电动汽车动力电池系统故障诊断研究
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电动汽车动力电池系统故障诊断研究
张骞郭昊谢文龙 ( 河 南 科 技 学 院 机 电 学 院 ，河 南 新 乡 453003)
摘 要 ：利 用 F M E A 经 典 知 识 对 电 池 系 统 的 失 效 模 式 进 行 分 析 ，并 对 系 统 总 体 方 案 进 行 设 计 ，最 后 详 述 了
G A —S V M 电 池 系 统 故 障 诊 断 算 法 ，并 采 用 “一 对 一 ”和 “一 对 多 ”两 种 多 分 类 算 法 进 行 对 比 验 证 。 结 果 表 明 ：电池
系 统 故 障 得 到 准 确 判 断 及 定 位 ，故 障 识 别 率 分 别 达 到 1 0 0 % 和 9 0 % 。
1 系统失效分析
根据电池系统特点并结合FM E A 中经典理论来
对 其 运 行 过 程 中 失 效 模 式 进 行 分 析 ，重 点 是 对 电 池 运
行 过 程 中 可 能 出 现 的 各 故 障 状 态 进 行 分 析 ，包 括 电 池
工 作 中 的 过 充 、过 放 、高 温 以 及 单 体 电 池 电 压 间 不 一 致
现 象 ；电 池 系 统 中 的 硬 件 电 路 的 故 障 分 析 ，包 括 电 流 传
感 器 、温 度 传 感 器 、执 行 器 和 控 制 器 本 身 的 故 障 。分 析
结果如表1 所示。
表 1 电池系统预先危险性分析
电池危害
电池 爆炸 或破裂
可能的危害源 电池过充 电池过放 电池高温 电池短路 线束故障
3.2 电池系统故障诊断
3.2. 1 样 本 数 据
采 用 电 池 系 统 5 类 故 障 进 行 分 类 ： 总 电 压 ；2 模
块 电 压 ；3 模 块 温 度 ；4 环 境 温 度 ； 充 放 电 电 流 。加 入
正 常 数 据 共 6 类 数 据 ，每 种 1 0 个 样 本 为 训 练 样 本 ，共
现代商贸工业 2017年 第 1 期
179
工程与技术
6 0 个 数 据 集 ，并 进 行 归 一 化 处 理 。 3.2.2 多故障分类器
将 6 0 个 数 据 作 为 训 练 样 本 ，分 类 器 采 用 高 斯 径 向 基 核 函 数 ，采 用 “一 对 一 ”、 一 对 多 ”两 种 多 分 类 算 法 。 “一 对 一 ”分 类 ：将 两 种 状 态 各 1 0 个 样 本 作 为 分 类 器 的 两 端 输 入 ，分 别 标 识 为 十 1 和 一 1 ，对 应 6 种 状 态 共 建 立 1 5 个 两 类 分 类 器 ；一 对 多 ”分 类 ：将 一 种 状 态 的 1 0 个 样本和其余5 种状态的50个样本作为分类器的两端 输 入 ，分 别 标 识 为 十 1 和 一 1 ，对 应 6 种 工 作 状 态 共 建 立 6 个两类分类器。 3.2.3 基 于 G A 实 现 S V M 参 数 自 适 应 优 化
(3)
经 典 S V M 分 类 ：有 常 规 的 两 部 分 组 成 ，其 中
练 S V M 是 对 学 习 样 本 数 据 进 行 训 练 ，得 到 训 练 模 型 ;
预测数据是将测试集数据样本输入训练好的模型进行
模 式 识 别 分 类 ，得 到 预 测 结 果 。
(4)
结 论 ：得 出 分 类 的 准 确 率 。
种 各 样 的 故 障 。现 阶 段 在 故 障 诊 断 技 术 研 究 的 基 础 上 ，结 合 动 力 电 池 系 统 特 点 ，采 用 典 型 特 征 数 据 的 离 线 训练仿真并进行在线算法验证的方式对电池系统故障
诊 断 进 行 设 计 。具 体 设 计 方 案 如 图 1 所 示 。
CAN
接触器控制异常 接插件接触异常
可采取的措施 监控电池电压、电流 监控电池电压、电流
监控电池温度 监控电池电流、电压 检测线束异常及保护措施 检测接触器异常及保护措施 检测接插件处高低电平
2 动力电池系统故障诊断总体方案设计 动 力 电 池 系 统 技 术 还 不 是 很 成 熟 ，经 常 会 出 现 各
图 1 动力电池系统故障诊断总体方案 3 GA —S V M 的动力电池系统故障诊断
数据处理
分类准 确率
