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用于电动汽车锂离子电池短路故障估计的自适应神经观测器
Adaptive Neural Observer for Short Circuit Fault Estimation of Lithium-Ion Batteries in Electric Vehicles
| 作者 | Yiming Xu · Xiaohua Ge · Weixiang Shen |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2024年1月 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 储能系统 故障诊断 电池管理系统BMS 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 锂离子电池 短路故障 电池管理系统 神经网络观测器 故障诊断 电动汽车 非线性不确定性 |
语言:
中文摘要
软短路(SC)故障诊断对电池管理系统(BMS)至关重要,可有效防止电动汽车锂离子电池热失控。本文提出了一种基于自适应神经网络的观测器,用于估计存在未知非线性不确定性下的软短路故障,并对估计误差收敛性进行了严格的理论分析。
English Abstract
Soft short circuit (SC) fault diagnosis is critical for a battery management system to prevent thermal runaway of lithium-ion batteries in electric vehicles. In this article, an adaptive neural network based observer is developed to estimate soft SC faults based on an augmented battery model subject to unknown nonlinear uncertainties. Rigorous theoretical analysis in terms of estimation error conv...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的储能业务(如PowerTitan、PowerStack系列)具有重要参考价值。随着储能系统规模的扩大,电池安全是核心痛点,该自适应神经观测器算法可集成至阳光电源的iSolarCloud智能运维平台或BMS底层逻辑中,实现对电芯级软短路故障的早期预警。通过引入神经网络处理非线性不确定性,可显著提升储能系统在复杂工况下的故障诊断精度,降低热失控风险,从而提升产品的全生命周期安全性与可靠性。