基于SGMD-WD距离的电池故障诊断方法OA
针对锂离子电池在电动汽车应用中的安全问题,提出一种电池不一致性故障与内短路故障的诊断方法。基于大数据平台获取电池运行数据,采用辛几何模态分解算法(SGMD)对原始电压信号进行多尺度分解,通过辛正交特性实现噪声抑制与趋势特征提取。在此基础上引入改进的Wasserstein距离(WD)作为故障量化指标,构建基于分布相似性的故障诊断模型。通过计算相邻电池单体间的改进Wasserstein距离值,识别故障电池。最后,实验采用实际运行车辆电压数据进行WD距离与欧式距离(ED)计算的结果对比,验证了所提方法的准确性更高。
廖力;毛浪;谢琪;郑全新;姜久春
湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北武汉430068湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北武汉430068 荆楚理工学院新能源学院,湖北荆门448000湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北武汉430068湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北武汉430068 荆楚理工学院新能源学院,湖北荆门448000湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北武汉430068 深圳汽车研究院(电动汽车国家工程实验室深圳研究院),广东深圳518057
信息技术与安全科学
电池故障诊断大数据平台辛几何模态分解Wasserstein距离
《电源技术》 2026 (2)
P.290-298,9
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