基于SGMD与FEF的电池故障诊断方法OA
锂离子电池应用日益广泛,但电池组不一致性故障与内短路故障频发,给系统安全运行带来严峻挑战。提出了一种融合辛几何模态分解(SGMD)、电压指数函数特征(FEF)与改进动态时间规整(DTW)的锂离子电池组故障诊断方法。用SGMD对原始电压信号自适应重构去噪;构建FEF放大偏差,区分故障与正常电池;使用加权平方距离改进的DTW,结合中值参考、滑动窗口及自适应阈值实现故障定位。实车数据验证表明,该方法可有效抑制噪声误报,提前定位异常电池,准确性优于传统DTW及SGMD处理后电压信号直接诊断方法。
廖力;吕良爽;张广伟;周雪芹;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武汉城市职业学院计算机与电子信息工程学院,湖北武汉430064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
信息技术与安全科学
电池故障诊断辛几何模态分解电压特征动态时间规整
《电源技术》 2026 (9)
P.1721-1729,9
湖北省自然科学基金创新群体(2023AFA033)国家自然科学基金(52177212)。
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