Micro-Short-Circuit Cell Fault Identification Method for Lithium-Ion Battery Packs Based on Mutual Information

电池(电) 断层(地质) 荷电状态 计算机科学 标准差 细胞 鉴定(生物学) 电子工程 工程类 数学 统计 化学 物理 功率(物理) 植物 量子力学 地震学 生物 地质学 生物化学
作者
Yuejiu Zheng,Yifan Lu,Wenkai Gao,Xiao Han,Xuning Feng,Minggao Ouyang
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Electronics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:68 (5): 4373-4381 被引量:42
标识
DOI:10.1109/tie.2020.2984441
摘要

During the usage of electric vehicles, the battery decays and the cell variations expand in the battery pack. In the discharge process, both the low-capacity cell and the micro-short-circuit (MSC) cell have the abnormal feature that the state-of-charge (SOC) differences increase continuously. Hence, a low-capacity cell is likely to be misdiagnosed as an MSC cell, and vice versa. In this article, a fault identification approach based on mutual information is proposed to detect the MSC cell and low-capacity cell. A decision tree for fault identification is established by analyzing the battery fault characteristics of the short circuit, low capacity, and the abnormality of initial SOC difference. It is pointed out that the SOC deviation of the low-capacity cell is related to the mean SOC, while that of the MSC cell is related to time. A low-pass filter is used to get internal resistance differences in order to achieve the SOC deviations based on the cell different model. Finally, the MSC cell and the low-capacity cell can be identified using the mutual information which can quantitatively calculate the correlation between the SOC deviation and the mean SOC. Experimental results prove that the proposed method is reliable to identify the MSC cell and the low-capacity cell.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
章鱼完成签到,获得积分10
刚刚
li完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
令狐冲完成签到,获得积分0
1秒前
kkk完成签到,获得积分10
2秒前
dgsgsd完成签到 ,获得积分10
2秒前
贝木木完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
葛航完成签到,获得积分10
2秒前
孟德尔的豌豆完成签到,获得积分10
2秒前
潇洒的香水完成签到,获得积分10
3秒前
HY应助恬昱采纳,获得10
3秒前
希望天下0贩的0应助霖芃采纳,获得10
3秒前
所所应助xingxing采纳,获得10
3秒前
Maydalian完成签到,获得积分10
4秒前
王金娥发布了新的文献求助20
4秒前
爱吃鱼完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
HopeLee发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
慕青应助哈维采纳,获得10
5秒前
眯眯眼的鞋垫完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
清脆水之完成签到 ,获得积分10
6秒前
高高完成签到,获得积分10
6秒前
田田向上完成签到,获得积分10
6秒前
11发布了新的文献求助10
6秒前
沉默的书本完成签到,获得积分20
6秒前
网上飞完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
THN完成签到,获得积分10
8秒前
huminjie完成签到 ,获得积分10
8秒前
爱吃简便泡菜的小智完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
Zephyr完成签到 ,获得积分10
9秒前
浮沉完成签到,获得积分10
9秒前
无情愫发布了新的文献求助30
9秒前
刘佳宇完成签到,获得积分10
10秒前
来天才完成签到,获得积分10
10秒前
无限绮南完成签到,获得积分10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to Helicopter and Tiltrotor Flight Simulation, Second Edition 2500
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 600
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6498564
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8294374
关于积分的说明 17698220
捐赠科研通 5594705
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2917705
邀请新用户注册赠送积分活动 1894721
关于科研通互助平台的介绍 1755358