摘要
本发明涉及锂离子电池故障诊断技术领域,且公开了一种基于电压预测的锂离子电池故障诊断方法。首先获取锂离子电池实车数据并进行数据处理,之后搭建CNN‑GRU混合模型并对CNN‑GRU混合模型进行训练和优化,向训练完成后的CNN‑GRU混合模型输入电流、温度、荷电状态,输出电池电压,即获得电池预测电压,并基于预测电压生成电池残差,依据电池残差确定故障类型和等级。该基于电压预测的锂离子电池故障诊断方法利用CNN‑GRU方法实现了实车电池的电压预测,并且利用预测的电压与实际采集电压进行比较之后,能够对将要发生的电池故障进行分等级预警。
技术关键词
故障诊断方法
锂离子电池
电压
飞蛾扑火优化算法
表达式
GRU模型
实车数据
飞蛾扑火算法
定位故障
非线性映射关系
滤波器
电池单体
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故障诊断技术
双曲正切函数
电流
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