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镍氢电池的故障诊断与容错策略研究

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镍氢电池的故障诊断与容错策略研究

STUDY ON THE FAULT DIAGNOSIS AND FAULT TOLERANT STRATEGY OF NI-MH BATTERY

摘 要

Abstract

目 录

第1章 绪 论

1.1 课题的研究背景及目的和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的主要研究内容

第2章 镍氢电池理论基础及常见故障分析

2.1 镍氢电池的理论基础

2.2 镍氢电池的常见故障

2.3 本章小结

第3章 镍氢电池故障模型的建立及故障特征值提取

3.1 镍氢电池的数学模型

3.2 基于ADVISOR的电池模型的建立

3.3 基于ADVISOR二次开发技术的故障模型的建立

3.4 基于小波变换及小波包分析技术的故障特征值提取

3.5 本章小结

第4章 镍氢电池故障诊断研究

4.1 神经网络理论

4.2 基于神经网络理论的镍氢电池故障诊断研究

4.3 故障诊断结果对比分析

4.4 本章小结

第5章 镍氢电池的容错策略研究

5.1 容错理论综述

5.2 镍氢电池的容错控制策略

5.3 镍氢电池的容错控制仿真

5.4 本章小结

结 论

参考文献

哈尔滨工业大学学位论文原创性声明

哈尔滨工业大学学位论文使用授权说明

致 谢

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摘要

电动汽车已经成为未来汽车的发展方向。但是,作为电动汽车核心技术的动力蓄电池安全系数低、可靠性差,因而一直制约着电动汽车的发展以及产业化的形成。汽车故障诊断技术逐渐发展成为一门新的学科,同时容错控制技术在汽车领域的应用不断拓展,这为解决动力蓄电池的安全问题提供了一种新的方法。本文以纯电动汽车和混合动力汽车中广泛应用的镍氢电池为主要研究对象,进行了镍氢电池的故障诊断与容错策略研究。
  本文首先对镍氢电池的工作原理和性能参数进行了研究,并对其在使用过程中可能发生的故障进行了详细分析。其次,以镍氢电池的阻容模型为依据,基于电动汽车常用的仿真软件 ADVISOR并利用其二次开发技术,建立了镍氢电池的模型以及镍氢电池电容减小和内阻增加时的故障模型,并以镍氢电池的电流、电压、荷电状态、电池的温度变化和电池的功率损失为主要研究对象,进行了仿真分析。
  基于小波变换和小波包分析技术,对镍氢电池的故障特征值进行了提取。基于BP神经网络和Elman神经网络,分别建立了镍氢电池的故障诊断系统,并对所建立的故障诊断系统的性能进行了仿真和对比分析,以验证其可靠性与准确性。仿真与对比结果表明所建立的BP和Elman神经网络故障诊断系统均能实现镍氢电池的故障诊断功能,且前者的性能要优于后者。
  最后,提出了一种对发生故障的电池单元进行隔离的容错策略,并对该策略所能隔离的电池单元数目进行了研究,然后进行了仿真分析。仿真结果表明当镍氢电池组的某个或者某几个电池单元发生故障时,进行容错控制后并不影响电池组的整体工作性能,电池组仍然能驱动电动汽车行驶。
  本文所建立的故障诊断系统与所提出的容错策略为镍氢电池可靠性的进一步研究奠定了基础,为其它动力蓄电池的故障诊断与容错控制研究提供了一种新的思路。

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