【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及铅酸蓄电池组故障诊断方法，具体涉及一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法。
技术介绍
铅酸蓄电池以价格便宜、技术成熟、内阻小等特点，广泛用于UPS不间断电源、控制开关以及新兴的电动车辆等领域，是目前使用最为广泛的蓄电池，其电极主要由铅制成，电解液是硫酸溶液，一般分为开口型电池及阀控型电池两种，由于前者需要定期注酸维护，而后者可实现免维护，故阀控型电池受到了越来越多的重视。由于需要较高的输出电压，电动车上使用的是由多节铅酸蓄电池串联组成的铅酸蓄电池组，每节蓄电池内部存在复杂的物理化学反应，故用于电动车辆等工业实例的铅酸蓄电池组是一个典型的非线性过程系统。为了保证铅酸蓄电池组供电的稳定可靠，需对其进行监控，但是由于存在数据量大、变量间耦合等特点，现有技术对铅酸蓄电池组实时检测与故障定位的难度大，精确度低，无法确保铅酸蓄电池组供电系统的稳定性，系统维护成本高。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，可以解决现有技术对铅酸蓄电池组实时检测与故障定位的难度大，精确度低，导致无法确保铅酸蓄电池组供电系统的稳定性，系统维护成本高的问题。本专利技术通过以下技术方案实现：一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一：获取被测铅酸蓄电池组工况下在时间段t0～tf的输入、输出历史数据；步骤二：根据输入、输出历史数据...
【技术保护点】
一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：获取被测铅酸蓄电池组工况下在时间段t0～tf的输入、输出历史数据；步骤二：根据输入、输出历史数据计算核Gram矩阵K；采用非线性迭代最小二乘法求解核Gram矩阵K，得到矩阵T和矩阵U；根据矩阵T和矩阵U计算每个采样点的统计量T2和统计量SPE及其置信上限；计算各变量对统计量T2和统计量SPE的贡献值及上限；步骤三：获取被测铅酸蓄电池组的实时数据；根据实时数据计算核Gram矩阵Knew；计算统计量和统计量SPEnew；判断统计量大于统计量T2，或统计量SPEnew大于统计量SPE是否成立，若结果为否，则返回获取被测铅酸蓄电池组的实时数据步骤；若上述判断结果为是，则判定有故障发生，计算各变量贡献值及相对贡献率，相对贡献率大于1的变量判定为引起系统故障。
【技术特征摘要】
1.一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一：获取被测铅酸蓄电池组工况下在时间段t0～tf的输入、输出历史数据；
步骤二：根据输入、输出历史数据计算核Gram矩阵K；
采用非线性迭代最小二乘法求解核Gram矩阵K，得到矩阵T和矩阵U；
根据矩阵T和矩阵U计算每个采样点的统计量T2和统计量SPE及其置信上限；
计算各变量对统计量T2和统计量SPE的贡献值及上限；
步骤三：获取被测铅酸蓄电池组的实时数据；
根据实时数据计算核Gram矩阵Knew；
计算统计量和统计量SPEnew；
判断统计量大于统计量T2，或统计量SPEnew大于统计量SPE是否成立，若结果为否，则
返回获取被测铅酸蓄电池组的实时数据步骤；
若上述判断结果为是，则判定有故障发生，计算各变量贡献值及相对贡献率，相对贡献
率大于1的变量判定为引起系统故障。
2.如权利要求1所述的一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征
在于：步骤一中的输入历史数据为组成被测铅酸蓄电池组的单节铅酸蓄电池的电压、电流、
温度数据，输出历史数据为被测铅酸蓄电池组电压。
3.如权利要求1所述的一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征
在于：步骤二根据输入、输出历史数据计算核Gram矩阵K是：
将历史输入、输出数据分别整理成两个0均值变量的矩阵：
X∈Rn×l，Y∈Rn×m，其中n为样本数，l、m分别为输入输出变量维数；
将输入、输出矩阵分解为：
X＝TPT+F，Y＝UCT+G，其中T∈Rn×p,U∈Rn×p包含p个被提取出来的得分向量，p由交叉验
证法得出，P,C为负载矩阵，F,G为残差矩阵；
利用高斯函数K(xi,xj)＝exp(-||xi-xj||2/σ)，i,j＝1,2,...n计算核Gram矩阵K∈Rn×n，
对矩阵K进行中心化得到：
其中I为n维单位阵，1n表示元素值均为1的n维列向量。
4.如权利要求1所述的一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征
在于：步骤二采用非线性迭代最小二乘法求解核Gram矩阵K，得到矩阵T和矩阵U是：
令i＝1，Y1＝Y，执行以下步骤：
(1)随机初始化ui；
(2) t i = K i u i / u i T K i u i ; ]]>(3) q i = Y i T t i / t i T t i ; ]]>(4) u i = Y i q i / q i T q i ; ]]>(5)循环(2)-(4)步，直到ui收敛；
(6) K i + 1 = ( I - t i t i T / t i T t i ) K i ( I - t i t i T / t i T t i ) ; ]]>(7) Y i + 1 = ( I - t i t i T / t i T t i ) Y i ; ]]>(8)i＝i+1，若i＜p返回步骤(1)；
循环结束后得到矩阵T＝[t1,t2...tp]，矩阵U＝[u1,u2...up]。
5.如权利要求1所述的一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征
在于：步骤二根据矩阵T和矩阵U计算每个采样点的统计量T2和统计量SPE及其置信上限是：
第i个采样点的T2统计量为其中ti表示矩阵T的第i行；
第i个采样点的Q统计量为表示矩阵的第i行；
计算统计量T2和统计量SPE在置信水平为α时对应的置信上限：
T 2 U C L ( α ) = h ( n 2 - 1 ) n ( n - h ) F α ( h , n - h ) , SPE U C L ( α ) = gχ h , α 2 , ]]>其中Fα(h,n-h)是置信水平为α，自由度为h和n-h的F分布，h＝2μ2/S，则是置信水平
α下，比例系数为g＝S/2μ的χ2分布，其中μ和S分别表示统计量SPE的样本均值和方差。
6.如权利要求1所述的一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征
在于：步骤二计算各变量对统计量T2和统计量SPE的贡献值及上限是：引入比例系数向量v
＝[v1,v2,...vl]T，其中vr＝1，r＝1,2,...l，
则有： ∂ k ( x i , x j ) ∂ v r = ∂ k ( v · x i , v · x j ) ∂ v r = - 1 σ ( x i , r - x j , r ) 2 k ( x i , x j ) | v r = 1 , ]]>其中xi,r表示第i个采样点
的第r个变量；
又有： ∂ K ∂ v r | i j = ∂ K i j ∂ v r = ∂ k ( x i , x j ) ∂ v r , ∂ K ‾ ∂ v r = ( I - 1 n 1 n 1 n T ) ∂ K ∂ v r ( I - 1 n 1 n 1 n T ) , ]]>则第i个采样点的第r个变量对于T2统计量和Q统计量的贡献为：
cont r T 2 = | ∂ K ‾ ∂ v r | i UΛ - 1 U T K ‾ i T + K ‾ i UΛ - 1 U T ( ∂ K ‾ ∂ v r | i ) T | , ]]> cont r S P E = | ∂ K ‾ ∂ v r | i i - 2 · ∂ K ‾ ∂ v r | i Tt i T + t i T T ∂ K ‾ ∂ v r ...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱黎瑾，尹坤，杨云强，王永双，张新哲，
申请(专利权)人：江苏快乐电源涟水有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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