【摘 要】
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动力电池系统是电动汽车（EV）的关键部件和主要故障源，因而提高动力电池故障诊断的效率和准确率显得尤为重要。基于此提出一种基于快速傅里叶变换（FFT）和异常系数评估（ACE）的动力电池电压不一致性故障诊断方法。针对6辆发生故障或热失控事故的电动汽车和1辆电压一致性良好的电动汽车，基于其在新能源汽车国家监管平台的全生命周期运行数据，经过电压数据的数据清洗、数据变换等大数据预处理后，利用FFT技术时频变
【机 构】
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北京理工大学电动车辆国家工程研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB1600800）～～；
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动力电池系统是电动汽车（EV）的关键部件和主要故障源，因而提高动力电池故障诊断的效率和准确率显得尤为重要。基于此提出一种基于快速傅里叶变换（FFT）和异常系数评估（ACE）的动力电池电压不一致性故障诊断方法。针对6辆发生故障或热失控事故的电动汽车和1辆电压一致性良好的电动汽车，基于其在新能源汽车国家监管平台的全生命周期运行数据，经过电压数据的数据清洗、数据变换等大数据预处理后，利用FFT技术时频变换，提取频域中的幅值作为故障诊断的特征参数；然后，引进基于Z分数理论的异常系数对故障程度进行定量评估，以实现故障单体的检测和定位；此外，针对存在多个故障单体的情况，基于单体异常率的计算，实现单体故障程度的判定和排序；在此基础上，详细分析电压数据长度及采样间隔、FFT采样点数对模型的影响；最后，与基于熵和Z分数的电压故障诊断方法进行比较。研究结果表明：在上述研究条件下，该诊断方法对于电压一致性良好的车辆未产生误报警，且可以有效地检测出事故车辆动力电池系统存在的电压不一致性故障；相比之下，模型平均计算准确率提高了3.25%,模型平均耗时仅为熵值模型的0.55%;验证了该方法故障单体定位更精准、数据适用性更好及计算速度更快的优点。该研究成果能有效实现动力电池电压不一致性故障诊断，具有较高的工程应用价值。
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