基于大数据的新能源车电池故障预测系统的研究
发布时间：2021-03-08 19:39
近年来,随着人们对环境和能源问题的日益关注,新能源车作为一种低碳车越来越受到人们的关注和青睐。据2018年的中国新能源汽车大数据研究报告表明,电池系统故障占有整车故障的45%,其中单体一致性差,SOC低合计占电池类故障的60%。本课题以新能源车电池系统为研究核心,结合已有的1万辆新能源车实时行车数据,对电池的主要故障、集成故障预测功能的新能源车大数据监控平台系统的关键技术进行了深入的分析研究,主要研究内容和成果如下:（1）基于余弦相似度的电池单体一致性差故障的诊断和预测。单体电池一致性差会恶化电池性能,对电池寿命造成极大影响。本论文通过大量新能源车行车数据分析,确定数据采用的单体一致性评估方式为充电结束后首次启动时刻的单体极差,阈值为0.253上下。电池单体内部参数异常一定程度会在充电过程的单体极差曲线中体现,故而提出使用相似度算法在充电过程的单体极差曲线进行单体一致性差故障的诊断,其中基于余弦相似度的算法具有较优秀的诊断能力。取余弦相似度阈值为0.99946的情况下,真阳率70.2%,假阳率9.8%,比原有的方法提前至少5分钟获得故障诊断结果。（2）基于ARIMA与CNN-LSTM的...
【文章来源】：福建工程学院福建省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
单体参数的影响关系
福建工程学院硕士学位论文8（c）为放电过程，并且后者为放电末期，此时荷电状态分别为1=10%、2=30%、3=0%、4=20%，此时会由于B3单体已经耗完电而导致整个电池组提前终止放电，如果继续放电会损坏单体B3。图2-2（c）到图（d）为再次充电过程。图2-2单体SOC不一致充放电过程2.2单体一致性的评估方法评估电池单体一致性的参数较多，以电压、SOC、内阻、温度较为容易获取，故而主要采取这四个进行讨论。一致性的判断实际是离散度的判断，一般为极差和标准差，若序列X为{1,2···1,}，则标准差，极差计算公式为：=√1∑()2=1(21)=(22)=1∑=1(23)其中，为标准差，N为样本数量，x为样本，R为极差，为均值。2.2.1基于内阻的单体一致性评估电池内阻通常情况下为欧姆内阻和极化内阻。采用最简单的Rint模型作为电池组的等效模型如图2-2所示，该模型认为电池是个理想的电压源和电阻的串联，其中0为电池内阻，为开路电压，为输出或者输入电流，为工作电压。
基于大数据的新能源车电池故障预测系统的研究9图2-2Rint模型如图2-3开路电压与电阻的关系：=+0(24)计算出各个单体内阻，就可以结合极差公式与标准差公式得出相应的单体一致性指标：=√1∑()2=1(25)=(26)=1∑=1(27)其中，为内阻标准差，N为单体个数，为单体内阻阻值，R为极差，为单体内阻均值。2.2.2基于SOC的单体一致性评估电池的SOC可以直观的反映出电池的工作状态，并反映出充放电状态的参数。不管是对电池寿命的研究，还是对电池剩余容量的估计，亦或是对电池管理系统的设计都必须要用到荷电状态SOC这个参数，因此SOC的研究是电池研究的核心[38]。SOC的定义式通常表示为：=0∫0(28)式中，0是电池初始状态的SOC值，是电池的标定容量（额定容量），I是电流。该定义是利用的是额定容量，但是正常情况下电池的实际可用容量会比额定容量小，而且实际可用容量会在使用过程不断的减校因此对上式进行修改为：=0∫0(29)
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合时间序列卷积神经网络的轴承故障诊断[J]. 何强,唐向红,陆见光. 组合机床与自动化加工技术. 2020(03)
[2]用于智能电网大数据分析Lambda架构[J]. 王浩淼. 信息技术. 2020(02)
[3]基于开路电压法的磷酸铁锂电池SOC估算研究[J]. 申彩英,左凯. 电源技术. 2019(11)
[4]一种新能源车辆整车健康度评分系统[J]. 黄丽花,陈宇,黎飞,宁胜花,赵小羽. 汽车零部件. 2019(10)
[5]电池荷电状态估算方法研究[J]. 刘鹏飞. 汽车文摘. 2019(11)
[6]基于LTC4121的锂电池自动充电电源管理系统[J]. 邓文康,毕明德,廖武,王巨智,艾烨. 电源技术. 2019(10)
[7]锂电池全生命周期充电规划方法研究分析[J]. 袁臣虎,唐静雅,刘晓明,杨玉明,刘奇. 电源技术. 2019(10)
[8]容量增量内阻一致性在线检测方法[J]. 徐敏,刘中财,严晓,黄碧雄,王影,王炯耿. 储能科学与技术. 2019(06)
[9]基于N-Gram和动态滑动窗口的改进余弦相似度算法研究[J]. 张洪,钟凯迪,柴源,魏济,吴艳,谭锦涛,叶文韬. 成都大学学报(自然科学版). 2019(02)
[10]方形锂离子电池热失控情况下的热管理研究[J]. 李文元,方林. 船电技术. 2019(03)
博士论文
