一种改进串联电池组性能的方法研究

研究了并联小容量电池对磷酸铁锂电池组性能的影响,其中小容量电池是通过两个二极管并联到电池组内各个单体电池两端,在不同温度下,通过对电池组的容量、混合脉冲、倍率放电和循环一致性的测试分析,发现并联小容量电池对电池组的总体性能有所提升,对磷酸铁锂电池组的广泛使用具有重要意义。     

基于改进型主成分分析的电力变压器潜伏性故障诊断

基于变压器油中溶解气体分析(DGA),提出采用改进型主成分分析(PCA)法对变压器内部潜伏性故障进行诊断。该方法不采用传统主成分分析的标准化方法,而是采用样本指标绝对值之和对样本指标值进行标准化处理,既消除各指标数值在数量级上的差异,又保持了各个样本间的信息差异特征;根据主成分的累计贡献率选取样本主成分,对样本主成分之间的欧氏距离进行聚类,判断变压器的故障类型。实例诊断表明,该方法能有效地提高变压器内部潜伏性故障诊断的准确率。     

主成分分析在变压器故障诊断中的应用研究

运用主成分分析法,经过矩阵变换、降低维数以提取故障信息的主要特征实现了变压器的故障诊断;同时分析了诊断中该方法的应用方式与过程。实例表明,在有用信息量损失较小的前提下,该方法可以提炼故障信息而不影响分析结果。     

基于主成分分析和基因表达式程序设计的变压器故障诊断

提出一种基于主成分分析的基因表达式程序设计算法,并将其应用于变压器故障诊断中。用主成分分析对原数据进行一系列变换,可降低特征向量的维数,并消除向量间的不相关性;从而减小了故障分类器的计算复杂度,提高训练及测试的精度。然后将得到的新样本数据用基因表达式程序设计算法进行训练,构建变压器故障的诊断模型。利用该诊断模型对170组能反映出各种故障而又不冗余的变压器DGA数据进行学习,对另外130个实例进行诊断,取得了很好的效果。实验表明,所采用的算法比单独使用遗传规划或基因表达式程序设计具有更高的诊断精度和稳定性。     

适用于串联电池包的短路故障诊断方法

锂离子电池短路故障是诱发锂离子电池热失控事故的主要原因.特别是梯次利用场景下,串联电池包中电池的不一致性差异使得电池更容易发生短路故障,增加了热失控的风险.电池包中某一电池短路时,该电池的电压因能量流失而出现显著下降,而其余电池的电压不会出现显著下降,因此可以利用电池电压下降的差异识别短路故障.然而,由于电池包中存在不...     

基于LTC6802的电池组监控平台的电路设计

应用美国Linear Technology公司推出的电池组监控芯片LTC6802,设计了一套可用于锂离子电池组的监控平台。该系统单板可实现对多达12节串联单体电池的监控,可采用分布式结构实现对更多单体的监控。本系统设计实现的功能包括单体电压采集、单体温度采集、电池组被动均衡以及分布式CAN通信等。LTC6802的主要特点在于其电压采集精度高,并具有较高的集成度,在电池应用设备中特别是在纯电动/混合动力汽车中具有良好的应用前景。     

基于主成分分析与ILM-DGRBF网络的SOH估算

针对锂离子电池健康状态(SOH)估算精度低的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)与改进LM算法 双高斯核RBF(ILM DGRBF)神经网络的方法,实现了SOH的准确估算。首先,提取与锂离子电池容量衰退高度相关的健康因子(HI),采用PCA方法进行降维处理,减少HI之间冗余度。其次,创建双高斯核RBF神经网络,利用改进LM算法实现网络参数在线学习,建立ILM DGRBF神经网络。再次,利用数据增强的电池测试数据训练ILM DGRBF实现SOH估算。验证表明,经PCA降维得到的主成分1能够有效地反应锂离子电池的老化趋势,可用于SOH的估算;与其他模型相比,所建ILM DGRBF模型具有更高的估算精度和更好的鲁棒性,估算结果的误差控制在15%以内。最后,基于该方法构建一种新的SOH智能估算系统,为电池安全管理提供参考依据。     

