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基于数据驱动的电动汽车电池安全风险预测 被引量：2
1
作者 胡杰 余海 +1 位作者 杨博闻 程雅钰 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期814-824,共11页
为了对电池安全风险进行准确预测,本文提出基于一种车-天气-驾驶员的多指标电池安全风险预测方法。首先提取车内外多维度信息即运用数据挖掘提取了天气状况、汽车行驶工况和驾驶风格等多指标特征,以模拟实际的电池应用场景;然后通过随... 为了对电池安全风险进行准确预测,本文提出基于一种车-天气-驾驶员的多指标电池安全风险预测方法。首先提取车内外多维度信息即运用数据挖掘提取了天气状况、汽车行驶工况和驾驶风格等多指标特征,以模拟实际的电池应用场景;然后通过随机森林和SHAP组合模型的方式对特征进行筛选,从而提高了模型的泛化性和鲁棒性;最后将电池安全风险预测问题解耦为机器学习预测和时间序列预测问题,分别选择XGBoost和随机森林模型进行预测,并在此基础上建立新的Stacking集成模型对电池安全风险进行预测。最终模型的预测效果和数据实验的结果表明,该方案对电动汽车电池安全风险能做出较为准确的预测,可以为安全化、智能化的电池管理系统提供辅助决策信息。 展开更多
关键词 电池安全 多指标特征 Stacking集成 数据实验
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基于WOA-VMD和香农熵的锂电池早期故障诊断研究
2
作者 胡杰 程雅钰 +2 位作者 余海 贾超明 卿海华 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1189-1196,共8页
针对当前电池管理系统无法诊断早期故障的问题,本文提出了一种基于WOA-VMD和香农熵的锂电池早期故障诊断方法。首先引入鲸鱼优化算法对变分模态分解算法进行参数寻优,提高变分模态分解算法的分解效果,使之分解得到包含更多故障特征信息... 针对当前电池管理系统无法诊断早期故障的问题,本文提出了一种基于WOA-VMD和香农熵的锂电池早期故障诊断方法。首先引入鲸鱼优化算法对变分模态分解算法进行参数寻优,提高变分模态分解算法的分解效果,使之分解得到包含更多故障特征信息的本征模态函数分量,再对单体电池电压信号进行分解重构,减少测量噪声和额外激励电压造成的影响。进而采用滑动窗口计算单体电压的香农熵极差和单体电压离差的总体香农熵,设置合适的阈值进行早期故障诊断。经过实际车辆数据验证,该方法可以提前10 min左右进行故障预警,且对于无故障车辆不会产生虚假预警,具有较强的鲁棒性和可靠性。 展开更多
关键词 鲸鱼算法 变分模态分解算法 香农熵 故障诊断
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基于局部均值分解与局部离群因子动力电池故障诊断
3
作者 胡杰 贾超明 +1 位作者 程雅钰 余海 《汽车工程学报》 2024年第3期422-432,共11页
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... 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。 展开更多
关键词 局部均值分解 峭度 故障诊断 局部离群因子 动力电池
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