Fault Detection for Lithium-Ion Battery Using Smooth Variable Structure Filters
Notice bibliographique
Résumé
Batteries are prone to faults that may arise because of vibrations, deformations, collisions, or improper usage. These faults can be sorted into two main categories: internal and external faults. In this study, external battery faults, particularly sensor faults that affect the measurement of current and voltage, are investigated. This paper proposes a fault-detection strategy that is built on different variants of the Smooth Variable Structure Filter (SVSF) for the detection of such faults in a battery cell. SVSF is applied to estimate the State of Charge (SoC) and terminal voltage of the battery. A modified decision signal is calculated using the residual signals of the filters to detect faults using the Cumulative Sum (CUSUM) strategy. The performance of the SVSF is compared with that of the Extended Kalman Filter (EKF). The effectiveness of the proposed method is demonstrated for detecting and isolating different external faults in a wide range of fault scenarios. The proposed SVSF-based methods not only improve fault-detection accuracy but also significantly decrease the fault-detection time in some scenarios compared to EKF, which is a critical factor for safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».