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基于數(shù)據(jù)挖掘的電動汽車動力電池的故障預測研究

發(fā)布時間:2021-01-06 13:24
  隨著電動汽車新能源產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展,能源問題和環(huán)境問題得到很大的緩解,但由于技術(shù)儲備問題,國內(nèi)外出現(xiàn)諸多電動汽車自燃現(xiàn)象,產(chǎn)生的安全問題也引起人們的關(guān)注,這是阻礙電動汽車領(lǐng)域發(fā)展的重要因素之一,因此對電池的故障進行提前預測與診斷具有極其重要的現(xiàn)實意義。在如今這個時代,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為技術(shù)變革的突破點,誰能更好的挖掘出數(shù)據(jù)里隱藏的信息,就能在市場中取得先機。本文利用“國家新能源汽車監(jiān)控平臺”匯集的電池包數(shù)據(jù),以動力電池的實時故障為研究對象,在電動汽車實時行駛數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,以大數(shù)據(jù)的手段實現(xiàn)了對電池的故障進行診斷以及預測。本文的研究內(nèi)容如下:1、采用PCA降維以及K-means聚類預處理的方式對單體電壓數(shù)據(jù)進行處理和分析,識別并診斷出單體電池的各類故障;2、以電動汽車電池包的總電壓作為學習樣本,利用最小二乘支持向量機回歸算法(LS-SVR)的基本原理,建立了基于電池包總電壓的故障預測模型,實現(xiàn)了對總電壓過壓和欠壓故障的預測;3、為了提高模型的預測精度,采取網(wǎng)格法尋優(yōu)和K-折交叉驗證的方法優(yōu)化預測模型的參數(shù),再利用單體電壓數(shù)據(jù)對模型進行訓練,對狀態(tài)趨勢進行預測與故障預報。將支持向量回歸機與最小二乘... 

【文章來源】:北方工業(yè)大學北京市

【文章頁數(shù)】:59 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于數(shù)據(jù)挖掘的電動汽車動力電池的故障預測研究


總電壓過壓時的單體電壓

效果圖,欠壓報警,電壓降,單體


號、37號、39號電池也有著相反的差異性,產(chǎn)生故障的具體原因需要后續(xù)拆開??電池包才能分析。??圖2-3、圖2-4分別是故障發(fā)生前的50個數(shù)據(jù)點和故障發(fā)生后的101個數(shù)據(jù)??點PCA降維及k-means聚類后二維效果圖,從圖2-3和圖2-4對比中可以看出,??雖然故障后和故障前的降維聚類數(shù)據(jù)處理圖不完全一樣,但是從圖中能明顯看??到,28、36、45號電池都是遠離其它電池單體,可在所有電池中提取故障單體??的差異性,從而找出某個或者某類故障單體。??2.3.2欠電壓故障降維聚類對比分析??欠電壓報警是在電池包總電壓低于某一設置閾值時產(chǎn)生的,可能是在電動汽??車大電流放電或者電池己經(jīng)過放的情況下出現(xiàn)的結(jié)果。若報警不及時,將會令電??池包深度過放,嚴重損害電池壽命。??2——

效果圖,欠壓,單體,壓電


號、37號、39號電池也有著相反的差異性,產(chǎn)生故障的具體原因需要后續(xù)拆開??電池包才能分析。??圖2-3、圖2-4分別是故障發(fā)生前的50個數(shù)據(jù)點和故障發(fā)生后的101個數(shù)據(jù)??點PCA降維及k-means聚類后二維效果圖,從圖2-3和圖2-4對比中可以看出,??雖然故障后和故障前的降維聚類數(shù)據(jù)處理圖不完全一樣,但是從圖中能明顯看??到,28、36、45號電池都是遠離其它電池單體,可在所有電池中提取故障單體??的差異性,從而找出某個或者某類故障單體。??2.3.2欠電壓故障降維聚類對比分析??欠電壓報警是在電池包總電壓低于某一設置閾值時產(chǎn)生的,可能是在電動汽??車大電流放電或者電池己經(jīng)過放的情況下出現(xiàn)的結(jié)果。若報警不及時,將會令電??池包深度過放,嚴重損害電池壽命。??2——

【參考文獻】:
期刊論文
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碩士論文
[1]基于數(shù)據(jù)挖掘的葡萄酒質(zhì)量識別[D]. 林翠香.中南大學 2010



本文編號:2960650

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