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    重庆时时彩尊豪娱乐: 电池系统故障诊断方法及系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201310681337.9

    申请日:

    2013.12.12

    公开号:

    CN104714175A

    公开日:

    2015.06.17

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G01R 31/36申请公布日:20150617|||实质审查的生效IPC(主分类):G01R 31/36申请日:20131212|||公开
    IPC分类号: G01R31/36 主分类号: G01R31/36
    申请人: 北京有色金属研究总院
    发明人: 付垚; 唐海波; 卢世刚; 胡博; 邹春龙; 薛轶; 刘莎
    地址: 100088北京市西城区新街口外大街2号
    优先权:
    专利代理机构: 北京北新智诚知识产权代理有限公司11100 代理人: 满靖
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310681337.9

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.03.02|||2015.07.15|||2015.06.17

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种电池系统故障诊断方法及系统。该方法基于采集电池系统的温度信号、湿度信号、电池电流信号和电池电压信号,利用多输入多输出结构的BP神经网络完成电池系统的故障诊断。该系统包括数据采集???、神经网络故障诊断???,其中:数据采集??橛糜诓杉绯叵低车奈露刃藕?、湿度信号、电池电流信号、电池电压信号,神经网络故障诊断??橛糜诨诓杉奈露刃藕?、湿度信号、电池电流信号和电池电压信号,利用多输入多输出结构的BP神经网络完成电池系统的故障诊断。本发明融合电池系统多元件信号,实现对复杂电池系统的故障诊断,结果准确率高、诊断效率高,具备自适应修正功能,可用于电动汽车动力电池系统、储能电池系统的故障诊断。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种电池系统故障诊断方法,其特征在于它包括:基于采集电池系统的温度信号、湿度信号、电池电流信号和电池电压信号,利用多输入多输出结构的BP神经网络完成电池系统的故障诊断。

    2.  如权利要求1所述的电池系统故障诊断方法,其特征在于:
    所述湿度信号为所述电池系统的电池箱内的湿度信号。

    3.  如权利要求1所述的电池系统故障诊断方法,其特征在于:
    将采集的所述温度信号、所述湿度信号、所述电池电流信号和所述电池电压信号进行模糊化处理,转化为[0,1]范围内的数值,以得到作为所述BP神经网络的输入变量的故障征兆;所述BP神经网络的输出变量为故障原因及其故障可能性。

    4.  如权利要求3所述的电池系统故障诊断方法,其特征在于:
    所述故障征兆为温度过高、温度过低、湿度过高、电池电流过大、电池电压过高、电池电压过低,所述故障原因为风扇故障、风道堵塞、电池短路、电池漏液、电池过充、电池过放、加热器件损坏、加热器件进水。

    5.  如权利要求1所述的电池系统故障诊断方法,其特征在于:
    存储采集的所述电池系统的所述温度信号、所述湿度信号、所述电池电流信号和所述电池电压信号,存储所述BP神经网络输出的故障诊断结果,基于存储的所述温度信号、所述湿度信号、所述电池电流信号、所述电池电压信号以及所述BP神经网络输出的故障诊断结果,对所述BP神经网络的权值和阀值进行自适应修正,以提高所述BP神经网络输出的故障诊断结果的准确率和诊断效率。

    6.  一种电池系统故障诊断系统,其特征在于:它包括数据采集???、神经网络故障诊断???,其中:该数据采集??橛糜诓杉绯叵低车奈露刃藕?、湿度信号、电池电流信号、电池电压信号,该神经网络故障诊断??橛糜诨诓杉母梦露刃藕?、该湿度信号、该电池电流信号和该电池电压信号,利用多输入多输出结构的BP神经网络完成电池系统的故障诊断。

    7.  如权利要求6所述的电池系统故障诊断系统,其特征在于:
    所述湿度信号为所述电池系统的电池箱内的湿度信号。

    8.  如权利要求6所述的电池系统故障诊断系统,其特征在于:
    所述电池系统故障诊断系统还包括模糊化处理???,该模糊化处理??橛?于将采集的所述温度信号、所述湿度信号、所述电池电流信号和所述电池电压信号进行模糊化处理,转化为[0,1]范围内的数值,以得到作为所述BP神经网络的输入变量的故障征兆;
    所述BP神经网络的输出变量为故障原因及其故障可能性。

    9.  如权利要求8所述的电池系统故障诊断系统,其特征在于:
    所述故障征兆为温度过高、温度过低、湿度过高、电池电流过大、电池电压过高、电池电压过低,所述故障原因为风扇故障、风道堵塞、电池短路、电池漏液、电池过充、电池过放、加热器件损坏、加热器件进水。

