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公开(公告)号:CN114430080B
公开(公告)日:2022-07-29
申请号:CN202210102011.5
申请日:2022-01-27
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: H01M10/48 , H01M10/44 , G01R31/382
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域,公开了一种基于运行数据的动力电池电芯异常自放电的识别方法,包括以下步骤:步骤1:解析得到基本电池信号数据;步骤2:清洗基本电池信号数据,得到标准电池信号数据;步骤3:由标准电池信号数据中选择充电状态数据;步骤4:按照提取策略对充电状态数据中每个电芯的电压数据进行特征提取,得到电芯特征值;步骤5:进行异常检测;步骤6:根据实时异常检测结果,判定电芯是否存在突发性自放电异常;根据长周期异常检测结果,判定电芯是否存在持续性自放电异常。本发明能够及时识别电芯异常自放电状况,保证识别的准确性和故障识别判定的高效率,并且,对自放电异常故障定位实现到电芯级别,识别的精度高。
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公开(公告)号:CN117429451A
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202311436082.X
申请日:2023-10-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: B60W50/02
Abstract: 本发明属于新能源汽车异常检测技术领域,尤其涉及基于小窗口方差变化速度滤波的加速踏板响应异常检测方法,首先构建时间窗口,获取时间窗口内车辆的运行数据,并进行预处理,生成量化数据;然后根据采集的数据提取安全要素指标,并对安全要素指标进行信号放大处理和量化处理,生成安全要素量化结果;然后针对安全量化结果进行风险累计概率计算,生成风险累计值,并计算风险相对累计速度;最后预设各风险阈值,判断风险累计值、风险相对累计速度和风险相对累计速度中的各参数是否满足预设的各风险阈值,生成车辆风险判断结果。本发明能够实现在加速踏板异常时的故障检测。
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公开(公告)号:CN117388688A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311436413.X
申请日:2023-10-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/34 , G01M17/007
Abstract: 本发明属于新能源汽车故障检测技术领域,尤其涉及一种新能源汽车电机启动异常故障检测方法及系统,通过构建时间窗口采集车辆启动运行数据,然后提取采集数据中的安全要素指标,安全要素指标的确认能够作为判断车辆异常启动的参数,随后本申请对提取的安全要素指标进行方差处理、积分处理、速度滤波处理和均值滤波处理,得到车辆启动时的风险累计值和风险累计速度值,最后通过判断风险累计值、风险累计速度值、速度滤波处理结果和均值滤波处理结果是否在预设的风险阈值范围内,从而得到车辆的风险判断。本发明能够实现新能源汽车在启动时的快速的故障检测。
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公开(公告)号:CN114879049A
公开(公告)日:2022-08-09
申请号:CN202210664642.6
申请日:2022-06-13
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及动力电池评估技术领域,具体涉及动力电池一致性安全状态评估方法,包括:提取得到能够反映车辆状态的多个充电数据片段;对每个充电数据片段的单体电压计算标准差特征和方差熵一致性特征,得到特征值;获取车辆全生命周期覆盖目标预设区间的充电过程的覆盖次数,将覆盖次数结合第一修正次数和第二修正次数,分别得到参考样本和评估样本;将特征值构造成特征矩阵,并在处理后进行无监督训练分成两类,得到混淆矩阵;构建动力电池一致性安全状态量化计算模型;构建状态评估报警等级模型,并输出等级结果表征动力电池的安全状态。本发明能够及时预警车辆潜在风险,避免车辆异常状态演化为更加严重的事故风险。
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公开(公告)号:CN117491813A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311437018.3
申请日:2023-10-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/12 , G06F18/23213 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R27/02 , G01K13/00 , G01R19/00
Abstract: 本发明涉及动力电池技术领域,具体为一种新能源汽车动力电池系统绝缘异常检测方法,包括:获取原始报文,进行解析,提取电池信号数据,并进行数据清洗以及归一化处理;对电池信号数据,进行特征选取,选取和绝缘状态相关的绝缘电阻、电压、电流和温度,作为特征数据;求取绝缘电阻、电压、电流和温度的前k个众数作为初始值;基于k‑means聚类算法对特征数据进行分类,获取k类分类特征;使用轮廓系数对不同k获得的聚类结果的聚类效果进行评价;选取聚类效果最好的k,分析不同类别的异常程度;根据k类分类特征不同的差异性判断绝缘异常情况。本方案具有较强的抗干扰能力,有利于稳定获取精准度更高的检测结果,以便于更及时的采取措施处理。
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公开(公告)号:CN117330826A
公开(公告)日:2024-01-02
申请号:CN202311380356.8
申请日:2023-10-23
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及电动汽车能耗异常评估技术领域,尤其是一种基于实车运行数据的能耗异常检测方法,包括以下步骤:S100,获取若干待测车辆的原始信号数据,所述待测车辆均为同一车型;S200,对待测车辆的原始信号数据进行预处理,并分别按照预设公里数划分为若干行驶片段;S300,根据所述原始信号数据,分析各行驶片段的能耗值,生成能耗分析结果;S400,获取各待测车辆的能耗分析结果,并根据所述能耗分析结果,生成各行驶片段相应的异常能耗阈值;S500,根据异常能耗阈值,对各待测车辆在各行驶片段的能耗值进行能耗异常评估,并生成异常评估结果。采用本方案,能够实现车辆的能耗异常监控。
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公开(公告)号:CN117207840A
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202311423751.X
申请日:2023-10-30
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及续驶里程评估技术领域,尤其是一种基于实车运行数据的续驶里程评估方法,包括以下步骤:S100,获取车辆运行数据;S200,对车辆运行数据进行预处理;S300,对预处理后的电压值、电流值、温度值和速度值,按照时间分别计算电压平均值向量、电流平均值、温度平均值和速度平均值;S400,将电压平均值向量、电流平均值、温度平均值和速度平均值进行拼接,生成特征矩阵;S500,根据电池剩余电量、电池总电量和满电里程,分析实际剩余里程;并将实际剩余里程于特征矩阵组合,生成训练集;S600,对训练集进行训练,生成基于车辆运行数据的续驶里程评估模型;S700,对目标车辆的续驶里程进行评估。采用本方案,能够提升续驶里程评估的准确性。
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公开(公告)号:CN115267541A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210910235.9
申请日:2022-07-29
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/378 , G06K9/62 , B60L58/12
Abstract: 本发明涉及新能源汽车电池检测技术领域,公开了一种基于对抗学习的新能源汽车电池异常检测方法,包括:步骤S1,采集目标车辆的运行数据并提取数据特征,并对数据特征进行预处理,得到训练数据特征集合;步骤S2,利用训练数据特征集合训练生成器和判别器;步骤S3,采集测试数据并对测试进行优化,然后利用完成训练的生成器和判别器进行测试;步骤S4,计算分析得到异常分数,并将异常分数与第一阈值进行对比,然后根据对比结果判定电池有无异常。本发明具有快速准确地找到发生异常的时间段及对应的故障电芯号,降低故障误报率,保证了每一次报警的准确性的有益效果。
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