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World File Search System电池故障
UPS电池故障
UPS电池电量相关的停机事件被证明是商业和工业设施中最昂贵的故障，因为它们对所有连接的系统和设备的影响。本文涵盖了失败的可能原因，UPS选择和设计选择以避免失败并最大程度地减少其影响。与其他电池一样，UPS故障的原因，UPS电池的使用寿命为寿命，并且在不再提供80％的额定放大器小时时需要更换。但是，UPS电池寿命可能会受到时间以外的其他因素的影响。例如，极端温度也会影响电池的容量。高环境温度会降解电池，或者如果温度降至一定程度以下，则可能表现不佳。另一个退化的因素是过度循环 - 持续的过度循环导致电池过早寿命。如果电池充电并频繁地排放，电池接触会恶化，从而降低了电池的容量。UPS电池中的故障也可能是由于设备设计不佳或计划不足而发生的。例如，如果将UPS替换为更大的容量UP，并且空调未升级并且不会产生足够的冷水空气，则电池随后会过热。为了避免这种情况，空调单元必须在炎热的夏季有效运行，并且必须定期维修以确保UPS系统的适当和适当的冷却。电池上的灰尘堆积也可能导致过热。过热是UPS失败的主要罪魁祸首之一。较小的遥控器静态电荷的灰尘颗粒和冷凝的堆积可以通过UPS的通风并使电池触点恶化。在100％或更高的输出中连续运行的超载UP将过热。风扇在特定位置的整个UP集成以保持有效的组件冷却，并且单个风扇故障可能导致过热。其他故障原因包括过度充电，不正确的浮动电压以及在存储中的时间太长而无需充电。UPS选择和设计选择单相UPS通常用于较小的负载，例如安全系统控制，VoiceOver IP，分布式服务或任何其他机架安装的应用程序。
电池故障数据库
在相同条件下测试的相同细胞设计中，锂离子细胞的热响应可能会大不相同，而在相同条件下测试的分布对于完全表征实验表征的分布是昂贵的。此处介绍的开源电池故障数据库包含数百种滥用测试的强大，高质量的数据，这些数据涵盖了许多商业单元格设计和测试条件。使用分数热失控的热量计收集数据，并包含弹出的热量和质量的分数分解，以及在热失控过程中细胞内部动态响应的高速同步子X射线照相。在不同的滥用测试条件下比较了热输出，质量射出和商业细胞内部反应的分布，当在每次放大器时进行标准化时，该条件在细胞中的热量输出，从细胞中射出的质量的比例有很强的正相关，其能量和功率密度。弹出的质量表明，比未发射的质量含有每克每克的热量多10×。“离群”热反应和弹出反应的原因，即极端情况，通过高速X射线照相阐明，这表明诸如排气堵塞之类的发生方式如何造成更大的危险条件。高速射线照相还证明了热失去传播和质量射出的时间分辨相互作用如何影响产生的总热量。
实时的多尺度成像技术，无创的锂离子电池故障
大多数Libs都包含各种材料的复杂性，并侵入了阴极，阳极，电力和分离器的四个主要成分。它还由从软材料（例如包装材料和粘合剂）到陶瓷，碳和金属材料（如当前收集器，导电添加剂和外部标签）组成的各种材料。[11,12]了解每种材料的个体特征以及电池内的降解行为引起的潜在缺陷对于验证安全性和可靠性至关重要。[7,13]通过广泛的研究，电池老化的主要起源已被确定为活性材料晶体结构的降解[14-16]，并且由于电极/电解质界面的不稳定性，化学和电化学侧面的反应。[17 - 20]这些发现提供了有关解决学术界和行业问题的见解，并通过推进制造技术来验证绩效可靠性。然而，面向性能的细胞设计和高尺度制造的意外细胞失衡会增加电池故障和火灾的风险。[21 - 24]在制造过程中很难检测出意外的故障或小错误，并且可以被视为在极端工作条件下可能出现的“潜在缺陷”。[25 - 27]此处的“潜在”缺陷术语是指在实际使用前进行合理彻底检查无法发现的电池内部的故障。例如，几个潜在缺陷可能包括无法完全尽管细胞制造过程已经智能自动化，但确定细胞的断层类型和失败模式并寻求潜在缺陷的位置仍然是一个挑战。
锂离子电池故障和铝热反应的形成
