基于人工智能的电动汽车充放电故障相关性分析

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论文字数:37788 论文编号:sb2022070114402348864 日期:2022-07-17 来源:硕博论文网

本文是一篇电气自动化论文,本文)研究了电动汽车充放电过程中涉及到的动力电池和充放电设备的组成结构和工作原理,同时还依据资料文献对其的常见的故障表现形式和故障机理进行了分析和总结,在电动汽车动力电池和充放电设备两个层面对可能对电动汽车充放电的产生故障影响的相关性因素进行了分析,并从中提取了能够反应动力电池和充放电设备故障相关性的特征参数。
第一章 绪论
1.1课题背景及研究意义
随着社会经济和科学技术的飞速发展,我国在交通基础设施建设方面做出了大量的工作,居民的外出通行质量得到了巨大的改善。发达的交通业和居民日渐提高的生活水平导致了居民对汽车这一交通工具的需求逐渐增大,公安部在 2020 年末的统计结果显示,全国机动车保有量在 2020 年末已经达到 3.72 亿辆,其中汽车占 2.81 亿辆,且我国汽车年产销量已经稳居世界榜首十余年[1]。机动车采用内燃机作为其动力来源,通过燃烧汽油、柴油等化石燃料来推动车辆行进,机动车的巨大保有量意味着化石燃料的大量消耗,同时也化石燃料燃烧生成的污染性气体也使得空气环境污染程度日益加剧。在这样的背景下,国家在交通运输领域大力推广使用清洁能源的电动汽车来取代传统的燃油车辆,同时也针对电动汽车出台了大量优惠政策,鼓励居民购买使用电动汽车作为家庭交通工具[2]。这对优化我国能源结构,降低化石燃料消耗,减少化石能源进口成本,改善空气环境具有重大意义。

