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公开(公告)号：CN115494418A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211462784.0
申请日：2022-11-22
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/3835 , G01R31/378 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种基于时间序列分解算法的锂电池单体异常检测方法及系统，该技术方案利用时序分解算法对采集得到的电池电压数据进行分解，以获得电池电压的趋势项分量（Trend Component）。随后提取出趋势项分量，计算相邻电池单体的趋势项分量的余弦相似度，并与设定阈值进行比较，可以实时检测锂电池故障，快速准确的识别出异常单体电池。本发明的有益效果是：（1）基于时间序列分解算法，获得各单体电池电压的趋势项分量，可以有效剔除噪声和残余项的干扰；（2）采用了余弦相似度算法，能够实现在线实时的电池故障检测，计算速度快，准确率高。
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公开(公告)号：CN115308631B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211223879.7
申请日：2022-10-09
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/367 , G06F17/16 , B60L58/18
Abstract: 本发明针对实际运行中的新能源汽车数据提出了一种新能源汽车动力电池组故障诊断方法及系统。本发明采用一种基于特征指数化的方法提取电压的新特征，能够有效地放大电池单体的故障，易于实现更快速的预警；其次，并采用基于K‑means聚类的参考单体选择方法，能够有效的减少各单体不一致性导致的误报；最后，将动态时间规划(DTW)算法引入电池组的故障诊断领域并修正DTW算法。最后将提取的故障特征作为修正的DTW算法的输入，算法输出结果最优路径值DS与设定的阈值比较，能够实现电池组的在线故障诊断。
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公开(公告)号：CN114563718A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210444437.9
申请日：2022-04-26
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/396 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种动力电池系统故障诊断方法及装置。包括：获取采集数据并对其在设定时间窗口内的数据进行稳健局部加权回归算法降噪；对清洗后的数据进行函数拟合后计算斜率，并获取设定时间窗口内的最小斜率及其对应的单体电池编号；若相同单体的有效最值的次数大于设定阈值，则判定其出现故障，其中有效最值指相同单体在连续多个设定时间窗口都出现最小斜率。因此，本发明具有如下优点：1、将稳健局部加权回归降噪方法和最小二乘法拟合电压曲线斜率相结合，提出了一种新的算法框架，能在满足算法对斜率计算需求的同时还能有效的处理数据；2、在算法中设计了遗忘机制并提出了有效最值的概念，能够实现在线的电池故障诊断，计算速度快，准确率高。
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公开(公告)号：CN115308631A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211223879.7
申请日：2022-10-09
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/367 , G06F17/16 , B60L58/18
Abstract: 本发明针对实际运行中的新能源汽车数据提出了一种新能源汽车动力电池组故障诊断方法及系统。本发明采用一种基于特征指数化的方法提取电压的新特征，能够有效地放大电池单体的故障，易于实现更快速的预警；其次，并采用基于K‑means聚类的参考单体选择方法，能够有效的减少各单体不一致性导致的误报；最后，将动态时间规划(DTW)算法引入电池组的故障诊断领域并修正DTW算法。最后将提取的故障特征作为修正的DTW算法的输入，算法输出结果最优路径值DS与设定的阈值比较，能够实现电池组的在线故障诊断。
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