基于对抗迁移学习的动力电池组多故障诊断方法及系统

本发明提出了基于对抗迁移学习的动力电池组多故障诊断方法及系统，涉及动力电池组多故障诊断技术领域；方法包括：建立目标动力电池的仿真模型；根据待检测目标动力电池的故障类型，将故障特性与仿真模型耦合得到故障生成模型，基于所述故障生成模型构建故障数据集；基于所述故障数据集，构建动力电池组多故障诊断模型，动力电池组多故障诊断模型采用对抗迁移学习方法对动力电池的实时运行数据进行处理，识别故障类型，并根据不同故障类型执行相应的故障处理操作。能够基于少量实验数据在不同故障严重程度、工况和温度下实现动力电池组多故障诊断，无需额外硬件消耗，满足实际应用中不同工况、温度和故障严重程度下仍能准确诊断多故障的需求。