    10.  如权利要求6所述的电池系统故障诊断系统,其特征在于:
    所述电池系统故障诊断系统还包括数据库管理???、神经网络自学习???,该数据库管理??榘觳庵道肥菘?、故障信息数据库、神经网络知识库,其中:
    该检测值历史数据库用于存储所述数据采集??槭凳辈杉乃龅绯叵低车乃鑫露刃藕?、所述湿度信号、所述电池电流信号和所述电池电压信号;
    该故障信息数据库用于存储所述BP神经网络输出的故障诊断结果;
    该神经网络知识库用于存储预先训练好的所述BP神经网络的权值和阀值;
    该神经网络自学习??橛糜诨诟眉觳庵道肥菘獯娲⒌乃鑫露刃藕?、所述湿度信号、所述电池电流信号、所述电池电压信号以及该故障信息数据库存储的所述BP神经网络输出的故障诊断结果,对该神经网络知识库存储的所述BP神经网络的权值和阀值进行自适应修正,以提高所述神经网络故障诊断??榈乃鯞P神经网络输出的故障诊断结果的准确率和诊断效率。

    说明书

    说明书电池系统故障诊断方法及系统
    技术领域
    本发明涉及一种基于BP神经网络实现的电池系统故障诊断方法及系统,属于电池系统故障诊断领域。
    背景技术
    作为未来汽车产业的发展趋势,电动汽车的时代即将到来。
    对于电动汽车,电池系统是为其提供动力的能量源,因此,电池系统的正常供电是至关重要的。一般地,电池系统由电池、冷却电路、加热电路、电池管理电路、各传感器、电池箱、高压电路及用于连接其之间的信号线路等构成。电池系统是一种结构十分复杂的系统,因此,其故障现象呈现多样性,且很多复杂的故障产生的原因又往往呈现模糊性、随机性、组合性等特点。
    目前,电池系统所采用的诊断方法为面向元件的诊断方法,该方法根据局部信息得出局部结论,很难对发生故障的根本原因做出准确的判定。而若通过建立基于诊断对象的精确数学模型进行故障诊断,则又会由于电池系统的复杂性、非线性特征而很难达到实用效果。
    由此可见,设计出一种可准确、快速对电池系统故障做出诊断的技术方案是目前急需解决的问题。
    发明内容
    本发明的目的在于提供一种电池系统故障诊断方法及系统,该电池系统故障诊断方法及系统将模糊理论与神经网络结合,融合电池系统多元件信号信息,以简便的方式实现了对复杂电池系统的故障诊断,故障诊断结果准确率高、诊断效率高,且具备自适应修正功能。
    为了实现上述目的,本发明采用了以下技术方案:
    一种电池系统故障诊断方法,其特征在于它包括:基于采集电池系统的温度信号、湿度信号、电池电流信号和电池电压信号,利用多输入多输出结构的BP神经网络完成电池系统的故障诊断。所述湿度信号为所述电池系统的电池箱内的湿度信号。
    优选地,将采集的所述温度信号、所述湿度信号、所述电池电流信号和所述电池电压信号进行模糊化处理,转化为[0,1]范围内的数值,以得到作为所述BP神经网络的输入变量的故障征兆;所述BP神经网络的输出变量为故障原因 及其故障可能性。所述故障征兆为温度过高、温度过低、湿度过高、电池电流过大、电池电压过高、电池电压过低,所述故障原因为风扇故障、风道堵塞、电池短路、电池漏液、电池过充、电池过放、加热器件损坏、加热器件进水。
    优选地,存储采集的所述电池系统的所述温度信号、所述湿度信号、所述电池电流信号和所述电池电压信号,存储所述BP神经网络输出的故障诊断结果,基于存储的所述温度信号、所述湿度信号、所述电池电流信号、所述电池电压信号以及所述BP神经网络输出的故障诊断结果,对所述BP神经网络的权值和阀值进行自适应修正,以提高所述BP神经网络输出的故障诊断结果的准确率和诊断效率。
    一种电池系统故障诊断系统,其特征在于:它包括数据采集???、神经网络故障诊断???,其中:该数据采集??橛糜诓杉绯叵低车奈露刃藕?、湿度信号、电池电流信号、电池电压信号,该神经网络故障诊断??橛糜诨诓杉母梦露刃藕?、该湿度信号、该电池电流信号和该电池电压信号,利用多输入多输出结构的BP神经网络完成电池系统的故障诊断。所述湿度信号为所述电池系统的电池箱内的湿度信号。
