文档名：基于热成像的锂离子电池智能故障定位技术
摘要：随着新能源发电、电动汽车等的发展,目前对储能技术的要求不断提高.其中,锂离子电池因其环境友好、能量密度高、使用寿命长等优点被广泛应用于各类储能系统中.为锂离子电池配备合理的热故障诊断可以避免热失控现象的发生,确保电池安全可靠运行.该研究提出了锂离子电池智能感知(lithium-ionbatteryintelligentperception,LBIP)来建立锂离子电池的热故障诊断模型.LBIP包括特征提取网络、区域提交网络(regionproposalnetwork,RPN)、感兴趣区域对齐(regionofinterestalign,ROIAlign)以及Mask分支.选择AnsysFluent软件进行锂离子电池的有限元仿真.LBIP处理电池表面的热成像图像,对问题电池进行识别,并进行问题电池的定位与分割.结果表明,故障电池的识别准确率可达95%.
Abstract：Withthedevelopmentofnewenergypowergeneration,electricvehicles,etc.,therequirementsforenergystorageareconstantlyincreasing.Lithium-ionbatteriesarewidelyusedinvariousenergystoragesystemsduetotheirad-vantagesofenvironmentalfriendliness,highenergydensity,andlonglifespan.Providingreasonablethermalfaultdiagnosisforlithium-ionbatteriescanavoidthermalrunawayandensuresafeandreliableoperationofthebatteries.Thisstudyproposeslithium-ionbatteryintelligentperception(LBIP)tobuildathermalfaultdiagnosismodelforlithium-ionbatteries.LBIPincludesthebackboneforfeatureextraction,regionproposalnetwork(RPN)forproposalsgeneration,andfine-grainedlocalization.TheAnsysFluentsoftwareisselectedforfiniteelementsimulationoflithium-ionbatteries.Themodelprocessesthethermalimagingimageofthebatterysurface,identifiestheproblematicbattery,andlocalizestheproblematicbattery.Resultsshowsthattherecognitionaccuracyofthefaultybatterycanreach95%.
作者：田璐羽 董朝宇 穆云飞 余晓丹 肖迁 贾宏杰Author：TIANLuyu DONGChaoyu MUYunfei YUXiaodan XIAOQian JIAHongjie
作者单位：天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072
刊名：高电压技术 ISTICEIPKU
Journal：HighVoltageEngineering
年，卷(期)：2024, 50(6)
分类号：
关键词：锂离子电池 热故障诊断 MaskR-CNN 深度学习 实例分割
Keywords：lithium-ionbattery thermaldiagnosis MaskR-CNN deeplearning instancesegmentation
机标分类号：TM711TN925.93TP391.41
在线出版日期：2024年7月19日
基金项目：基于热成像的锂离子电池智能故障定位技术[
期刊论文] 高电压技术--2024, 50(6)田璐羽 董朝宇 穆云飞 余晓丹 肖迁 贾宏杰随着新能源发电、电动汽车等的发展,目前对储能技术的要求不断提高.其中,锂离子电池因其环境友好、能量密度高、使用寿命长等优点被广泛应用于各类储能系统中.为锂离子电池配备合理的热故障诊断可以避免热失控现象的发生,确...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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基于热成像的锂离子电池智能故障定位技术 From Time-series to Vision:Lithium-ion Battery Intelligent Perception(LBIP)for Thermal Fault Location
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