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基于数据挖掘的电动汽车动力电池的故障预测研究

何佳星  
【摘要】:随着电动汽车新能源产业的蓬勃发展,能源问题和环境问题得到很大的缓解,但由于技术储备问题,国内外出现诸多电动汽车自燃现象,产生的安全问题也引起人们的关注,这是阻碍电动汽车领域发展的重要因素之一,因此对电池的故障进行提前预测与诊断具有极其重要的现实意义。在如今这个时代,数据已经成为技术变革的突破点,谁能更好的挖掘出数据里隐藏的信息,就能在市场中取得先机。本文利用“国家新能源汽车监控平台”汇集的电池包数据,以动力电池的实时故障为研究对象,在电动汽车实时行驶数据的基础上,以大数据的手段实现了对电池的故障进行诊断以及预测。本文的研究内容如下:1、采用PCA降维以及K-means聚类预处理的方式对单体电压数据进行处理和分析,识别并诊断出单体电池的各类故障;2、以电动汽车电池包的总电压作为学习样本,利用最小二乘支持向量机回归算法(LS-SVR)的基本原理,建立了基于电池包总电压的故障预测模型,实现了对总电压过压和欠压故障的预测;3、为了提高模型的预测精度,采取网格法寻优和K-折交叉验证的方法优化预测模型的参数,再利用单体电压数据对模型进行训练,对状态趋势进行预测与故障预报。将支持向量回归机与最小二乘支持向量回归机的方法对比,提高了预测准确度,可对电动汽车动力电池即时产生的故障进行诊断及预测研究;4、对长期运行的动力电池的电池包各类数据进行预处理,挖掘数据故障特征,建立以日为单位的特征向量和尺度变换后以周为单位的特征向量,建立以Arrhenius方程为基础的电池长期性能衰退预测模型。将实时数据带入预测模型进行验证,预测效果较好。


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