    优选地,所述电池系统故障诊断系统还包括模糊化处理???,该模糊化处理??橛糜诮杉乃鑫露刃藕?、所述湿度信号、所述电池电流信号和所述电池电压信号进行模糊化处理,转化为[0,1]范围内的数值,以得到作为所述BP神经网络的输入变量的故障征兆;所述BP神经网络的输出变量为故障原因及其故障可能性。
    所述故障征兆为温度过高、温度过低、湿度过高、电池电流过大、电池电压过高、电池电压过低,所述故障原因为风扇故障、风道堵塞、电池短路、电池漏液、电池过充、电池过放、加热器件损坏、加热器件进水。
    优选地,所述电池系统故障诊断系统还包括数据库管理???、神经网络自学习???,该数据库管理??榘觳庵道肥菘?、故障信息数据库、神经网络知识库,其中:该检测值历史数据库用于存储所述数据采集??槭凳辈杉乃龅绯叵低车乃鑫露刃藕?、所述湿度信号、所述电池电流信号和所述电池电压信号;该故障信息数据库用于存储所述BP神经网络输出的故障诊断结果;该神经网络知识库用于存储预先训练好的所述BP神经网络的权值和阀值;该神经网络自学习??橛糜诨诟眉觳庵道肥菘獯娲⒌乃鑫露刃藕?、所述湿度信号、所述电池电流信号、所述电池电压信号以及该故障信息数据库存储的所述BP神经网络输出的故障诊断结果,对该神经网络知识库存储的所述 BP神经网络的权值和阀值进行自适应修正,以提高所述神经网络故障诊断??榈乃鯞P神经网络输出的故障诊断结果的准确率和诊断效率。
    本发明的优点是:
    本发明将模糊理论与神经网络结合,融合电池系统多元件信号信息,以简便的方式实现了对复杂电池系统的故障诊断,与已有电池系统诊断方法相比,本发明具有故障诊断结果准确率高、诊断效率高的优点,且具备自适应修正的功能。
    本发明可用于电动汽车动力电池系统的故障诊断,对电动汽车安全性的改善起到了很大的帮助,本发明也可用于储能电池系统的故障诊断。
    附图说明
    图1是本发明系统的一实施例的组成框图。
    具体实施方式
    本发明电池系统故障诊断方法及系统用于对电池系统进行故障诊断,该电池系统包括电池、冷却电路、加热电路、电池管理电路、各传感器(包括温度传感器、湿度传感器、电流传感器、电压传感器)、电池箱和高压电路。该电池系统可为电动汽车的动力电池系统、储能电池系统等,其为本领域的熟知设备,故其具体构成不在这里详述。
    本发明提出了一种电池系统故障诊断方法,它包括步骤:基于采集电池系统的温度信号、湿度信号、电池电流信号和电池电压信号(这些信号均为波形信号),利用多输入多输出结构的BP神经网络完成电池系统的故障诊断。
    优选地,采集的湿度信号可为电池系统的电池箱内的湿度信号。
    在实际应用中,温度信号可由温度传感器实现采集,湿度信号可由湿度传感器实现采集,电池电流信号可由电流传感器实现采集,电池电压信号可由电压传感器实现采集,并且,温度传感器、湿度传感器、电流传感器、电压传感器的设置位置可根据实际需求而定,属于本领域的熟知技术,不在这里详述。
    在实际设计中,优选地,可将采集的温度信号、湿度信号、电池电流信号和电池电压信号进行模糊化处理,转化为[0,1]范围内的数值,从而得到作为BP神经网络的输入变量的故障征兆,该故障征兆为温度过高、温度过低、湿度过高、电池电流过大、电池电压过高、电池电压过低。而BP神经网络的输出变量为故障原因及其故障可能性,其中,故障原因为风扇故障、风道堵塞、电池短路、电池漏液、电池过充、电池过放、加热器件损坏、加热器件进水,各个故障原因的故障可能性为一个百分比数值。
    在实际应用时,首先需要对BP神经网络进行训练。在本发明中,根据电池系统工作过程的理论分析及实际运行经验,确定电池系统可能出现的故障原因(见上述)及各故障原因的故障可能性作为BP神经网络的输出变量,同时确定用于区别各种故障原因的故障征兆(见上述)作为BP神经网络的输入变量。训练时,将各故障征兆、各故障原因的历史数据分别作为输入变量样本、输出变量样本来对该BP神经网络进行训练,直至训练好,于是,训练好的BP神经网络即可投入本发明进行故障诊断使用。需要说明的是,BP神经网络、关于BP神经网络的训练为本领域的熟知技术,其具体构建及训练过程不再详述。
