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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:耿莉敏[1] 赵扬 高楠[1] 陈轶嵩 GENG Limin;ZHAO Yang;GAO Nan;CHEN Yisong(Chang’an University,Xi’an 710064,China)
机构地区:[1]长安大学,西安710064
出 处:《汽车工程学报》2023年第4期481-495,共15页Chinese Journal of Automotive Engineering
基 金:国家基础学科公共科学数据中心项目(211938220518):“新能源汽车”科学数据分析与共享方案研究。
摘 要:对锂离子电池内短路的形成机理及其检测方法进行研究。从内部缺陷、机械滥用、电滥用和热滥用等4个方面对内短路的形成机理进行分析。针对基于模型驱动、传感器信号和机器学习的内短路检测方法进行研究,深入分析不同技术的特点。通过机理分析,得到减少内短路的措施。针对当前检测技术所面临的难点和问题,结合大数据、5G通信和车端云智能网联技术,提出未来锂离子电池内短路检测方法的发展方向。To address the safety issue of internal short circuit(ISC)in lithium ion batteries,this paper studies the formation mechanisms and diagnosis methods for ISC.Initially,the mechanisms of ISC formation are analyzed from four aspects:internal battery defects,mechanical abuse,electrical abuse and thermal abuse.Then,the paper investigates the ISC detection methods based on model-driven techniques,sensor signal processing and knowledge-based approaches.The characteristics of different diagnostic technologies are thoroughly analyzed as well.Finally,considering the challenges currently faced by fault diagnosis technology,the paper puts forward the future direction for lithium-ion battery internal short circuit diagnosis methods,integrating big data,5G communication and vehicle-side cloud intelligent networking technologies.
分 类 号:TM912[电气工程—电力电子与电力传动]
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