基于WOA优化概率分布参考点的锂电池故障诊断
Lithium batteries fault diagnosis based on WOA optimized probability distribution reference points
1. 哈尔滨金融学院, 哈尔滨 150030
2. 哈尔滨师范大学 计算机科学与信息工程学院, 哈尔滨 150025
3. 火箭军工程大学, 西安 710025
摘要
锂离子电池凭借其优越的储能性能被广泛应用在许多领域，而随着使用时间增加，锂离子电池的老化加剧容易导致不同程度的故障，因此对锂离子电池进行在线故障诊断至关重要。为了进一步提高故障诊断的准确率和透明性，提出使用连续概率分布证据推理（ER）规则的故障诊断模型，并使用优化方法优化相关参数。首先，从充放电过程中提取能反映电池健康状态（SOH）的特征指标，采用Spearman相关系数分析特征指标与SOH之间的关联来提取健康因子；第二，考虑到电池的故障信息具有不确定性，提出一种基于ER规则的连续概率分布参考点的故障诊断方法，采用高斯分布描述参考点，实现在线故障诊断；第三，设计了一种带约束的鲸鱼优化算法（WOA）优化证据参数，构建GER-W故障诊断模型，使模型故障诊断准确率达到最优；最后，通过分析SOH对故障进行模糊划分，以NASA电池数据集为例验证GER-W模型的有效性，此外还将模型拓展到电池SOH估计中。验证结果表明，GER-W模型对比其他故障诊断方法具有更高准确率且诊断过程更加透明，在SOH估计中也有一定效果。
基金项目
中国博士后科学基金资助项目
黑龙江省自然科学基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.04.0154
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3551-3558
文章编号: 1001-3695(2023)12-005-3551-08
发布历史
[2023-06-27] 优先出版
[2023-12-05] 印刷出版
引用本文
李康乐, 张云逸, 韩劲松, 等. 基于WOA优化概率分布参考点的锂电池故障诊断 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (12): 3551-3558. (Li Kangle, Zhang Yunyi, Han Jinsong, et al. Lithium batteries fault diagnosis based on WOA optimized probability distribution reference points [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (12): 3551-3558. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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