随着环境污染和能源危机越来越严重,以电动汽车为主的新能源汽车已成为未来车辆发展的主要趋势和焦点.在车辆运行过程中及时,精确地预测电压异常是预防电池发生故障的关键.通过高采样频率采集了20台电动汽车的车辆运行数据,并对获取的车辆数据进行数据
2024年4月18日 · 本发明提供了一种基于电压异常的动力电池安全方位预警方法,通过将GBDT算法、孤立森林算法及箱型图法有机结合来建立单体电压预测模型及异常单体识别模型,且全方位面考虑了影响电池电压的车辆充电状态、运行状态、驾驶行为等多种因素,从而能够快速而
随着环境污染和能源危机越来越严重,以电动汽车为主的新能源汽车已成为未来车辆发展的主要趋势和焦点.在车辆运行过程中及时、精确地预测电压异常是预防电池发生故障的关键.通过高采样频率采集了20台电动汽车的车辆运行数据,并对获取的车辆数据进行数据
通过结合大数据技术,基于本文所提动力电池电压异常波动检测模型,对380 辆无任何异常报警的同型号电动汽车单体电压异常波动频率进行计算,得到故障等级矩阵集,集合的维度与样本车辆数一致。
2024年10月25日 · 锂离子电池在充放电测试或者实际使用中,电压参数主要包括平台电压、中值电压、平均电压、截止电压等,典型放电曲线如图1所示。 平台电压是指电压变化最高小而容量变化较大时对应的电压值,磷酸铁锂、钛酸锂电池具有明显的平台电压,在充放电曲线中
2022年11月19日 · 本发明提供了一种预测精确度较高且适应实际工况下的新能源汽车电池故障报警和故障预警模型。通过本发明,可以实现对电池热失控的实时健康监控,提高电池管理效率,实现实时电池预警和报警,进而提高电池的安全方位使用。使用。使用。
2022年12月20日 · 摘要：随着环境污染和能源危机越来越严重,以电动汽车为主的新能源汽车已成为未来车辆发展的主要趋势和焦点.在车辆运行过程中及时、精确地预测电压异常是预防电池发生故障的关键.通过高采样频率采集了20台电动汽车的车辆运行数据,并对获取的车辆数据进行数据清洗与处理.通过分析研究高频采样率下的车辆运行数据与电池电压间的关系,提取挖掘了与电池单
2024年10月17日 · 锂离子电池在充放电测试或者实际使用中,电压参数主要包括平台电压、中值电压、平均电压、截止电压等,典型放电曲线如图1所示 简体中文
动力电池的压差故障与维修技术是新能源汽车推广和使用需要解 决的首要问题,一方面动力电池是新能源汽车的核心部分,如果动力 电池存在压差问题,那么很容易导致新能源汽车无法正常使用,为人 们的出行带来不必要的麻烦,甚至影响到人们对新能源
作为新能源汽车重要组成部分,动力电池的性能直接影响电动汽车使用寿命、电池能耗,需要较高水平的故障诊断技术,科学有效的判断出动力电池存在的故障问题,并采取有效的维修技术解决,确保动力电池可以安全方位稳定运行,使得电动汽车行业稳步发展。