电动汽车动力电池系统故障诊断研究

张骞　郭昊　谢文龙

摘要：利用FMEA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GA-SVM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100%和90%。

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

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.01.091

0引言

随着全球性能源短缺和對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。

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FMEA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（GA）进行参数的自适应寻优提高故障的识别率。

1系统失效分析

根据电池系统特点并结合FMEA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。

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。

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BMS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。

（3）经典SVM分类：有常规的两部分组成，其中训练SVM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。

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：1总电压；2模块电压；3模块温度；4环境温度；5充放电电流。加入正常数据共6类数据，每种10个样本为训练样本，共60个数据集，并进行归一化处理。

3.2.2多故障分类器

将60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10个样本作为分类器的两端输入，分别标识为+1和-1，对应6种状态共建立15个两类分类器；“一对多”分类：将一种状态的10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+1和-1，对应6种工作状态共建立6个两类分类器。

3.2.3基于GA实现SVM参数自适应优化

考虑到目前SVM的参数选择仍然采用实验试凑法，很难获取到最优参数，本文利用GA对SVM的参数进行自适应寻优，对SVM的参数C、g进行寻优，具体流程如图3所示。

3.2.4结果分析

首先对30个测试样本进行“一对一”分类算法的验证，共进行20次的参数寻优，并分别对寻优的参数进行SVM训练。在保证高分类率的基础上选取具有最小参数C的一组值进行验证。具体分类结果如图4所示。

4结论

基于GA-SVM的铅酸动力电池系统故障诊断的应用将对车用电池管理系统的稳定性、安全性及经济适用性带来保障，可以有效的减轻动力电池系统故障对电动汽车正常运行的影响，从而提高整车的安全性能，对电池系统的进一步维护和开发具有很大的作用和实际意义。

参考文献

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