第12讲:电池模型在故障诊断中的应用【AESA孙万洲】
发表时间:2020-09-17     阅读次数:


分享人孙万洲

现为北京理工大学AESA课题组2019级硕士研究生,主要研究方向为外短路阶段性损伤研究及定量评价。目前已发表SCI论文1篇。(个人网页)


讲座摘要

从动力电池系统常见的故障类型及故障诊断方法入手,介绍关于故障诊断的基本内容。在此基础上,重点讲解基于模型的故障诊断方法,详细介绍基于模型的故障诊断的基本实现流程。而后,在对常见电池模型在故障诊断中的应用案例介绍的基础上,以基于等效电路模型的传感器故障诊断校正为例说明基于电池模型的故障诊断的实现。最后,对电池系统故障诊断进行展望。


相关文献

[1] Xiong R, Sun WZ, Yu QQ, Sun FC. Research progress, challenges and prospects of fault diagnosis on battery system of electric vehicles[J]. Applied Energy, 2020, 279, 115855. (点击下载)

[2] Xiong R, Ma SX, Li HL, Sun FC, Li J. Toward a Safer Battery Management System: A Critical Review on Diagnosis and Prognosis of Battery Short Circuit[J]. iScience 2020, 23. (点击下载)

[3] Yang R, Xiong R, Ma S, Lin X. Characterization of external short circuit faults in electric vehicle li-ion battery packs and prediction using artificial neural networks. Appl Energy 2020; 260: 114253. (点击下载)

[4] Wu C, Zhu C, Ge Y, Zhao Y. A diagnosis approach for typical faults of lithium-ion battery based on extended Kalman filter. Int J Electrochem Sci 2016:5289–301. (点击下载)

[5] Xia B, Mi C. A fault-tolerant voltage measurement method for series connected battery packs. J Power Sources, 2016; 308: 83–96. (点击下载)

[6] Xiong R. Battery Management Algorithm for Electric Vehicles[M]. Springer, 2020.

[7] Xiong R, Shen W. Advanced battery management technologies for electric vehicles[M]. John Wiley & Sons, 2019.

[8] 熊瑞. 动力电池管理系统核心算法[M]. 北京:机械工业出版社,2018.


上一篇:第13讲:模拟驾驶平台搭建流程介绍及软硬件应用讲解【AESA黄文豪】
下一篇:第11讲:动力电池系统建模状态估计和不一致性评价【AESA刘晓炜】
0
联系地址:北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学   Copyright  ©  2020-   先进储能科学与应用课题组  All Rights Reserved.网站地图
友情链接: 北京理工大学    ICEIV2022会议    机械与车辆学院    机械工程学报    Applied Energy期刊