摘要
本发明公开一种用于电池包故障模式识别的方法,包括以下步骤:1)依据故障特征,定义n种故障模式,并获取每种故障模式下的故障数据集;2)利用箱型图对故障数据集进行筛选,得到故障优选数据集;3)利用自组织映射‑前馈神经网络算法搭建电池包故障模式诊断模型;4)利用故障优选数据集对电池包故障模式诊断模型进行训练,得到训练后的电池包故障模式识别模型;5)监测车辆运行信号,并传输至电池包故障模式识别模型中,得到电池包故障识别结果;本发明解决了电池包系统在长期使用过程中发生故障无法识别故障模式并提供预警的问题。
技术关键词
电池采样系统
模式识别模型
数据
前馈神经网络
矩阵
故障特征
电池单体
电池包系统
电芯
样本
温度传感器
梯度下降法
正负极片
识别故障
车辆
偏差