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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,770 - 1,774 (5page)
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This paper introduces an innovative approach for diagnosing and visualizing abnormal battery cells in the electric vehicle battery systems. By combining wavelet transform and Z-score normalization techniques, this method analyzes battery management system sensor data in the time-frequency domain without additional electronic devices. The Z-wavelet approach applies continuous wavelet transform to capture subtle variations in cell behavior, followed by Z-score normalization across cells to enhance the visibility of relative differences. This process effectively identifies abnormal battery cells, particularly through low-frequency band analysis and visualize fault type and severity. The method validated using charging data from battery systems with intentionally faulty cells, the Z-wavelet technique offers a non-invasive, const-effective solution for early fault detection and comprehensive battery health assessment. This research contributes to improving the safety and reliability of battery systems in electric vehicles and energy storage systems, paving the way for advanced battery management and sustainable energy solutions.
목차
Abstract
1. 서론
2. 웨이블릿 변환
3. Z-웨이블릿 배터리 상태 시각화
4. 검증 결과
5. 결론
References
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