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1.2国内外研究现状
从内燃机诞生以来,地球上存储的化石能源开始被大量消耗,目前世界各国都在大力推广电动汽车用以代替传统燃油机动车作为出行交通工具,一大批新能源车企借助科技水平进步的东风迅速发展,美国的特斯拉和中国的蔚来、小鹏等优秀的新能源车企逐渐站稳了市场脚跟,丰田、福特、大众等传统车企也相继推出新能源车型,甚至一些超级跑车品牌也将电气系统应用在车辆中以获得更高的性能。行业的蓬勃发展使得人们逐渐将视线转移到电动汽车身上来,电动汽车本身的故障及安全性问题也因为被关注而放大。目前针对电动汽车充放电故障方面的研究还处于初步阶段,国家及企业针对电动汽车充放电安全发布的标准也有待完善。电动汽车充放电过程主要涉及到电动汽车动力电池和电动汽车充放电设备,目前针对本文基于人工智能的电动汽车充放电故障相关性分析的研究也主要分为以下几个方面。
(1)电动汽车动力电池充放电故障及安全性研究
针对电动汽车动力电池的故障及安全性国内外已经有了相应的研究及成果。目前,电动汽车采用的动力电池形式主要是锂电池,上个世纪末就有学者针对锂电池的安全性进行了测试和研究[7-8]。随后,针对锂电池的安全性许多学者和公司进行了更为细致的测试和研究。德国 ZSW 对锂电池进行了极端条件下的充电工况测试发现了锂电池充电时发生热失控的主要故障原因[9]。Zhang S S 等人[10]研究了锂离子电池在低温环境下的电化学特性,得到了电池容量可能随环境温度增加而变大的特性。Li  J 等人[11]对锂离子电池在不同环境温度下的工作状态进行了研究,其研究得出锂离子电池在环境温度极低的情况下电池容量会发生明显衰减。Wang Q 等人[12]对锂离子电池滥用过程建立了数学模型,并以此分析了锂离子电池发生热失控故障的运行情况,获取了锂离子电池发生热失控故障时的数据。Dong  T 等人[13]通过电化学-热耦合模型和热滥用模型对锂离子电池在不同倍率下进行充放电的产热特性进行了研究,其研究发现大倍率放电会导致电池放电提前结束对外故障表现为电池容量降低,大倍率充电时如果发生短路会短时间产生大量热量从而引发热失控故障。武超[14]针对磷酸铁锂动力电池设计了滥用实验,总结了锂电池各个组成部分的故障机理,并对磷酸铁锂电池典型故障提出了诊断方法和诊断策略。马洋洋[15]构建了能够表征动力电池特性的特征参数,通过分析特征参数变化情况提取了动力电池安全充放电的特征参数阈值,为动力电池故障模式识别提供了依据。吴彦威[16]将时间序列模型应用于电动汽车动力电池故障诊断,利用移动窗口偏差原理作为监测电池故障的评价指标,并在 MATLAB 平台建立了电池故障模型进行了实验。
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第二章 电动汽车充放电过程设备工作原理分析
2.1动力电池工作原理分析
2.1.1 动力电池工作原理
出于成本及电池性能多方面因素,现在市场上主流的电动汽车动力电池主要是锂离子电池[30],车用动力电池的主要形式有磷酸铁锂电池和三元锂电池,也有少数车企如丰田采用镍氢电池和特斯拉在其旗下车型 Model  S 上所采用锂钴电池,本节主要对市场上主流采用的磷酸铁锂电池和三元锂电池的工作原理进行分析。
(1)磷酸铁锂电池工作原理分析
磷酸铁锂电池依靠锂离子在电池内部的转移而在外电路形成电流,磷酸铁锂电池的内部组成结构主要有以下几个部分[31-33]:
1)电池正负极。电池内部锂离子在正负极上完成脱嵌和嵌入反应,磷酸铁锂电池正极材料主要材料为磷酸铁锂,负极材料往往是石墨。
2)正负极集流体。电池正负极集流体的作用主要是将电池活性物质产生的电流收集后对外输出,正极集流体材料往往采用铝箔,负极集流体往往采用铜箔。
3)电解液。磷酸铁锂电池内部锂离子进行迁移需要电解液作为介质。
4)隔膜。在磷酸铁锂电池内部起到隔绝正负极的作用,防止电池内部短路。
磷酸铁锂电池充电时,正电荷的锂离子从电池正极材料脱嵌进入电池内部的电解液,穿越隔膜后嵌入负极。负电荷的电子从电池正极经过外部电路流向负极,使得电池正负极的电荷状态达到平衡。
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2.2交流充电桩工作原理分析
2.2.1 交流充电桩组成结构
交流充电桩由电网供电,输出交流电为电动汽车车载充电机供电,其充电功率受限于车载充电机,充电速度较慢,因此也被称为慢充桩。交流充电桩的主体组成结构如图 2.4 所示,主要由以下几个模块组成:

