出发,对电机回路异常导致的功率电阻爆炸故障进行分析,并给出检测防止故障的方法.对电动汽车水泵支路功率电阻上的电压进行实时监测,并与标准曲线做相关度分析.以相关度作为判断水泵支路电机部分是否发生异常的判据,在支路故障时及时断开支路以保证支路安全.     

高压互锁故障导致纯电动汽车不能上高压诊断分析

随着新能源汽车保有量不断增长,纯电动汽车日益普及,其故障诊断与维修也就越来越重要。文章通过长安CS15EV车型不能上高压故障,分析了高压互锁的作用及其相关故障检测诊断的方法。     

探讨新能源汽车维修中电子诊断技术的应用

本文简要分析了电子诊断技术的应用优势:维修主体多样性、维修功能全面性、维修体系完善性;探索了新型汽车中使用电子诊断的具体表现:发动机诊断、动力电池诊断、电路诊断等;给出了电子诊断的后续研发方向:远程监测、多类故障资料分析、智能诊断系统,以此推动电子诊断技术有序发展,以技术视角支持新型汽车生产,减少车辆运输污染问题,顺应...     

锂离子电池管理系统及其均衡模块的设计与研究

针对混合动力汽车单体电池性能的不一致性造成的不利影响,设计了电池管理系统及其均衡模块.该系统采用单片机,对电池组参数进行实时精确采集并分析处理,再通过控制电路实现电池组的均衡充放电.试验结果表明,该系统不仅可使电池进行均衡充放电,而且能对电池的不一致性进行有效补偿,使各个电池都发挥出最优性能.     

传感器故障检测与隔离算法研究

传感器数据采集和分析是桥梁健康系统对桥梁状态评估的基础。由于传感器采集的数据格式复杂、信息量大,如不能有效的对传感器故障进行自动检测和隔离,将影响评估的准确性,产生错误预警信息。本文提出一种基于几何后非线性 ICA(Geometric Post Nonlinear ICA,gp ICA)的传感器故障检测与隔离算法。该算法通过引入几何后非线性(PNL)混合模型,将非线性数据线性化,再利用快速独立元分析(FastICA)对故障进行检测。通过计算监测数据对监控统计量的贡献度,基于贡献度分析法实现对故障传感器的隔离。利用MATLAB软件进行数值模拟,实现了模拟故障传感器的检测和隔离。该算法相比传统的线性ICA故障检测具有更高的故障检测率,更适用于桥梁健康监测系统的故障检测与隔离。。