摘要
本发明涉及电池故障诊断技术领域,公开了一种电池种锂离子电池组热失控早期诊断方法,包括S1、获取锂离子电池组单体电压数据;S2、对获取的单体电压数据中的异常值进行处理;S3、基于时间、充电状态、SOC、里程对单体电压数据进行切分;S4、在获得切分后的单体电压充电片段Vc、放电片段Vd及充电电流I后,从中提取故障特征;S5、获得所需的各类特征后,构建故障诊断模型,实现对多模态特征的处理,进而实现故障诊断。本发明有益效果在于:实现了对多维电池故障特征的融合输入与处理,对不同故障具有广泛的适应性,具有较好的准确率与可靠性,同时无监督学习的方法大大降低了故障诊断难度。
技术关键词
早期诊断方法
电压
核主成分分析算法
故障诊断模型
故障特征
锂离子电池组
电池故障诊断技术
模态特征
高斯核函数
数据传输故障
曲线
无监督学习
内阻
采样点
特征值
电池单体