经典SVM 分类
预测 j (测试劁I
图 2 基 于 S V M 的电池系统故障诊断算法流程图 3.1 基 于 S V M 故 障 诊 断 算 法 流 程
如 图 2 所 示 ，基 于 支 持 向 量 机 的 故 障 诊 断 分 为 四
步： (1)
电 池 数 据 ：通 过 B M S 对 电 池 的 各 种 参 数 特 征
信 号 进 行 实 时 采 集 ，比 如 电 池 电 压 、电 流 、温 度 等 。 (2) 数 据 处 理 ：通 过 [ 0 ，1 ] 归 一 化 对 筛 选 的 故 障 特
征 数 据 进 行 处 理 ，构 造 出 训 练 和 测 试 样 本 集 。
关 键 词 ：电 池 系 统 ；失 效 模 式 ；故 障 识 别 率
中 图 分 类 号 ：TB
文 献 标 识 码 ：A
d o i：10. 19311/j .c n k i.1672-3198. 2017. 01. 091
〇 引言 随着全球性能源短缺和对环保意识的不断提高，
纯电动汽车已成为未来汽车产业的重要发展趋势。电 池系统作为电动汽车的核心部件更是得到了广泛的关 注与研究。
________________
H 驾 驶 贝 显 示
铅
CAN
酸 动 力 电 池 组
电池 管理 系统 数据 采集
I.
动力
整车控制器
电池
故障
电机控制器
在线
诊断Fra Baidu bibliotek
模块
C A N ________________
¥
i—
障奶读取|
CAN
________________ 数据记录|
SVM 算 法 训 练 仿 與 |
电池系统性能好坏直接影响着整车安全性和可靠 性 。由于动力电池组在运行过程中状态参数不能实时 被 监 控 和 故 障 提 醒 ，易 出 现 过 充 、过 放 、高 温 及 电 压 一 致 性 差 等 问 题 ，为 了 提 高 电 池 系 统 的 性 能 ，自 诊 断 设 计 显得尤为重要。
本文基于FM EA对电池系统失效模式分析的基 础 上 设 计 电 池 管 理 系 统 的 故 障 自 诊 断 策 略 ；进 行 基 于 支持向量机（SVM )的电池系统故障识别算法的设计， 并加入遗传算法（ G A )进行参数的自适应寻优提高故 障的识别率。
张骞郭昊谢文龙 ( 河 南 科 技 学 院 机 电 学 院 ，河 南 新 乡 453003)
摘 要 ：利 用 F M E A 经 典 知 识 对 电 池 系 统 的 失 效 模 式 进 行 分 析 ，并 对 系 统 总 体 方 案 进 行 设 计 ，最 后 详 述 了
G A —S V M 电 池 系 统 故 障 诊 断 算 法 ，并 采 用 “一 对 一 ”和 “一 对 多 ”两 种 多 分 类 算 法 进 行 对 比 验 证 。 结 果 表 明 ：电池
系 统 故 障 得 到 准 确 判 断 及 定 位 ，故 障 识 别 率 分 别 达 到 1 0 0 % 和 9 0 % 。
1 系统失效分析
根据电池系统特点并结合FM E A 中经典理论来
对 其 运 行 过 程 中 失 效 模 式 进 行 分 析 ，重 点 是 对 电 池 运
行 过 程 中 可 能 出 现 的 各 故 障 状 态 进 行 分 析 ，包 括 电 池
工 作 中 的 过 充 、过 放 、高 温 以 及 单 体 电 池 电 压 间 不 一 致
现 象 ；电 池 系 统 中 的 硬 件 电 路 的 故 障 分 析 ，包 括 电 流 传
感 器 、温 度 传 感 器 、执 行 器 和 控 制 器 本 身 的 故 障 。分 析
结果如表1 所示。
表 1 电池系统预先危险性分析
电池危害
电池 爆炸 或破裂
可能的危害源 电池过充 电池过放 电池高温 电池短路 线束故障
3.2 电池系统故障诊断
3.2. 1 样 本 数 据
采 用 电 池 系 统 5 类 故 障 进 行 分 类 ： 总 电 压 ；2 模
块 电 压 ；3 模 块 温 度 ；4 环 境 温 度 ； 充 放 电 电 流 。加 入
正 常 数 据 共 6 类 数 据 ，每 种 1 0 个 样 本 为 训 练 样 本 ，共
现代商贸工业 2017年 第 1 期
179
工程与技术
6 0 个 数 据 集 ，并 进 行 归 一 化 处 理 。 3.2.2 多故障分类器
