第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛
2024
国赛
揭榜挂帅专项赛
特等奖
未转化
否
在新能源汽车产销量快速正增长的同时，因动力电车热失控引发的车辆起火事故时有发生，在此背景下，强化基于大数据的电池安全预警技术研发与应用已成为行业共识。为解决预警中存在的大数据平台智能化水平低、电池故障机制认识不足等问题，团队提出“先定位，再判断”的设计思路，并开发了一款基于数据驱动和知识库相结合的故障诊断系统。首先，针对故障电池单体难定位，团队提出了一种基于箱型图和基尼不纯度的风险识别方法，这是一种无需构建复杂模型的小样本数据预测技术，此方法能够有效减轻大数据平台在实时计算中的压力。在定位到异常单体电池后，通过将异常单体历史数据的特征与知识库中的已有故障模式进行比对，精确识别出具体的故障类型。
项目作品为解决故障单体定位难的问题，团队引入基尼不纯度概念，不需要复杂的数学运算和大量的计算资源，从而高效地确定划分节点，节省了故障单体识别的时间，提高了识别效率。此外，团队将电池BMS数据与电池理化特性结合，建立电池故障专家库，在提升模型运行速度的同时，做到故障类型精准识别。
暂未公开
暂未公开
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