基于DBSCAN、经验分布函数与信息熵联合的电池故障诊断方法

本发明公开了一种基于DBSCAN、经验分布函数与信息熵联合的电池故障诊断方法，包括对获取的电池电压数据进行预处理，得到时间戳正常、无明显异常值的电池电压数据，并对数据进行划分；采用信息熵和经验分布数据统计电池阈值状态，确定不同电池包的自适应异常预警阈值；使用DBSCAN算法计算电压离群程度，并计算离群权重；根据自适应异常预警阈值和离散权重进行联合预警。本发明采用上述方法，通过经验分布函数确定不同电池包的自适应异常预警阈值，以适应不同电池的个体差异，然后通过信息熵与异常系数判断电池是否处于异常状态，根据DBSCAN与信息熵相结合进行故障预警，提升了故障预警的准确率，保障电池系统的安全运行。