Sistema de Pronósticos y Gestión de la Salud para Vehículos Eléctricos con un Marco de Fusión Jerárquica: Conceptos, Arquitecturas y Métodos
Autores: Wang, Cheng; Ji, Tongtong; Mao, Feng; Wang, Zhenpo; Li, Zhiheng
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Civil y Estructural
Palabras clave
Vehículos eléctricos
Sistema PHM
Ciclo de vida
Fuente de datos
Diagnóstico de fallas
Mantenimiento basado en condiciones
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 49
Citaciones: Sin citaciones
El pronóstico y la gestión de la salud (PHM) de los vehículos eléctricos es una garantía importante para su seguridad y desarrollo a largo plazo. En la actualidad, hay pocos estudios que investiguen sobre el sistema de PHM del ciclo de vida de los vehículos eléctricos. En este artículo, primero resumimos el progreso de la investigación y los métodos clave de PHM. Luego, proponemos un sistema de PHM de tres niveles con una arquitectura de fusión jerárquica para vehículos eléctricos basada en la estructura y la fuente de datos de los mismos. En el sistema de PHM, introducimos una base de datos que consiste en los datos de fábrica, datos en tiempo real y datos de detección. Los parámetros de fábrica del vehículo eléctrico se utilizan para determinar la curva de vida del vehículo eléctrico y sus componentes, los datos en tiempo real se utilizan para predecir el tiempo de vida útil restante (RUL) del vehículo eléctrico y sus componentes, y los
Descripción
El pronóstico y la gestión de la salud (PHM) de los vehículos eléctricos es una garantía importante para su seguridad y desarrollo a largo plazo. En la actualidad, hay pocos estudios que investiguen sobre el sistema de PHM del ciclo de vida de los vehículos eléctricos. En este artículo, primero resumimos el progreso de la investigación y los métodos clave de PHM. Luego, proponemos un sistema de PHM de tres niveles con una arquitectura de fusión jerárquica para vehículos eléctricos basada en la estructura y la fuente de datos de los mismos. En el sistema de PHM, introducimos una base de datos que consiste en los datos de fábrica, datos en tiempo real y datos de detección. Los parámetros de fábrica del vehículo eléctrico se utilizan para determinar la curva de vida del vehículo eléctrico y sus componentes, los datos en tiempo real se utilizan para predecir el tiempo de vida útil restante (RUL) del vehículo eléctrico y sus componentes, y los