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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 1,052 - 1,059 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.23.0124
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In the pursuit of developing a fault-tolerant architecture for battery management systems, rapid detection and isolation are pivotal functions. This study presents a method for detecting current sensor faults in an electric vehicle battery management system. Electric vehicle battery systems are exposed to harsh operating conditions, which increases the risk of failures in various onboard components. The proposed current sensor fault detection method incorporates a state estimator and a disturbance observer based on a nonlinear battery cell model for estimating unknown currents. The disturbance observer can estimate the engaged current even when the current measurement is unavailable, thereby allowing the detection of current sensor faults by analyzing the residual between the estimated and measured currents. Experimental results conducted on a single battery cell demonstrate the successful detection of current sensor faults using the proposed method. This sensor fault detection method plays a crucial role in determining the operation of the backup algorithm.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 음함수적 변환 기반의 비선형 배터리 셀 모델
Ⅲ. 비선형 시스템의 가관측성 판단
Ⅳ. 입력 전류 추정 및 전류 센서고장 감지를 위한 외란 관측기
Ⅴ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (28)
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W. Kim, K.W. Na, and K. Choi, “A current sensor fault-detecting method for electric vehicle battery management systems based on nonlinear battery cell model and disturbance observer," Proc. of 2023 38th ICROS Annual Conference, 2023.
R. Xiong, W. Sun, Q. Yu, and F. Sun, “Research progress, challenges and prospects of fault diagnosis on battery system of electric vehicles," Applied Energy, vol. 279, Dec. 2020.
K. Lee and D. Kum, “Development of cell selection framework for second-life cells with homogeneous properties," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 105, pp. 429-439, 2019.
J. Kim and B. H. Cho, “Screening process-based modeling of the multi-cell battery string in series and parallel connections for high accuracy state-of-charge estimation," Energy, vol. 57, pp. 581-599, 2013.
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