摘要
本发明公开了一种基于放电数据的动力电池故障检测方法,包括以下步骤:读取待检测车辆云端的实车运行数据,获取车辆动力电池历史运行数据,对车辆动力电池历史运行数据进行分类筛选;对数据进行预处理并划分数据,提取放电循环数据片段;对放电循环数据片段进行特征提取,获取表征电池特性的增量容量曲线特征、产热功率曲线相似度特征与放电曲线相似度特征;将所有特征进行可视化处理,根据特征在各放电循环数据片段中的表现,分析评价车辆动力电池的不一致性异常行为;将所有特征进行归一化处理,构建特征矩阵,将特征矩阵输入无监督聚类算法,并进行电池单体异常排名融合,获取车辆动力电池各个电池单体异常评分结果。检测故障或异常电池单体。
技术关键词
电池单体
历史运行数据
动力电池
动态时间规整方法
驱动电机控制器
动力驱动系统
曲线特征
无监督聚类
电压
车辆运动状态
孤立森林算法
车辆运行状态
灵敏度参数
高斯混合模型
系统为您推荐了相关专利信息
全寿命周期管理系统
数字孪生技术
决策
寿命周期数据
电力设备
概率疲劳寿命预测
数字孪生模型
优化运行方法
应力
历史运行数据
电网设备
剩余寿命预测模型
因子权重
监控方法
频域滤波算法
远程IO设备
设备运行状态信息
设备控制柜
人工智能算法
机房设备控制系统
低温安全阀
数字孪生模型
寿命预测方法
训练机器学习模型
历史运行数据