一种新能源汽车动力电池组故障诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术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。本发明专利技术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

【技术实现步骤摘要】
一种新能源汽车动力电池组故障诊断方法及系统


[0001]本专利技术属于电池系统的故障检测领域，具体涉及利用无量纲指标提取电压特征，并基于K
‑
means和DTW算法的一种新能源汽车动力电池组故障诊断方法及系统。

技术介绍

[0002]电池故障一直是新能源汽车安全的一大隐患，早期的故障诊断会减少很多的新能源汽车安全事故，且一般前期的故障短路信号很微弱，因此实现电池故障的早期预警目前仍然是一大挑战。因此，急需开发一种锂离子电池的微小故障预警算法。
[0003]目前基于模型开发的故障诊断算法在实际运行车辆上运用时对模型精度要求高，对硬件、附加设备的要求也很高，很难应用于实际。而基于知识开发的故障诊断算法需要大量的故障数据支撑，实际应用中故障数据缺乏，模型规则难以建立，因此也很难应用到BMS中。

技术实现思路

[0004]本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种新能源汽车动力电池组故障诊断方法，包括获取电池组电压数据并对其进行数据清洗后进行FEF特征提取，从提取的FEF特征中确定放电参考曲本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种新能源汽车动力电池组故障诊断方法，其特征在于，包括获取电池组电压数据并对其进行数据清洗后进行FEF特征提取，从提取的FEF特征中确定放电参考曲线，放电参考曲线即为参考单体电池的放电参考曲线；获取待测单体电池电压数据并对其进行数据清洗后进行FEF特征提取，获取待测电池放电曲线，将待测电池放电曲线与放电参考曲线进行比较并计算两者最优路径，并设置自适应阈值，若最优路径DS大于设定阈值T，则认为该单体k为故障单体。2.根据权利要求1所述的一种新能源汽车动力电池组故障诊断方法，其特征在于，获取电池组电压数据对其进行数据清洗后建立电压矩阵；对电压矩阵利用FEF方法提取新的特征，FEF的计算公式如下：，表示第j采样时刻的所有单体平均电压值，表示第j时刻的第k个单体的电压值；保存每个单体在每个采样时刻下的FEF特征值，得到最终的特征矩阵。3.根据权利要求1所述的一种新能源汽车动力电池组故障诊断方法，其特征在于，构建由k个电池单体组成的动力电池组单体矩阵， n是采样时刻的次数；基于K
‑
means聚类的方法求取第j个时刻的k个单体中的簇中心点；将K
‑
means聚类的计算结果构建成一个簇中心矩阵C；比较各时刻与簇中心值最相近的单体电池，该单体即为参考单体电池。4.根据权利要求3所述的一种新能源汽车动力电池组故障诊断方法，其特征在于，设定一个区间半径，并令簇中心范围矩阵为在特征矩阵中，寻找第j个时刻的，属于的电池单体；记录j个时刻内所有符合要求的单体号N，
M表示单体在j时刻内符合要求的出现次...

【专利技术属性】
技术研发人员：武明虎，杜万银，陈金莲，郭乐铭，邢子轩，孙萌，张书凡，张凡，姜久春，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：