一种锂电池组微短路故障诊断方法

文档序号:38173391发布日期:2024-05-30 12:27阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种锂电池组微短路故障诊断方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种锂电池组微短路故障诊断方法,其特征在于:所述相关系数选择pearson相关系数。

3.根据权利要求2所述的一种锂电池组微短路故障诊断方法,其特征在于:所述步骤s1包括以下步骤:

4.根据权利要求1或2所述的一种锂电池组微短路故障诊断方法,其特征在于:在所述步骤s2中,采用核主成分分析算法计算平方预测误差统计量及其控制阈值。

5.根据权利要求4所述的一种锂电池组微短路故障诊断方法,其特征在于:所述步骤s2包括以下步骤:

6.根据权利要求5所述的一种锂电池组微短路故障诊断方法,其特征在于:在所述步骤s24中,采用累计方差贡献率方法来确定主元个数k,取累计方差贡献率大于65%时的主元个数。

7.根据权利要求1或5所述的一种锂电池组微短路故障诊断方法,其特征在于:所述步骤s3包括以下步骤:

8.根据权利要求1或5所述的一种锂电池组微短路故障诊断方法,其特征在于:在所述步骤s4中,将锂电池组实际运行时的平方预测误差统计量与所述步骤s2计算出的控制阈值进行比较,若锂电池组实际运行时的平方预测误差统计量大于所述控制阈值,则认为锂电池组有故障发生,反之,则没有故障发生。

9.根据权利要求1或2所述的一种锂电池组微短路故障诊断方法,其特征在于:在所述步骤s5中,采用贡献图法实现电池组的故障定位。

10.根据权利要求9所述的一种锂电池组微短路故障诊断方法,其特征在于:所述步骤s5包括以下步骤:


技术总结
本发明公开了一种锂电池组微短路故障诊断方法,属于锂电池组短路故障诊断领域。本发明从电池组电压原始数据中提取各单体电池电压之间的Pearson相关系数,作为故障诊断的特征量;采用KPCA算法对提取的特征量进行分析,获得平方预测误差统计量及控制阈值;获取电池组实际运行时的平方预测误差统计量并将其与控制阈值进行比较,判断该电池组是否存在短路故障;如果存在故障,进而计算各Pearson相关系数对SPE统计量的贡献率,实现电池组的故障定位。本发明利用Pearson相关系数放大电压信号微小的波动,并结合KPCA算法,实现电池组微短路故障诊断,准确度较高。

技术研发人员:刘世林,方乐,孙超,孙波,程凡永,田纲领,李德俊,韩超
受保护的技术使用者:安徽工程大学
技术研发日:
技术公布日:2024/5/29
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