基于主成分分析和支持向量机的变压器故障综合诊断方法

本文提出了一种基于主成分分析和支持向量机相结合的电力变压器故障综合诊断方法。该方法首先应用主成分分析法对样本进行特征提取和主要信息的获取,形成新的样本集。然后,建立支持向量诊断模型,并用新的样本集对其进行学习训练和诊断。该方法实现了两种算法的优势互补,提高了样本信息存在噪声污染或不完备时变压器故障诊断的准确性。实验结果表明该方法有效、可行,具有较高的诊断准确率。     

基于软开关的串联电池组均衡拓扑

电动汽车动力电池组的均衡管理对提高电池的一致性具有重要的应用价值。针对基于硬开关的串联电池组电容型均衡拓扑开关损耗较大的缺点,提出一种基于软开关的串联电池组均衡拓扑。该拓扑利用准谐振技术,通过选取开关频率等于谐振频率,使电路处于准谐振状态,实现开关管的零电流切换,以达到降低开关损耗的目的。仿真和实验结果表明,该拓扑在均衡过程中电池电压趋于一致,并且可实现开关管的零电流切换,达到了预期的均衡效果。     

串联电池组接触电阻故障诊断分析

开发资源节约型、环境友好型的电动汽车是当前全球汽车技术革命和产业转型的前沿阵地和技术制高点。为确保电动汽车行驶过程中的安全,避免电池发生功率衰退故障,采用一阶RC等效电路模型分析电池组的接触故障,并利用最小二乘法对模型参数进行识别,研究模型参数随电池荷电状态的变化规律。然后,在Simscape仿真模拟电池故障现象的基础上,分析出现电池电压变化异常的电池故障,得知其原因为接触电阻故障或内阻异常增加。最后,通过实验对比故障前后单体电池的电压、电流和内阻,总结得到电池发生接触故障的方法。     

统计分析和密度聚类的锂离子电池组内短路故障诊断

随着锂离子电池系统在电动汽车中的广泛应用,电池组短路引起的安全问题日益凸显,因此动力电池的状态监测与故障诊断备受关注。针对当前非模型故障诊断方法存在的泛用性低、抗干扰性差和电池组不一致性突出等问题,提出了一种基于统计分析和密度聚类的电池组短路故障诊断方法。首先根据遗忘机制,利用核密度估计的相对熵和相关系数提取电池组的故障信息,用于识别短路引起的电池电压和温度变化;接着采用基于密度的空间噪声聚类算法(DBSCAN)自动识别短路故障电池。该方法的鲁棒性在噪声干扰和电池组较大不一致性的条件下得到了有效验证。随后,在不同程度的微短路情况下(短路电阻分别为1、5和10Ω)进行故障诊断,结果表明在10Ω短路情况下故障诊断的准确率能够达到92.17%。最后通过对比分析,表明该诊断方法能够有效检测和定位短路电池,并且故障越严重,诊断所需时间越短。     

基于贝叶斯网络的电池管理系统故障诊断方法

针对电池管理系统工作环境复杂、故障不确定的特点,提出一种基于贝叶斯网络的电池管理系统故障诊断方法。该方法利用领域专家知识确立故障节点、围绕电池管理系统结构进行层次划分,电池管理系统的历史数据、检修记录表用来进行网络的结构和参数学习。建立起电池管理系统故障诊断的贝叶斯网络。将该网络应用于电池管理系统的故障诊断,并针对不同故障进行实验,结果验证该方法在电池管理系统故障诊断上具有较高的区间正确率。方法为电池管理系统的故障诊断提供了新手段。诊断结论对电池管理系统的优化设计具有指导性意义。     

基于STM32F205芯片的耐压型电池管理系统的研制

介绍了一款基于STM32F205芯片设计,应用于深海载人潜航器充油锂电池组的电池管理系统。详述了该系统的硬件和软件设计,以及元器件选型要求。配备该系统的DC110 V/500 Ah磷酸铁锂电池组进行了30次陆地常压试验和5次78 MPa的压力筒试验。试验结果表明:系统运行稳定,监测与通信功能正常,检测精度与常压环境无异,具有较好的性能表现。为后续在潜航器上开展工程化应用提供了参考。     