    在实际应用时,优选地,存储采集的电池系统的温度信号、湿度信号、电池电流信号和电池电压信号,存储BP神经网络输出的故障诊断结果(即故障原因及其故障可能性大小),并且基于存储的温度信号、湿度信号、电池电流信号、电池电压信号以及BP神经网络输出的故障诊断结果,可对BP神经网络的权值和阀值进行自适应修正,以提高BP神经网络输出的故障诊断结果的准确率和诊断效率。在本发明中,自适应修正过程为本领域的熟知技术,不在这里详述。
    如图1,本发明还提出了一种电池系统故障诊断系统,它包括数据采集???、神经网络故障诊断???,其中:该数据采集???用于采集电池系统的温度信号、湿度信号、电池电流信号、电池电压信号,该神经网络故障诊断???用于基于采集的该温度信号、该湿度信号、该电池电流信号和该电池电压信号,利用多输入多输出结构的BP神经网络完成电池系统的故障诊断。优选地,上述湿度信号为电池系统的电池箱内的湿度信号。
    如图1,本发明电池系统故障诊断系统还可包括模糊化处理???,该模糊化处理???用于将采集的温度信号、湿度信号、电池电流信号和电池电压信号进行模糊化处理,转化为[0,1]范围内的数值,以得到作为BP神经网络的输入变量的故障征兆,该故障征兆有6个,分别为温度过高、温度过低、湿度过高、电池电流过大、电池电压过高、电池电压过低。而BP神经网络的输出变量为故障原因及其故障可能性,故障原因有8个,分别为风扇故障、风道堵塞、电池短路、电池漏液、电池过充、电池过放、加热器件损坏、加热器件进水,各个故障原因的故障可能性为一个百分比数值。
    如图1,本发明电池系统故障诊断系统还可包括数据库管理???、神经网络自学习???,该数据库管理???包括检测值历史数据库41、故障信息 数据库42、神经网络知识库44,其中:
    该检测值历史数据库41用于存储数据采集???实时采集的电池系统的温度信号、湿度信号、电池电流信号和电池电压信号;
    该故障信息数据库42用于存储BP神经网络输出的故障诊断结果;
    该神经网络知识库44用于存储预先训练好的BP神经网络的权值和阀值;
    该神经网络自学习???用于基于该检测值历史数据库41存储的温度信号、湿度信号、电池电流信号、电池电压信号以及该故障信息数据库42存储的BP神经网络输出的故障诊断结果,对该神经网络知识库44存储的BP神经网络的权值和阀值进行自适应修正,以提高神经网络故障诊断???的BP神经网络输出的故障诊断结果的准确率和诊断效率。
    如图1,数据库管理???还可包括系统设置参数数据库43,该系统设置参数数据库43用于存储安全配置参数、各传感器(指温度传感器、湿度传感器、电流传感器、电压传感器)的配置参数。
    在实际实施时,本发明电池系统故障诊断系统有两种诊断形式。一种是当电池系统正在工作时的内部在线诊断形式,另一种是当电池系统不工作时的离线诊断形式。
    如图1,内部在线诊断时,数据采集???将实时采集到的各波形信号(指温度信号、湿度信号、电池电流信号和电池电压信号涉及的波形信号)传送给模糊化处理???,同时将这些波形信号存储到检测值历史数据库41中。模糊化处理???对这些波形信号进行模糊化处理,转化为[0,1]范围内的数值,从而得到故障征兆,并且将故障征兆作为BP神经网络的输入变量输入到神经网络故障诊断???中,经过其内BP神经网络的故障诊断,输出故障原因并给出故障可能性大小,同时将输出的故障原因及故障可能性大小存储到故障信息数据库42中。
    离线诊断时,可调用数据库管理???中的检测值历史数据库41、故障信息数据库42中存储的数据,来对电池系统进行相应的故障诊断处理。
    本发明的优点是:
    本发明将模糊理论与神经网络结合,融合电池系统多元件信号信息,以简便的方式实现了对复杂电池系统的故障诊断,与已有电池系统诊断方法相比,本发明具有故障诊断结果准确率高、诊断效率高的优点,且具备自适应修正的功能。
    本发明可用于电动汽车动力电池系统的故障诊断,对电动汽车安全性的改 善起到了很大的帮助,本发明也可用于储能电池系统的故障诊断。
    以上所述是本发明的较佳实施例及其所运用的技术原理,对于本领域的技术人员来说,在不背离本发明的精神和范围的情况下,任何基于本发明技术方案基础上的等效变换、简单替换等显而易见的改变,均属于本发明?;し段е?。

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