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(1)桩体
交流充电桩桩体主要由金属外壳和人机交互系统组成。金属外壳主要起固定和保护作用,可以将充电桩固定在地面以及墙壁,同时避免内部器件遭受外力碰撞,落地式充电桩通过桩体外壳固定于地面,其桩体所占空间体积往往较大,壁挂式充电桩通过桩体外壳固定于墙壁之上,其桩体体积通常较小,适用于空间狭小的场景[37]。交流充电桩人机交互系统为提供了充电桩与用户交互的媒介,用户可以通过人机交互系统获取充电状态的实时信息,同时也可以通过人际交互系统对充电过程进行自主控制,例如充电启停或者自订充电计划。
(2)电气模块
交流充电桩电气模块主要由充电接口、充电线缆和安全防护装置组成。我国针对交流充电桩制定了一系列完整的标准规则,标准规定了交流充电接口包含 7 对触头,触头布置方式如图 2.5 所示[38]。安全防护装置主要为充电桩提供过载保护、短路保护和急停功能,主要采用断路器、熔断器或其他组合来实现。 
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第三章 电动汽车充放电过程故障机理及相关性因素分析.......................22
3.1 动力电池故障机理及相关性因素分析 ........................22
3.1.1 动力电池故障机理 .....................22
3.1.2 动力电池故障相关性因素分析 .......................22
第四章  基于人工智能的电动汽车充放电过程故障相关性挖掘 ............................. 35
4.1故障相关性因素特征参数提取 .......................................... 35
4.1.1  动力电池故障相关性因素特征参数 ....................................... 35
4.1.2  充放电设备故障相关性因素特征参数 ................................ 36 
第五章  实验及故障相关性分析 .................................... 48
5.1实验环境介绍 ................................ 48
5.2实验结果及故障相关性分析 ............................. 49
第五章 实验及故障相关性分析
5.1实验环境介绍
随着电动汽车技术的飞速发展,以及国家对新能源汽车提供的大量优惠政策,许多家庭开始选购电动汽车作为交通工具。随着现在电动汽车及其充放电设备的保有量飞速增长,电动汽车充放电故障数据开始呈现数据量大、增长率高、价值密度低、多样性强的大数据特征。针对电动汽车充放电故障数据的大数据性,本文采用数据挖掘技术和分布式计算技术对电动汽车充放电故障的相关性进行挖掘分析,为今后电动汽车充放电故障诊断及检修提供一定的理论支持。本文采用 Hadoop 分布式计算平台作为本次实验的基础平台,以搭建电动汽车充放电故障相关性分析的实验环境。Hadoop 是一个分布式系统基础架构,目前广泛使用于各种学术研究和工业应用中[61],其核心部件是分布式文件系统(Hadoop  Distributed  File  System, HDFS)和 MapReduce 引擎。
HDFS 是一种分布式文件系统,其结构是 master-slave 的主从结构,一般由多台计算机组成一个 HDFS 集群,一个 HDFS 集群主要包括一个名字节点 NameNode 和多个数据节点DataNode[62]。名字节点 NameNode 作为一个主控制服务器管理文件命名空间和调节客户端访问文件,DataNode 专门负责管理自身节点的数据存储。
MapReduce 引擎是一个面向大数据并行处理的计算框架,其核心为 Map 操作与 Reduce操作[63]。MapReduce 框架执行一个计算任务时,首先 MapReduce 框架会将计算任务分成多个Map 任务并将其分配到不同的节点上去执行,每一个 Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件,这些中间文件将会作为 Reduce 任务的输入数据。Reduce 任务的主要目标则是把前面若干个 Map 任务的输出汇总到一起并输出。

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第六章   总结与展望
6.1本文工作总结
本文针对电动汽车充放电过程涉及到的动力电池及充放电设备故障形式多样且故障机理负载难以分析诊断的问题,从动力电池和充放电设备的工作原理和故障机理入手,分析了动力电池和充放电设备的故障相关性因素,从中提取了与故障相关的特征参数,并通过人工智能和数据挖掘技术对特征参数进行了处理和挖掘,获得了电动汽车充放电过程的故障关联规则,并依据关联规则分析得到了相关性因素对于发生故障的相关性水平,为实现电动汽车充放电过程智能诊断提供一定的技术支撑。
本文主要实现了以下工作:
(1)研究了电动汽车充放电过程中涉及到的动力电池和充放电设备的组成结构和工作原理,同时还依据资料文献对其的常见的故障表现形式和故障机理进行了分析和总结,在电动汽车动力电池和充放电设备两个层面对可能对电动汽车充放电的产生故障影响的相关性因素进行了分析,并从中提取了能够反应动力电池和充放电设备故障相关性的特征参数。
(2)研究了电动汽车充放电过程故障相关性特征参数的处理方法和关联规则挖掘方法。主要研究了基于聚类算法的特征参数数据离散化,通过聚类算法分别对动力电池、交流充电桩、直流充电机、充放电机的特征参数数据进行聚类离散化,获得了能够用于关联规则挖掘的事务数据集;然后采用基于加权的优化 FP-growth 算法对离散化后的数据进行了关联规则挖掘,最终得到了动力电池、交流充电桩、直流充电机、充放电机的故障关联规则;最后基于关联规则分析了故障相关性,得到不同相关性因素对于故障的相关性水平。
(3)研究了适用于电动汽车充放电过程故障关联规则挖掘的算法优化。主要考虑到电动汽车充放电过程中越严重的故障对电动汽车充放电的正常进行的影响越大,但实际工作中发生的次数往往很少,使得在挖掘故障关联规则时可能会漏掉严重故障这样的问题。
参考文献(略)


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