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公开(公告)号：CN113671380B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110968446.3
申请日：2021-08-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的动力电池系统多故障诊断方法，包括故障检测和故障隔离两部分，故障检测针对电池故障早期预警问题，使用编码解码架构的深度学习模型，编码过去一段时间窗口内所测端电压、电流和温度序列，利用之后的电流和温度实测值解码出同步的端电压，与实测对比生成残差序列，经软阈值处理后由多级报警评估策略决定是否触发报警，该报警策略能消除误差波动，防止误报警。之后训练故障隔离深度学习模型，输入软阈值处理后的残差序列，隔离模型输出各故障是触发报警诱因的概率，进而隔离出各故障，从而简化了隔离各传感器故障类型的难度。
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公开(公告)号：CN111965547B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011036224.X
申请日：2020-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/392 , B60L58/10
Abstract: 本发明提供了一种基于参数辨识法的电池系统传感器故障诊断方法。该方法为：首先根据实验构建电池的OCV‑SOC‑容量三维响应面、阈值模型及容量估计模型；然后根据容量估计模型得到的容量值和安时积分法得到的SOC在三维响应面中查找到开路电压OCV的参考值；OCV的估计值则通过在线辨识算法估计得到；再将安时积分法得到的SOC代入阈值模型得到当前SOC时的故障诊断阈值；最后将OCV的参考值和估计值之差作为残差用于残差评价，当残差绝对值超过所设阈值即可判断传感器出现故障。本发明不仅考虑了电池老化和SOC对OCV参考值的影响，还考虑了OCV残差在全SOC区间的差异特性，有效降低了在电池全寿命周期传感器故障诊断的误警率和漏警率。
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公开(公告)号：CN112731181A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011608797.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/389 , G01R31/378 , G06F30/367 , G16C20/70
Abstract: 一种基于电化学原理的锂离子电池阻抗模型，涉及锂离子电池阻抗模型，其电池总阻抗：Z(ω)＝jωLw+Rohm+ZSEI，ino+ZSEI，org+ZDL+Zele+Zsld；并详细研究公开了电池总阻抗中液相阻抗、固相阻抗、SEI有机层阻抗、SEI无机层阻抗的模型。本发明具有能够完整描述电池内部反应过程，且模型的运算量小、模型的计算效率高等优点。
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公开(公告)号：CN111965548B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011036233.9
申请日：2020-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/382
Abstract: 本发明提供了一种基于状态估计法的电池系统传感器故障诊断方法。该方法为：首先构建电池模型，然后采用基于模型的方法进行电池荷电状态实时估计，然后采用一定时间段内的电量变化与荷电状态变化的比值确定电池容量，通过改变所用时间段的起点和终点所对应的初始时刻分别得到容量参考值和五组容量估计值，再将容量参考值和估计值分别做差得到五组容量残差，最后将五组容量残差分别和阈值进行对比，当一组或组个残差绝对值达到或超过阈值即可判定传感器出现故障。
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公开(公告)号：CN113805065A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111102586.9
申请日：2021-09-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/3835 , G01R31/396
Abstract: 一种基于余弦相似度的混联电池组多故障诊断方法，涉及车载动力电池系统故障诊断领域，采用交错电压测量设计安装电压传感器的位置，根据异常测量电压的传感器编号，判断出故障的类型和位置；利用所建立的检测模型，计算编号相邻的传感器测量电压值的余弦相似度。将所有余弦相似度的值作为故障诊断策略的输入，得出故障的类型。至此，可以区分出传感器故障、连接松脱故障和短路故障。最后，根据所提出的隔离模型，对具有相似特征的外部短路和内部短路故障，以及传感器故障中的电压冻结和随机偏差，设置不同的阈值进行隔离。本发明无需其余的计算和模型，就可以实现多种类型故障的诊断，大大简化了电池系统故障诊断的难度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111965548A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202011036233.9
申请日：2020-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/382
Abstract: 本发明提供了一种基于状态估计法的电池系统传感器故障诊断方法。该方法为：首先构建电池模型，然后采用基于模型的方法进行电池荷电状态实时估计，然后采用一定时间段内的电量变化与荷电状态变化的比值确定电池容量，通过改变所用时间段的起点和终点所对应的初始时刻分别得到容量参考值和五组容量估计值，再将容量参考值和估计值分别做差得到五组容量残差，最后将五组容量残差分别和阈值进行对比，当一组或组个残差绝对值达到或超过阈值即可判定传感器出现故障。
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公开(公告)号：CN112731181B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202011608797.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/389 , G01R31/378 , G06F30/367 , G16C20/70
Abstract: 一种基于电化学原理的锂离子电池阻抗模型，涉及锂离子电池阻抗模型，其电池总阻抗：Z(ω)＝jωLw+Rohm+ZSEI,ino+ZSEI,org+ZDL+Zele+Zsld,i；并详细研究公开了电池总阻抗中液相阻抗、固相阻抗、SEI有机层阻抗、SEI无机层阻抗的模型。本发明具有能够完整描述电池内部反应过程，且模型的运算量小、模型的计算效率高等优点。
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公开(公告)号：CN113671380A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110968446.3
申请日：2021-08-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的动力电池系统多故障诊断方法，包括故障检测和故障隔离两部分，故障检测针对电池故障早期预警问题，使用编码解码架构的深度学习模型，编码过去一段时间窗口内所测端电压、电流和温度序列，利用之后的电流和温度实测值解码出同步的端电压，与实测对比生成残差序列，经软阈值处理后由多级报警评估策略决定是否触发报警，该报警策略能消除误差波动，防止误报警。之后训练故障隔离深度学习模型，输入软阈值处理后的残差序列，隔离模型输出各故障是触发报警诱因的概率，进而隔离出各故障，从而简化了隔离各传感器故障类型的难度。
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公开(公告)号：CN113176503A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110443302.6
申请日：2021-04-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 一种基于电化学过程的全SOC范围锂离子电池等效模型，涉及锂离子电池等效模型领域，包括由电容Ccapacity、Cds1、Cds2，电阻Rds1、Rds2，电流源一和电流源二组成的锂离子电池实时SOC模拟模型和由电容Cdl、Cconc，两个，阻抗Zctr，电压源UOCV、端电压Ut组成的锂离子电池端电压响应模拟模型两部分；Ut＝UOCV(USOC_surf)‑IRohm‑ηctr‑ηconc；本发明在锂电池全SOC范围模拟精度高、计算效率高，避免了偏微分方程的求解，更适于应用于BMS。
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公开(公告)号：CN112858917A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110052494.8
申请日：2021-01-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/385 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12
Abstract: 一种基于遗传算法优化神经网络的电池系统多故障诊断方法，涉及新能源汽车动力电池系统安全领域。对所选动力电池加载动态应力测试实验，对电流传感器采集数据和电压传感器采集数据注入多种类型的故障信号，建立故障特征与故障类型的对应关系，建立神经网络，利用遗传算法对该神经网络进行优化，取得电池系统的电流、电压传感器故障数据，采用min‑max标准化，建立传感器的故障特征与故障类型的样本数据；依据样本建立矩阵导入神经网络中，作为系统输入和目标输出进行训练，建立对多种故障进行综合诊断的检测系统，有效提高了故障诊断的检测范围，同时所引入的遗传算法也提高了神经网络运行的效率以及结果的准确率。
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