期刊 基于支持向量机的动力电池故障诊断  

Power Battery Fault Diagnosis Based on Support Vector Machine

作  者:马宗钰 兰海潮 宋若旸 阙海霞 

Ma Zongyu;Lan Haichao;Song Ruoyang;Que Haixia(College of Automobile,Chang'an University,Shaanxi Xi'an 710064)

机构地区:[1]长安大学汽车学院,陕西西安710064

出  处:《汽车实用技术》2021年第2期5-7,共3页Automobile Applied Technology

Power Battery Fault Diagnosis Based on Support Vector Machine

摘  要:电池故障诊断是电池管理系统中一项十分重要的技术。针对电池故障和电池输出状态量之间不确定的关系,采用模糊逻辑可以对模糊关系进行准确描述。选用合适的隶属度函数来表示输出的电压、电流信号,用模糊数学理论表示不确定的电池故障与电池输出状态量之间的关系,生成模糊数据库,用支持向量机对数据进行训练和测试,由结果可知该方法有较高的准确性。

Battery fault diagnosis is a very important technology in the battery management system.Aiming at the uncertain relationship between battery failure and battery output state quantity,fuzzy logic can be used to accurately describe the fuzzy relationship.Choose a suitable membership function to represent the output voltage and current signals,use fuzzy mathematics to represent the relationship between uncertain battery faults and battery output status,generate a fuzzy database,and use support vector machines to train and test the data.The result shows that the method has high accuracy.

关 键 词:动力电池 故障诊断 模糊逻辑 支持向量机 

Power battery Fault diagnosis Fuzzy logic Support vector machine 

分 类 号:U467[机械工程—车辆工程]

 

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