一种基于RBF神经网络的电动自行车电池单体故障诊断方法

本发明公开了一种基于RBF神经网络的电动自行车电池单体故障诊断方法，涉及电动自行车电池故障诊断技术领域，包括：采集电动自行车电池的原始正常数据和故障数据；对原始数据进行数据处理；通过经过数据处理的原始数据将电动自行车电池数据划分为训练数据集和测试数据集；将所述训练数据集输入到改进的RBF神经网络中进行学习训练；将所述测试数据集输入到经过训练的RBF神经网络进行电动自行车电池故障诊断分类测试，并输出诊断结果；通过电池管理系统对电池故障做出诊断。本发明通过仿真实验获取电动自行车电池正常状态和故障状态的数据，基于改进的RBF神经网络，对电动自行车电池的故障进行快速准确识别，发出预警，降低电动自行车电池故障火灾隐患。