摘要
本发明属于电池故障诊断技术领域,具体涉及一种电池故障诊断方法及计算机装置。该方法包括:S1、获取待诊断电池的运行状态数据;S2、将所述运行状态数据输入到预先训练好的故障诊断模型中,得到用于表示待诊断电池的故障严重程度的故障等级类型;故障诊断模型包括集成单元和至少两个不同类型的基础模型,所述基础模型用于根据所述运行状态数据得到初步预测结果;集成单元根据初步预测结果、训练权重矩阵和测试权重矩阵得到所述待诊断电池的电池故障类型;训练权重矩阵和测试权重矩阵分别为训练混淆矩阵和测试混淆矩阵在各真实类别上对预测样本数量进行归一化得到。本发明解决现有技术中存在故障诊断误诊率较高的技术问题。
技术关键词
电池故障诊断方法
故障诊断模型
矩阵
计算机装置
电池故障诊断技术
预测类别
基础
电池单体
数据
BP神经网络
频域特征
随机森林
样本
元素
时序
处理器
电压
噪声
信号
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