一种基于频谱分析的可控整流电路故障诊断方法

以12脉波可控整流电路为例,简要介绍了大功率整流装置的工作原理,并对各种故障情况 下的整流波形进行详细分析和归类;定义了一种"面积",对故障波形进行逻辑预处理,建立了故障模 型,再利用DFT分析方法对模式向量进行谱分析,提出了故障诊断方法;最后归纳出故障诊断系统 的实验算法,总结了本方法的特点并将其推广至其他形式整流电路。     

基于新型故障树的微控制器系统故障诊断方法

为更好解决以微控制器为主控芯片系统的故障诊断与故障搜寻问题,提出一种输入输出型的故障树模型,应用这种特殊故障树可简化故障推理机制,简便迅速的进行故障诊断与搜寻。该方法从故障树层间引出检测节点,并建立输入输出型最小割集故障树模型,实现了在某新型火炮上的快速自动化检测和精确的故障诊断与故障定位。     

基于模糊FMEA分析的系统自动故障诊断方法

在缺乏历史数据统计的情况下,传统系统故障诊断方法无法进行自动诊断。对此提出了一套基于模糊FMEA分析的系统故障自动诊断的方法。该方法结合故障模式、影响及危害分析诊断模型,实现了基于不同观测数据的故障诊断,并在计算风险优先数(RPN)时引入模糊理论建模,通过灰色关联理论解模糊集得出故障危害程度的模糊风险优先数(FRPN),达到了在缺乏统计数据的情况下将专家经验融入评价模型的目的。以计量自动化系统故障(异常)智能化自诊断系统作为分析案例,通过对比仿真计算与实际运行一年的风险优先数验证了方法的可行性。     

基于能量分配的退役电池组均衡方法

针对退役电池组存在明显的不一致性问题,提出一种高效的可重构的均衡电路,该电路可以接入或旁路任意电池,以满足多个电池同时均衡的需求。在此基础上提出一种基于能量分配的均衡方法,通过非线性规划遗传算法求解各单体电池每个周期能量分配比例,从而计算出单体电池接入时长。同时在均衡过程中动态控制开关保持电池组接入电池数量固定,能有效避免可重构均衡电压波动大的问题。在MATLAB/Simulink搭建仿真模型验证,结果表明,与传统可重构均衡方法相比,所提方法在均衡过程中可以有效地保持电池组电压的稳定;与传统求解能量分配比例方法相比,所提求解方法在充电和放电状态下均衡时间分别减少约12.31%和13.39%,验证了方法的有效性。     

电动自行车电池组的被动均衡充电

串联电池组有主动均衡和被动均衡两种充电模式。主动均衡充电可以有效延长电池组的寿命。我国电动自行车铅酸蓄电池普遍采用被动均衡充电方式。对于24 V以上的铅酸蓄电池组,被动均衡充电方式不能有效控制每一只电池,可能导致实际容量早衰,循环寿命缩短。     

动力锂电池组充放电智能管理系统设计与实现

锂离子电池组充放电过程中对电压、电流和温度比较敏感,而且各单体电池存在不一致性.提出了一种新的锂电池组充放电智能管理系统,能够实时检测电池组单体的电压、电流和温度,控制电池组均衡充放电,并实现对电池组充放电过流保护和负载短路过流保护.系统具有集成度高,体积小,精度高,反应快并能够灵活地扩展系统容量等优点.     

基于故障分量原理的配电网高阻接地故障检测方法

配电网中发生高阻接地故障时,短路电流小于传统过流保护的阈值,无法被常规保护装置检测和清除。若不及时消除短路电路,极易演化成严重故障。针对该问题,文中首先分析发生高阻接地故障时配电网的故障分量特征和基于母线处的正序电压故障分量与其相连接的各馈线正序电流故障分量的相位差特征,给出适用于配电网高阻接地故障检测的故障判据。然后,为解决配高阻接地故障检测过程中系统不平衡引起的一系列问题,制定了相应的故障检测启动判据。基于该故障检测判据和启动判据,制定基于故障分量原理的配电网高阻接地故障检测方法。最后,在PSCAD/EMTDC仿真软件中建立含架空线路的中压配电网模型,仿真结果验证了所提高阻接地故障检测方法的正确性。