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申请/专利权人：上海理工大学
摘要：本发明提出了一种基于卡尔曼滤波的电池早期软短路故障分级诊断方法，包括以下步骤：在线采集动力电池工作过程中原始电压、电流和时间数据；根据电流值对电池运行工况进行分类；采用卡尔曼滤波器对不同工况下的电池电压数据进行实时滤波；通过滤波前后电压差异范围诊断电池早期软短路故障诊断；根据滤波前后电压差异范围对软短路故障等级进行分类。本发明能够实现动力电池的早期故障诊断，具体不需要改变电池系统结构、诊断精度高、响应时间短的优点。
主权项：1.一种基于卡尔曼滤波的电池早期软短路故障分级诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取动力电池工作过程中，各电池单体的原始数据，并将原始数据中的原始电压数据分类，具体包括以下步骤：步骤1A、实时采集并记录电池单体的的原始电压数据、原始电流数据及时间数据；步骤1B、根据原始电流数据，将原始电压数据进行工况分类；步骤2、利用卡尔曼滤波算法，实时对分类后的原始电压数据进行滤波，输出滤波后的电压数据；步骤3、基于原始电压数据和滤波后的电压数据之间的电压差绝对值、诊断阈值，判断动力电池是否发生软短路故障，并判断软短路故障所处的工况；步骤4、基于诊断阈值、电压差绝对值和短路等级判定阈值，判断电池短路故障等级；其中，诊断阈值小于短路等级判定阈值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海理工大学 基于卡尔曼滤波的电池早期软短路故障分级诊断方法
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