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一种新型的电动汽车电池系统故障诊断与隔离技术

发布时间: 2024-11-06

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 委托开发
成果类型： 发明专利,实用新型专利
行业领域：
制造业,汽车制造业
成果介绍
提出了一种基于数据驱动的电池系统故障检测与隔离模型，实现了新能源电动汽车电池系统微小和早期故障的准确检测与隔离。首先利用电池系统的状态数据建模并进行训练，然后利用模型检测故障，依据故障隔离变量定位到故障位置，最后根据模型结果可以及时预警并有利于工程师进行现场事故原因排查。研究成果论文被中科院一区顶刊《appliedenergy》发表。
成果亮点
所提出的数据驱动方法大大节省了人工标注的成本，是一种高效、经济的技术方案，且其他数据驱动方法具有更准确的检测性能。该技术方案解决了利用无监督算法难以构建准确的电池系统故障隔离的问题。同时，该方案具有高度的通用性和可扩展性，可用于各种车型的各种电池系统，以及储能装置。
团队介绍
安徽工程大学是一所以工为主的省属多科性高等院校和安徽省重点建设院校，学校办学始于1935年安徽私立内思高级职业学校，历经芜湖电机制造学校、芜湖机械学校、安徽机电学院、安徽工程科技学院等办学阶段，2010年更名为安徽工程大学。学校设有17个二级学院和继续教育学院，60余个本科招生专业。作为省级博士立项建设单位，学校有17个一级学科硕士学位授权点，11个硕士专业学位授权类别。
成果资料