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预知隐患,未雨绸缪——北理新源安全预警产品持续迭代升级
时间:2020-08-20 13:52来源:北京理工新源 作者:bitnei
新能源汽车已成为全球汽车产业转型,促进未来世界经济持续增长的重要引擎。当前,我国新能源汽车的保有量和产销量已居世界首位,截至2020年6月接入国家监管平台的新能源汽车高达329万辆,但随着新能源汽车保有量的增加,受制于当前电池材料体系、生产制造水平、bms精细化管理能力等复杂多因素影响,新能源汽车安全事故频发,据不完全统计,仅2020年7月共发生14起新能源车自然事故,如何降低新能源汽车运行安全风险,成为生产制造以及消费使用端关心的核心问题。

一、防患于未然:风险识别、事前预警
 

2020年6月工信部发布“关于开展新能源汽车安全隐患排查工作的通知”:在车辆后端使用环节及早发现安全隐患并启动预警机制,对安全隐患的车辆及时采取有效措施,是风险防控的有效手段。

针对行业关于车辆运行安全风险评估和安全预警的难点,北理新源依托电动车辆国家工程实验室和北京理工大学车辆学科前沿技术,持续投入大量技术研发资源,通过新能源汽车核心零部件全生命周期安全性能评估技术的研究,对车辆运行全增量特征参数数据和值率阈值与电池系统老化失效进行关联性分析,对多源数据切分、清洗、筛选和融合技术进行细化,基于新能源汽车运行数据,不断实现对熵值、波动、压降、容量故障诊断和角度方差等核心模型进行训练,持续迭代开发安全预警产品,以提升风险识别准确度,达成事前预警,及时排查的目的,为电动汽车行驶安全保驾护航!

 

二、硬实力:多时间尺度和维度的风险识别
 

       模型信息挖掘——为保证车辆安全风险状态评估结果准确性,北理新源针对安全预警平台的熵值、波动、压降一致性等核心模型在时间维度和离散程度的差异性安全信息表征,同时考虑运行数据受采集精度、emc干扰、运行工况和环境复杂等多因素影响,不断地完善和健全基于多模型融合算法表征和3σ误报处理为原则的安全风险状态模型评估体系。

 

同时为准确识别异常电芯渐变恶化情景模型,建立和迭代基于“时间-异常率”变化维度的模型运算结果“上扬”信息抓取机制,作为安全评价体系中重要的影响因子。 

失效特征参数——通过对电池系统失效模式与云端数据进行关联性技术分析,为降低模型运算结果的局限性影响,增加安全风险识别的广域维度,北理新源安全预警平台引入特征物理参数的数据深度挖掘算法,识别自放电、容量和内阻异常衰减等安全强相关失效表征因素;同时通过对接入国家平台车辆值率阈值报警信息提取和分析,对模型与特征表征参数风险评估结果进行优化和权重设定,不断完善基于多维数据的风险评估体系。

 
 
使用端多角度安全风险识别——通过新能源汽车核心零部件运行数据深度挖掘和分析,已实现对电池系统健康状态“把脉”诊断,而针对环境和使用端对安全的“威胁”,北理新源安全预警产品同样不会放过识别,例如高soc长期聚集异常停放,低soc“僵尸”车辆过放电风险识别等场景,且基于电池劣化或故障高发工况引入车辆使用场景关联性异常诊断权重,实现车辆360度风险识别。

 

三:总结
 

对于驾乘者来说,车辆安全高于一切,提前识别风险并及时采取措施,是保证乘客安全、减少财产损失的有效手段。为保证产品预警功能的可靠性,为车辆运行保驾护航,北理新源潜心研发,持续打磨新能源汽车安全预警产品,不断优化模型及融合算法,细化数据清洗、筛选和拼接等模块,多时间尺度和维度对新能源汽车核心零部件进行全方位评估,以期为新能源汽车的健康发展尽一份力。

 

 

 

撰稿:苏朝磊
审核:刘   鹏





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