一种汽车电池故障预测方法及装置

本申请提供一种汽车电池故障预测方法及装置，该方法包括：收集时序电压采样数据和电池状态采样数据；对时序电压采样数据进行特征分解与特征选择，得到强表征特征数据；根据强表征特征数据和电池状态采样数据，构建特征数据集；基于长短期记忆网络构建原始故障检测分类模型；根据特征数据集对原始故障检测分类模型进行训练，得到训练好的故障诊断分类模型；采集待诊断车辆的实时电池电压值；根据实时电池电压值和故障诊断分类模型预测电池状态是否出现故障；如果是，则输出电池故障预警信息。该方法及装置能够基于电池电压数据快速准确地进行电池故障实时预测，降低了对传感器精度和环境变化的依赖性，提升了故障检测的可靠性和稳定性。