将 6 0 个 数 据 作 为 训 练 样 本 ，分 类 器 采 用 高 斯 径 向 基 核 函 数 ，采 用 “一 对 一 ”、 一 对 多 ”两 种 多 分 类 算 法 。 “一 对 一 ”分 类 ：将 两 种 状 态 各 1 0 个 样 本 作 为 分 类 器 的 两 端 输 入 ，分 别 标 识 为 十 1 和 一 1 ，对 应 6 种 状 态 共 建 立 1 5 个 两 类 分 类 器 ；一 对 多 ”分 类 ：将 一 种 状 态 的 1 0 个 样本和其余5 种状态的50个样本作为分类器的两端 输 入 ，分 别 标 识 为 十 1 和 一 1 ，对 应 6 种 工 作 状 态 共 建 立 6 个两类分类器。 3.2.3 基 于 G A 实 现 S V M 参 数 自 适 应 优 化
(3)
经 典 S V M 分 类 ：有 常 规 的 两 部 分 组 成 ，其 中
练 S V M 是 对 学 习 样 本 数 据 进 行 训 练 ，得 到 训 练 模 型 ;
预测数据是将测试集数据样本输入训练好的模型进行
模 式 识 别 分 类 ，得 到 预 测 结 果 。
(4)
结 论 ：得 出 分 类 的 准 确 率 。
种 各 样 的 故 障 。现 阶 段 在 故 障 诊 断 技 术 研 究 的 基 础 上 ，结 合 动 力 电 池 系 统 特 点 ，采 用 典 型 特 征 数 据 的 离 线 训练仿真并进行在线算法验证的方式对电池系统故障
诊 断 进 行 设 计 。具 体 设 计 方 案 如 图 1 所 示 。
CAN
接触器控制异常 接插件接触异常
可采取的措施 监控电池电压、电流 监控电池电压、电流
监控电池温度 监控电池电流、电压 检测线束异常及保护措施 检测接触器异常及保护措施 检测接插件处高低电平
2 动力电池系统故障诊断总体方案设计 动 力 电 池 系 统 技 术 还 不 是 很 成 熟 ，经 常 会 出 现 各
图 1 动力电池系统故障诊断总体方案 3 GA —S V M 的动力电池系统故障诊断
数据处理
分类准 确率
经典SVM 分类
预测 j (测试劁I
图 2 基 于 S V M 的电池系统故障诊断算法流程图 3.1 基 于 S V M 故 障 诊 断 算 法 流 程
如 图 2 所 示 ，基 于 支 持 向 量 机 的 故 障 诊 断 分 为 四
步： (1)
电 池 数 据 ：通 过 B M S 对 电 池 的 各 种 参 数 特 征
信 号 进 行 实 时 采 集 ，比 如 电 池 电 压 、电 流 、温 度 等 。 (2) 数 据 处 理 ：通 过 [ 0 ，1 ] 归 一 化 对 筛 选 的 故 障 特
征 数 据 进 行 处 理 ，构 造 出 训 练 和 测 试 样 本 集 。
关 键 词 ：电 池 系 统 ；失 效 模 式 ；故 障 识 别 率
中 图 分 类 号 ：TB
文 献 标 识 码 ：A
d o i：10. 19311/j .c n k i.1672-3198. 2017. 01. 091
〇 引言 随着全球性能源短缺和对环保意识的不断提高，
纯电动汽车已成为未来汽车产业的重要发展趋势。电 池系统作为电动汽车的核心部件更是得到了广泛的关 注与研究。
________________
H 驾 驶 贝 显 示
铅
CAN
酸 动 力 电 池 组
电池 管理 系统 数据 采集
I.
动力
整车控制器
电池
故障
电机控制器
在线
诊断Fra Baidu bibliotek
模块
C A N ________________
¥
i—
障奶读取|
CAN
________________ 数据记录|
SVM 算 法 训 练 仿 與 |
电池系统性能好坏直接影响着整车安全性和可靠 性 。由于动力电池组在运行过程中状态参数不能实时 被 监 控 和 故 障 提 醒 ，易 出 现 过 充 、过 放 、高 温 及 电 压 一 致 性 差 等 问 题 ，为 了 提 高 电 池 系 统 的 性 能 ，自 诊 断 设 计 显得尤为重要。
本文基于FM EA对电池系统失效模式分析的基 础 上 设 计 电 池 管 理 系 统 的 故 障 自 诊 断 策 略 ；进 行 基 于 支持向量机（SVM )的电池系统故障识别算法的设计， 并加入遗传算法（ G A )进行参数的自适应寻优提高故 障的识别率。