一种基于多元信号重构的锂电池异常识别方法

本发明涉及锂电池异常识别技术领域，且公开了一种基于多元信号重构的锂电池异常识别方法，首先搭建BMS仿真系统，获取锂电池充放电的多元信号曲线并降噪处理；通过二阶灵敏度与高斯分布权重选择获取多元信号特征数据点并归一化处理后，经过差分压缩存储；构建一个多输入多输出的LSTM模型；将存储的数据提取出来进行反归一化处理，得到锂电池特征数据集，结合处理后的多元信号曲线，作为LSTM模型的训练样本，采用阿尔法进化优化算法对LSTM隐藏层中每层节点数、时间序列长度和初始学习率进行寻优处理，最终获得电池多元信号重构模型并对电池的全生命周期信号进行重构和预测，实现短期电池异常状态识别、长期电池异常状态识别和故障过程的回溯与分析。