蓄电池极板腐蚀变形的处理及预防

铅酸蓄电池由正极板、负极板、隔板、壳体、电解液和接线桩头等组成,依靠正极板上的活性物质（二氧化铅和铅）和负极板上的活性物质（海绵状纯铅）在电解液（稀硫酸溶液）的作用下进行化学反应而放电。传统蓄电池的极板栅架采用铅锑合金制造,免维护蓄电池则采用铅钙合金制造,这是两者的根本区别。     

汽车铅酸蓄电池自行放电原因分析及预防

汽车蓄电池在充足电无负载的情况下,电量自行消失的现象称为蓄电池的"自行放电"。蓄电池的自行放电一般分为2种;一种是正常的自放电,一般情况下一昼夜的容量损失不会超过0.7%,如果此数值超过2%,则为另一种放电现象,称为故障性自放电。1汽车蓄电池正常自放电的原因1)蓄电池极板上的活性物质发生了化学反应变质导致电池自放电的产生。蓄电池极板上的材料为二氧化铅     

影响蓄电池使用寿命的主要因素

电解液不足蓄电池在正常使用情况下,电解液中的水分会因蒸发而使液面降低。当电解液液面下降到极板露出时,露出部分就会加速硫化和氧化。因此,保持蓄电池中各单格电解液液面的合适高度,是延长蓄电池使用寿命的最基木要求。在这     

蓄电池过早损坏的原因分析及正确使用

在汽车运输中,由于不能正确使用蓄电池而使其过早损坏的现象较严重.经过大量调查表明,实际使用中,达不到正常使用寿命(标准寿命循环为220～280次,即可使用3年左右)就报废的蓄电池占在用电池60%～70%.以天津交通局一运公司9个运输场为例,见表1.     

汽车铅酸蓄电池的使用与保养

汽车铅酸蓄电池早期损坏的原因活性物质脱落蓄电池在正常使用中,由于极板要随着蓄电池反复充放电而反复膨胀和收缩,活性物质便会自动脱落,特别是正极板。在正常情况下,这种活性物质的脱落是缓慢的。危害不大,但如果使用不当,则会加速活性物质的脱落。例如,充电进入第二阶段后仍以大电流充电、充电终了时过充、在车上固定不牢而行车时剧烈振动、拆装时随便敲打、不适当地连续使用起动机而使极板拱曲变形、冬季大电流放电后不及时充电、电解液冻结等,都会造成活性物质严重脱落,使蓄电池过早损坏。自行放电蓄电池充足电后,在放置期间,电量自行消失,叫做自行放电。自行放电的现象有2种：一种是正常自行放电,另一种是故障性自行放电。正常自行放电是蓄电池在放置期间,电解液中的硫酸逐渐下沉,出现上下密度不均,致使本身产生了电势差,引起自行放电。这种自行放电比较缓慢,每昼夜也不会超过颧定容量的1％,但如果不定期进行充电,时间一长就会将电放完。故障性自行放电就是蓄电池充足电后,几天时间电量就自行放完。造成放电故障的主要原因是蓄电池内混入了比铅电位高的金属杂质,如铜、铁等,使蓄电池内部短路;另外,蓄电池上盖破裂或封胶不严,被溅出的电解液浸湿,也会在正、负极之间造成导电通路而自行放电。     

充电模式下锂离子电池组主动均衡控制方法研究

目前电动汽车都会采用到驱动动力强劲的锂离子电池,在充电模式下保证锂电子电池组实现主动均衡控制,有效推进电动汽车电力系统良性发展,提升电汽车整体性能.文章中所探讨的是基于双向Buck-Boost拓扑结构的主电路主动均衡控制系统,它其中基于荷电状态SOC建立主要均衡判据,进而实现了对主动均衡控制策略的有效改进.简单研究了充...     

蓄电池的故障诊断

蓄电池的常见故障,主要有电荷量降低、自行放电和充不进电等,其故障诊断方法分述如下。 1电荷量降低 蓄电池的电荷量,是指充足电的蓄电池在电解液平均温度为30℃时,以一定的电流强度连续放电10h,单格电池电压降到1．7V时所能供给的电量。通常用放电电流值（安培）与放电时间（小时）的乘积来表示蓄电池的电荷量。由此可知,电荷量降低是指蓄电池在充足电后,其所能供给的电量比正常供电量明显有所减小了的故障。[第一段]     

基于改进DBSCAN的异常电池识别

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。     

车用蓄电池常见故障检修

1蓄电池常见故障部位分析及检修蓄电池使用中常出现极板弯曲、断裂、自放电、活性物质脱落、反极、硫化及短路等故障。蓄电池常见故障部位及其分析,如表1所示。     

蓄电池的正确使用及故障诊断

1 延长蓄电池使用寿命的措施 a.为保持蓄电池有良好的工作状况,蓄电池应牢固安装在汽车上,否则,蓄电池容易松动,造成极板活性物质脱落、外壳破裂等.为了减轻蓄电池在汽车上的振动,在安装蓄电池时应采用橡胶垫及毛毡垫垫好.     

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。     

汽车蓄电池漏电故障诊断分析

分析汽车蓄电池漏电的原因,绘制蓄电池漏电故障树状图,提出诊断分析流程和预防漏电建议。     

奥迪A6安全气囊故障的诊断与排除

在一汽大众生产的奥迪A6轿车上，安全气囊为标准配置。当车辆发生碰撞时，控制模块快速对信号做出处理，确认发生碰撞的严重程度已超出安全带的保护能力，便迅速释放气囊，使乘员的头、胸部直接与较为柔软有弹性的气囊接触，从而通过气囊的缓冲作用减轻乘员的伤害。对于该系统故障的修理，需要掌握其系统的构成、工作原理及正确的检测方法。     

汽车电磁干扰故障的诊断与排除

干扰电磁波主要通过两种方式传播：一为“辐射干扰”,它主要干扰无线慢接收装置;二为“传导干扰”,它具有更大的危害性。阐述了电磁干扰机理及产生干扰电磁波的原因。介绍了防止电磁干扰的措施、电磁干扰故障的判断与排除。     

基于电压频域特征和异常系数的动力电池故障诊断方法

动力电池系统是电动汽车(EV)的关键部件和主要故障源,因而提高动力电池故障诊断的效率和准确率显得尤为重要。基于此提出一种基于快速傅里叶变换(FFT)和异常系数评估(ACE)的动力电池电压不一致性故障诊断方法。针对6辆发生故障或热失控事故的电动汽车和1辆电压一致性良好的电动汽车,基于其在新能源汽车国家监管平台的全生命周期运行数据,经过电压数据的数据清洗、数据变换等大数据预处理后,利用FFT技术时频变换,提取频域中的幅值作为故障诊断的特征参数;然后,引进基于Z分数理论的异常系数对故障程度进行定量评估,以实现故障单体的检测和定位;此外,针对存在多个故障单体的情况,基于单体异常率的计算,实现单体故障程度的判定和排序;在此基础上,详细分析电压数据长度及采样间隔、FFT采样点数对模型的影响;最后,与基于熵和Z分数的电压故障诊断方法进行比较。研究结果表明:在上述研究条件下,该诊断方法对于电压一致性良好的车辆未产生误报警,且可以有效地检测出事故车辆动力电池系统存在的电压不一致性故障;相比之下,模型平均计算准确率提高了3.25%,模型平均耗时仅为熵值模型的0.55%;验证了该方法故障单体定位更精准、数据适用性更好及计算速度更快的优点。该研究成果能有效实现动力电池电压不一致性故障诊断,具有较高的工程应用价值。