基于熵和聚类算法的锂离子电池组短路故障诊断方法
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基于熵和聚类算法的锂离子电池组短路故障诊断方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明涉及一种基于熵和聚类算法的锂离子电池组短路故障诊断方法,属于电池技术领域。该方法首先通过滑动窗口实时计算各单体电池的电压和温度对电池组中值的相对熵,用于识别由短路引起的电池电压和温度的变化,然后采用基于密度的聚类算法DBSCAN对计算的相对熵进行聚类分析,自动检测和定位故障电池。通过在不同工况和不同类型的短路情况下对本文提出的方法进行了验证,实验结果表明该诊断方法能够在短时间內检测和定位出故障电池,故障越严重诊断出故障电池所需要的时间越短。该方法直接对传感器测量值采用统计和聚类分析,不需要进行繁琐的参数辨识以及试错方式确定故障阈值,适用于不同电池和不同场景,提高了故障诊断方法的泛用性。
本发明涉及一种基于熵和聚类算法的离子电池组短路故障诊断方法,属于电池技术领域。该方法首先通过滑动窗口实时计算各单体电池的电压和温度对电池组中值的相对熵,用于识别由短路引起的电池电压和温度的变化,然后采用基于密度的聚类算法DBSCAN对计算的相对熵进行聚类分析,自动检测和定位故障电池。通过在不同工况和不同类型的短路情况下对本文提出的方法进行了验证,实验结果表明该诊断方法能够在短时间內检测和定位出故障电池,故障越严重诊断出故障电池所需要的时间越短。该方法直接对传感器测量值采用统计和聚类分析,不需要进行繁琐的参数辨识以及试错方式确定故障阈值,适用于不同电池和不同场景,提高了故障诊断方法的泛用性。
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