摘要
本发明公开了一种基于电池恒流恒压充电过程的锂金属电池故障诊断方法,所述方法以利用恒流恒压过程的电压电流演变为核心,利用充电过程获取不同时间段下恒流阶段电压变化与恒压阶段电流变化值,作为电池老化过程中评价电池故障/正常状态的特征,构建训练集、验证集以及测试集用于训练机器学习模型,从而建立电流特征序列和电池故障状态的关联关系以对电池安全状态进行诊断。本发明通过充电过程不同时间阶段下的电压演变与电流演变测量,结合电化学机理分析,提出采用充电阶段与电池内短路以及副反应等关键故障机制强关联的特征对电池安全状态进行评估,评估方法具有更高的精度,且适用于多种规格的锂(钠)金属、离子电池单体、模组。
技术关键词
电池故障诊断方法
恒压
恒流
电流
电压
数据归一化方法
构建机器学习模型
卷积神经网络结构
训练机器学习模型
线性插值方法
三次样条插值
构建训练集
电池特征
阶段
模型误差
识别故障
系统为您推荐了相关专利信息
故障诊断方法
油液颗粒计数器
三轴振动传感器
数字孪生驱动
监测单元
暂态电流信号
神经网络模型
分布式训练
单相接地故障
特征值
喷墨芯片
封装结构
信号控制模块
控制单元
软性电路板
单光子探测器
加速寿命试验装置
模糊PID算法
激光光源单元
数据采集单元
支持向量机模型
在线监测方法
隔离开关
负荷在线监测
压力在线监测