摘要我们经常观察到一些具有层状阴极材料的失控锂离子电池内部温度比现有热失控模型预测的要高得多。此外，正极活性材料中原有的金属（如 Co、Ni 和 Mn）经常出现在温度变得非常高的电池中。有人推测金属的形成可以归因于岩盐物质（MO，其中 M 是金属）的还原，或锂化活性材料（LiMO 2 ）与 CO 2 的反应。我们提出了金属形成的另一种解释，这也会导致非常高的电池温度，即 Al 正极集流体和正极活性材料之间的铝热反应。与提到的 MO 和 LiMO 2 的反应相反，这些反应是高度放热的。本文介绍了铝热反应的化学性质。在失控模型中加入铝热反应可能会改善热失控时锂离子电池的温度预测。
使用机器学习对无人机电池故障的预测维护
H.R.Sridevi（2022）：本文提出了一个基于机器学习的框架，用于预测铅酸电池。该框架使用各种机器学习算法，包括支持向量机（SVM），随机森林（RFS）和K-Nearest邻居（KNNS），以预测作者使用的电池故障。
CWGAN-GP带有含锂离子电池热图像数据扩展的剩余网络模型
锂电池在储能中找到了广泛的应用。温度是评估锂离子电池状态的关键指标，许多实验需要用于研究目的的锂离子电池的热图像。然而，由于诸如高实验成本和相关风险之类的因素，获取锂离子电池故障的热成像样品是具有挑战性的。为了解决这个问题，我们的研究提议利用有条件的Wasserstein生成对抗网络，该网络具有梯度惩罚和残留网络（带剩余网络的CWGAN-GP），以增强描述锂离子电池故障的热图像的数据集。我们采用各种评估指标来定量分析和比较锂离子电池的热图像。随后，扩展的数据集，包括四种描述锂离子电池故障的热图像的类型的热图像，是输入基于面具区域的卷积神经网络进行训练的。结果表明，就锂离子电池的生成的热图像质量而言，提出的模型超过了传统的生成对抗网络和Wasserstein生成对抗网络。此外，数据集的增强导致基于掩模区域的卷积神经网络的故障诊断准确性提高。
锂离子电池基于模型的故障诊断的最新进展：全面评论
锂离子电池（LIB）在各种磁场中发现了广泛的应用，例如电气传输，固定存储和便携式电子设备。电池管理系统（BMS）对于确保LIB的可靠性，效率和寿命至关重要。最近的研究见证了高级BMS中基于模型的故障诊断方法的出现。本文对LIB的基于模型的故障诊断方法进行了全面综述。首先，现有文献中广泛探索的电池模型分为基于物理学的电化学模型和电气等效电路模型。第二，描述电池故障的电气动力学的一般状态空间表示。然后详细阐述了状态向量和参数矩阵的识别。第三，两个电池故障的故障机理（包括过度拨动/过度过度故障，连接故障，短路故障）和传感器故障（包括电压传感器故障和电流传感器故障）。此外，还详细阐述了不同类型的建模不确定性，例如建模误差和测量噪声，老化效应，测量异常值。然后将重点放在观察者的设计上（包括在线状态观察员和离线状态观察员）。还提出了用于电池故障诊断的典型状态观察者的算法实现。最后，提供了讨论和展望来设想一些可能的未来研究方向。
MC-10249027-0001.pdf
导致电池电池可能有各种原因，其中大多数不涉及电池本身。电池故障通常是症状，而不是原因。当电气组件导致电池放电时，完全可以维修的电池故障；电池内部损坏，必须更换。有关更多信息，请参阅https://batteryuniversity.com/，因此，更换电池通常不是永久维修。必须分析放电电池的原因，以确保正确维修。从引入F01/F02开始的过程，具有高级智能电池传感器（IBS）的车辆现在可以监视电池的状况，以确定是否需要充电或更换电池。现在使用ISTA（集成服务技术应用）诊断对电池SOC（负荷状态）和SOH（卫生状态）进行分析和测试。
Hedley Bess LP提议的公共社区会议...
•随着经验丰富的电池工程师，消防员和消防调查人员的一部分，现场燃烧的一部分，产品改进的知识，消防地面操作（数据驱动），场景安全和管理得到了获得，对客户及其主题专家的电池故障的洞察力也是如此
Elora Bess LP提议的公共社区会议...
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