今天分享的是：2024动力电池系统健康评估及超前失效预警研究
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动力电池系统健康评估及超前失效预警研究总结
本研究聚焦于动力电池系统健康管理，主要探讨了电池健康状态（SOH）估计、剩余寿命（RUL）预测、电池衰后行为预测以及故障诊断与安全预警等方面，旨在确保动力电池的安全、高效运行。
1. 电池SOH估计
- 多种评估方法：涵盖数据驱动方法（如机器学习、深度学习等）及融合物理信息的方法，适用于不同工况，如片段恒流、动态工况等。在实车多阶恒流充电场景下，通过不同车辆充电数据的划分进行训练和测试，其研究成果已应用于重庆新能源汽车检测平台，可快速评估电池组内单体健康状态。
2. SOH和RUL联合预测
- 联合预测必要性：单独的SOH或RUL指标无法准确描述电池未来衰退，因此联合预测至关重要。该方法在不同材料体系电池上得到有效验证。
3. 电池衰后行为预测
- 曲线重构与场景迁移：利用14个松弛电压点重构恒流Q-V曲线，借助云端数据实现不同电池材料间的场景迁移，丰富了应用场景。
4. 故障诊断及安全预警
- 失效特征与预警方法：电池失效诱因多、演化机制复杂且预警难度大。基于LOA的实时故障诊断方法可实现周级别热失控预警，通过多特征权重融合获得信息熵分数，采用多层预警机制避免误警。基于多模态特征的周级别热失控预警方法，利用TSM、内阻和频谱图等多模态特征相互补充，提高故障识别准确率，降低漏报率，可实现对热失控车辆故障单体的早期检测及27天早期预警，在不同工况和电池类型车辆上适应性强。
该研究为动力电池系统的健康评估和失效预警提供了全面且深入的方法与技术支持，有助于推动新能源汽车产业的发展，提升动力电池的安全性和可靠性，在实际应用中具有重要意义。未来研究可进一步优化算法、拓展应用场景，以适应不断发展的新能源汽车市场需求。
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