【电池】可重构电池系统中的结构分析用于主动故障诊断研究(Matlab代码实现)

本文探讨了可重构电池系统(RBS)中通过电热模型进行故障隔离的研究,提出一种新算法以有效计算最小结构过决定(MSO)子系统,降低高冗余系统中的计算成本。研究着重于针对每个故障确定具有最少方程数的MSO集合,算法考虑了开关状态,适用于主动故障隔离,并揭示了在模型不确定性下电气方程的重要性。

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📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、文章下载


💥1 概述

摘要:传统的汽车电池系统由大量电池单元组成,存在安全性、可靠性、寿命和能效方面的各种挑战。可重构电池系统(RBS)是解决传统电池系统问题的一种有前途的解决方案。然而,RBS 中大量的组件也增加了故障概率。为了应对故障容忍的挑战,本文针对 RBS 中每个电池单元包含两个开关的情况,进行了故障隔离研究。基于电热模型进行结构分析,并找到具有最佳故障隔离特性的传感器组。由于系统包含许多方程,引入了一种新算法,用于有效计算最小结构过决定(MSO)子系统以进行故障诊断。对于每个故障,该算法允许确定具有最少方程数的 MSO 集合。算法的复杂性分析表明,相比于计算所有 MSO 集合的现有算法,所提出的算法在高冗余性系统(如 RBS)中计算成本显著较低。由于算法考虑了开关状态,因此适用于通过开关进行主动故障隔离。对 RBS 的应用表明,由于模型的不确定性,电气方程优先于热方程。收起关键词:电池、故障诊断、数学模型、分析模型、复杂性理论、拓扑学、热分析、主动故障诊断、电热电池模型、最小传感器集、可重构电池、结构分析

📚2 运行结果

%% Plot result
figure('units','normalized','outerposition',[0 0 1 1]);
spy(MSOs','ks',6)
xlabel('Equations');ylabel('Faults');grid on

ax = gca;
set(ax.Children,'MarkerFaceColor','k')
set(ax,'XTick',0.5:size(MSOs,1)-0.5,'XTickLabel',string(Eq_Name),...
    'XAxisLocation','top','XTickLabelRotation',90,...
    'YTick',0.5:size(MSOs,2)-0.5,'YTickLabel',x_fault_name,...
    'FontSize',8,'FontName','Times')
set(ax.XAxis,'TickLabelInterpreter','none','TickLength',[0 0])
set(ax.YAxis,'TickLabelInterpreter','none','TickLength',[0 0])
c = ax.TightInset; ax.Position = [c(1) c(2) 1-c(1)-c(3) 1-c(2)-c(4)]; %crop

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。

🌈4 Matlab代码、数据、文章下载

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