电动汽车(EV)被认为是传统车辆的环保选择。作为电动汽车中最关键的模块,电池是具有非线性行为的复杂电化学成分。车载电池系统的性能也受复杂的操作环境的影响。实时电动汽车电池在服务中的状态预测很棘手,但对于实现故障诊断和有助于预防危险事件至关重要。具有时间序列分析中有优势的数据驱动模型可用于从有关某些性能指标的数据中捕获降解模式并预测电池状态。变压器模型能够使用多头注意区块机制有效地捕获长期依赖性。本文介绍了标准变压器和仅编码变压器神经网络的实施,以预测电动电池的健康状况(SOH)。根据NASA卓越网站公开访问数据集的锂离子电池的分析,提取了与电荷和放电测量数据有关的28个功能。使用Pearson相关系数筛选功能。结果表明,过滤的特征可以有效提高模型的准确性以及计算效率。提出的标准变压器在SOH预测中表现出良好的性能。
阻碍电动汽车增长(EV)的关键技术障碍是长时间充电时间,较短的电动电池寿命和电池安全性。具体来说,电动汽车充电协议对蝙蝠的寿命和安全性具有重大影响。如果没有正确充电,电池可能会寿命较短,更重要的是,充电不当会导致电池故障导致灾难性故障。为了克服这些障碍,我们提出了一种基于闭环的反馈方法,该方法可以实时最佳的快速充电协议适应电池健康,并具有主动诊断功能,从而使其在充电过程中检测到实时故障并采取纠正措施以减轻此类断层效应。我们利用蝙蝠电气热模型,明确的电池容量和功率淡入老化模型以及热故障模型来捕获电池行为。与模型结合使用,我们采用线性二次最佳控制技术来衡量基于反馈的控制算法。进行了仿真研究,以说明所提出的方案的有效性。进行了仿真研究,以说明所提出的方案的有效性。