[1]残差聚类算法研究[D]. Milan Deepak Parmar.吉林大学 2019
[2]基于内阻变化特征的动力锂电池模块故障在线诊断研究[D]. 张华.哈尔滨工业大学 2017
硕士论文
[1]基于云计算的故障装备大数据技术研究[D]. 洪栋斌.北京邮电大学 2019
[2]基于Hadoop分布式计算平台的车辆监控系统数据的分析与应用[D]. 于士尧.北京邮电大学 2016
[3]电动汽车锂动力电池分选及成组技术研究[D]. 吴伟静.吉林大学 2015
本文编号：3071563
【文章来源】：福建工程学院福建省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
单体参数的影响关系
福建工程学院硕士学位论文8（c）为放电过程，并且后者为放电末期，此时荷电状态分别为1=10%、2=30%、3=0%、4=20%，此时会由于B3单体已经耗完电而导致整个电池组提前终止放电，如果继续放电会损坏单体B3。图2-2（c）到图（d）为再次充电过程。图2-2单体SOC不一致充放电过程2.2单体一致性的评估方法评估电池单体一致性的参数较多，以电压、SOC、内阻、温度较为容易获取，故而主要采取这四个进行讨论。一致性的判断实际是离散度的判断，一般为极差和标准差，若序列X为{1,2···1,}，则标准差，极差计算公式为：=√1∑()2=1(21)=(22)=1∑=1(23)其中，为标准差，N为样本数量，x为样本，R为极差，为均值。2.2.1基于内阻的单体一致性评估电池内阻通常情况下为欧姆内阻和极化内阻。采用最简单的Rint模型作为电池组的等效模型如图2-2所示，该模型认为电池是个理想的电压源和电阻的串联，其中0为电池内阻，为开路电压，为输出或者输入电流，为工作电压。
基于大数据的新能源车电池故障预测系统的研究9图2-2Rint模型如图2-3开路电压与电阻的关系：=+0(24)计算出各个单体内阻，就可以结合极差公式与标准差公式得出相应的单体一致性指标：=√1∑()2=1(25)=(26)=1∑=1(27)其中，为内阻标准差，N为单体个数，为单体内阻阻值，R为极差，为单体内阻均值。2.2.2基于SOC的单体一致性评估电池的SOC可以直观的反映出电池的工作状态，并反映出充放电状态的参数。不管是对电池寿命的研究，还是对电池剩余容量的估计，亦或是对电池管理系统的设计都必须要用到荷电状态SOC这个参数，因此SOC的研究是电池研究的核心[38]。SOC的定义式通常表示为：=0∫0(28)式中，0是电池初始状态的SOC值，是电池的标定容量（额定容量），I是电流。该定义是利用的是额定容量，但是正常情况下电池的实际可用容量会比额定容量小，而且实际可用容量会在使用过程不断的减校因此对上式进行修改为：=0∫0(29)
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合时间序列卷积神经网络的轴承故障诊断[J]. 何强,唐向红,陆见光. 组合机床与自动化加工技术. 2020(03)
[2]用于智能电网大数据分析Lambda架构[J]. 王浩淼. 信息技术. 2020(02)
[3]基于开路电压法的磷酸铁锂电池SOC估算研究[J]. 申彩英,左凯. 电源技术. 2019(11)
[4]一种新能源车辆整车健康度评分系统[J]. 黄丽花,陈宇,黎飞,宁胜花,赵小羽. 汽车零部件. 2019(10)
[5]电池荷电状态估算方法研究[J]. 刘鹏飞. 汽车文摘. 2019(11)
[6]基于LTC4121的锂电池自动充电电源管理系统[J]. 邓文康,毕明德,廖武,王巨智,艾烨. 电源技术. 2019(10)
[7]锂电池全生命周期充电规划方法研究分析[J]. 袁臣虎,唐静雅,刘晓明,杨玉明,刘奇. 电源技术. 2019(10)
[8]容量增量内阻一致性在线检测方法[J]. 徐敏,刘中财,严晓,黄碧雄,王影,王炯耿. 储能科学与技术. 2019(06)
[9]基于N-Gram和动态滑动窗口的改进余弦相似度算法研究[J]. 张洪,钟凯迪,柴源,魏济,吴艳,谭锦涛,叶文韬. 成都大学学报(自然科学版). 2019(02)
[10]方形锂离子电池热失控情况下的热管理研究[J]. 李文元,方林. 船电技术. 2019(03)
博士论文
[1]残差聚类算法研究[D]. Milan Deepak Parmar.吉林大学 2019
[2]基于内阻变化特征的动力锂电池模块故障在线诊断研究[D]. 张华.哈尔滨工业大学 2017
硕士论文
[1]基于云计算的故障装备大数据技术研究[D]. 洪栋斌.北京邮电大学 2019
[2]基于Hadoop分布式计算平台的车辆监控系统数据的分析与应用[D]. 于士尧.北京邮电大学 2016
[3]电动汽车锂动力电池分选及成组技术研究[D]. 吴伟静.吉林大学 2015
本文编号：3071563
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