| 基于改进DBSCAN的异常电池识别 |
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| 引用本文： | 周雅夫,仪坤,孙雪松.基于改进DBSCAN的异常电池识别[J].汽车实用技术,2022,47(3):5-9. |
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| 作者姓名： | 周雅夫 仪坤 孙雪松 |
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| 作者单位： | 大连理工大学 工业装备结构分析国家重点实验室 运载工程与力学学部汽车工程学院,辽宁 大连 116024 |
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| 摘 要： | 单体电池间的性能差异是影响动力电池组使用安全性的主要因素之一,为识别电池组中一致性差的电池,即更容易发生危险的异常电池。文章在常规DBSCAN算法的基础上进行改进,针对其对输入参数敏感的缺陷,提出一种基于数据分布特性自适应确定MinPts参数和Eps参数的改进DBSCAN算法。将改进DBSCAN算法用于电池一致性分析,并利用电池充放电数据设计相关实验进行验证,验证结果表明所提出的算法异常电池识别效果良好。
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| 关 键 词： | 动力电池组 DBSCAN算法 离群检测 一致性 自适应 |
Battery Safety Diagnosis Based on Improved DBSCAN |
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| Authors: | ZHOU Yafu YI Kun SUN Xuesong |
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| Institution: | (School of Automotive Engineering,Faculty of Vehicle Engineering and Mechanics,State Key Laboratory of Structural Analysis for Industrial Equipment,Dalian University of Technology,Liaoning Dalian 116024) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Power battery pack DBSCAN algorithm Outliers detection Consistency Self-adaptive |
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