發(fā)布時(shí)間：2018-04-24 10:49

  本文選題：故障診斷 + 電動(dòng)汽車(chē)　； 參考：《智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：針對(duì)電動(dòng)汽車(chē)電池系統(tǒng)的故障采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)D-S證據(jù)理論組合規(guī)則完成診斷過(guò)程。為了避免單一途徑的診斷可能造成故障漏檢誤檢的狀況,決策層采用D-S證據(jù)理論組合規(guī)則來(lái)確定基于BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)兩種故障診斷算法結(jié)果。然而為了克服D-S證據(jù)理論處理高度沖突證據(jù)的缺陷,本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的D-S證據(jù)理論組合規(guī)則。首先,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電池故障進(jìn)行初步診斷,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)診斷準(zhǔn)確率來(lái)分配不確定信息并構(gòu)造證據(jù)體,又引入了證據(jù)間的支持矩陣來(lái)確定新的加權(quán)證據(jù)體。然后,把各個(gè)焦元的信任度融入D-S證據(jù)理論組合規(guī)則,從而融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)證據(jù)體及新加權(quán)證據(jù)體。最后,依據(jù)決策準(zhǔn)則確定鋰電池系統(tǒng)的故障狀態(tài)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出的改進(jìn)D-S證據(jù)理論融合診斷方法在電動(dòng)汽車(chē)鋰電池故障診斷中的有效性。
[Abstract]:The improved D-S evidence theory combination rule based on neural network is used to complete the diagnosis process for the battery system of electric vehicle. In order to avoid the situation that single way diagnosis may lead to false detection, the decision layer adopts the combination rule of D-S evidence theory to determine the results of two fault diagnosis algorithms based on BP network and RBF network. However, in order to overcome the defects of D-S evidence theory in dealing with highly conflicting evidence, this paper presents an improved D-S evidence theory combination rule based on neural network. Firstly, the neural network is used to diagnose the battery fault, the uncertain information is allocated and the evidence body is constructed by combining the accuracy of the network diagnosis, and the support matrix between the evidences is introduced to determine the new weighted evidence body. Then, the trust degree of each focal element is incorporated into the D-S evidence theory combination rule, thus the neural network evidence body and the new weighted evidence body are fused. Finally, the fault state of lithium battery system is determined according to the decision criterion. The effectiveness of the improved D-S evidence theory fusion diagnosis method for lithium battery fault diagnosis of electric vehicles is verified by simulation experiments.
【作者單位】： 上海電力學(xué)院自動(dòng)化工程學(xué)院;上海發(fā)電過(guò)程智能管控工程技術(shù)研究中心;同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：上海市“科技創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃”高新技術(shù)領(lǐng)域科研項(xiàng)目(15111106800) 上海市發(fā)電過(guò)程智能管控工程技術(shù)研究中心項(xiàng)目(14DZ2251100) 上海市電站自動(dòng)化技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(13DZ2273800)
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;U469.72;U472.9

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