A novel battery abnormality diagnosis method using multi-scale normalized coefficient of variation in real-world vehicles

电压 电池(电) 电动汽车 稳健性(进化) 汽车工程 计算机科学 工程类 可靠性工程 电气工程 功率(物理) 物理 生物化学 量子力学 基因 化学
作者
Jichao Hong,Fengwei Liang,Yingjie Chen,Facheng Wang,Xinyang Zhang,Kerui Li,Huaqin Zhang,Jingsong Yang,Chi Zhang,Haixu Yang,Shikun Ma,Qianqian Yang
出处
期刊:Energy [Elsevier BV]
卷期号:299: 131475-131475 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.energy.2024.131475
摘要

Accurate and efficient diagnosis of battery voltage abnormality is crucial for the safe operation of electric vehicles. This paper proposes an innovative battery voltage abnormality diagnosis method based on a normalized coefficient of variation in real-world electric vehicles. Vehicle and laboratory data are collected and analyzed, with joint preprocessing to improve data quality, and battery voltages are log-transformed to improve the contribution of anomalous voltage fluctuations. The normalized coefficient of variation is proposed to detect the fluctuation inconsistency of cell voltage, and the risk coefficient rule is formulated by Z-score and normalization. Furthermore, the validity and robustness are verified by laboratory and real-world battery faults. The results demonstrate that the optimal slide step and calculation window for real-world under-voltage fault are 10 and 40, and those for laboratory lithium plating and real-world thermal runaway are both 10 and 50, respectively. More importantly, this study introduces a battery abnormality diagnosis strategy based on the vehicle T-box, anticipated to be widely implemented to ensure the safety of real-vehicle operations. This method not only enhances the accuracy and efficiency of detecting electric vehicle battery abnormalities, but also offers a practical solution to prevent battery related faults.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
zongzi12138完成签到,获得积分0
1秒前
1秒前
王哈哈完成签到,获得积分10
1秒前
香蕉觅云应助人间不清醒采纳,获得30
3秒前
6秒前
7秒前
bzdjsmw完成签到 ,获得积分10
7秒前
WebCasa应助旦皋采纳,获得10
7秒前
路易斯完成签到,获得积分10
8秒前
颜愫发布了新的文献求助10
8秒前
萌萌完成签到,获得积分10
9秒前
研友_X89o6n完成签到,获得积分10
11秒前
Ther发布了新的文献求助10
13秒前
哈哈哈完成签到,获得积分10
14秒前
16秒前
诚心的初露完成签到,获得积分10
16秒前
lyb完成签到 ,获得积分10
18秒前
风中方盒完成签到,获得积分20
18秒前
布丁圆团完成签到,获得积分10
19秒前
yikeshu完成签到,获得积分10
19秒前
Zoe完成签到 ,获得积分10
20秒前
22秒前
星辰大海应助do0采纳,获得10
23秒前
tt完成签到 ,获得积分10
24秒前
浅辰完成签到,获得积分10
25秒前
大气萤完成签到,获得积分20
26秒前
26秒前
我ppp完成签到 ,获得积分10
26秒前
27秒前
易燃物品完成签到,获得积分10
27秒前
Hello应助Ther采纳,获得10
29秒前
CherylZhao完成签到,获得积分10
30秒前
Galato发布了新的文献求助10
31秒前
颜愫完成签到,获得积分10
31秒前
安详向日葵完成签到 ,获得积分10
32秒前
拼搏的白云完成签到,获得积分10
32秒前
852应助hhh采纳,获得10
32秒前
李白白白完成签到,获得积分10
32秒前
王手完成签到,获得积分10
32秒前
33秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038368
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576068
关于积分的说明 11374313
捐赠科研通 3305780
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029