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公开(公告)号:CN118938021A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202411137873.7
申请日:2024-08-19
Applicant: 北京科技大学顺德创新学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车动力电池故障诊断方法,属于新能源汽车电池领域;包括以下步骤,S1:采集相关故障数据,建立历史数据库;S2:设置传感器,实时采集电池相关数据,并对电池相关数据进行预处理,预处理后转变为一维时序数据;S3:建立LSTM‑CNN识别网络,使用历史数据库对识别网络进行训练;S4:将预处理后的数据输入到识别网络中,输出故障分类结果,故障分类结果包括欠压、过压、过充和过放;S5:将步骤S2中的电池相关数据以及对应于步骤S4中的故障分类结果填充到历史数据库内。本发明采用上述方法,通过对电池的时序数据进行建模并对电池的空间特征进行特征提取,构建一个可靠的动力电池故障诊断模型,实现快速、高精度的故障检测。
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公开(公告)号:CN118983473A
公开(公告)日:2024-11-19
申请号:CN202411071622.3
申请日:2024-08-06
Applicant: 北京科技大学顺德创新学院
IPC: H01M8/04664
Abstract: 本发明公开了一种燃料电池电压类故障的监控检测方法及装置,包括第一获取模块用于获取多种燃料电池电压故障类型,并建立故障特征库;第二获取模块用于对多种故障进行分析得到多种故障诊断策略,并将其提供给生成模块;传感器组件用于实时检测燃料电池的状态,并将状态数据提供给生成模块;生成模块用于利用多故障协同诊断模型对燃料电池电压健康程度进行诊断,并根据诊断结果生成燃料电池系统的安全控制策略;控制器组件根据安全控制策略控制燃料电池系统的操作。本发明采用上述的一种燃料电池电压类故障的监控检测方法及装置,可独立的面向电压类故障的燃料电池故障诊断,可对故障电池进行快速检测,以提高燃料电池系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号:CN119087235A
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202411400260.8
申请日:2024-10-09
Applicant: 北京科技大学顺德创新学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车动力电池安全监测方法,属于新能源汽车电池技术领域,包括以下步骤:S1、采集动力电池数据,并进行预处理;S2、将动力电池数据作为LSTM网络和CNN网络的输入;S3、LSTM网络对动力电池的历史时序数据进行学习,将各个一维时序数据转变为二维时序数据进行空域建模,同时提取变化的特征变量;S4、CNN网络对已有电池安全特征进行分类学习;S5、对LSTM网络和CNN网络进行融合,实现对动力电池的安全检测。本发明采用上述的一种新能源汽车动力电池安全监测方法,通过数据驱动实现更精准的动力电池状态预测,提高了电池安全性和可靠性,在动力电池的设计、制造和使用等方面具有广泛的应用价值。
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