在电动汽车中筛选报废锂离子电池的半参数聚类方法

本发明提供一种在电动汽车中筛选报废锂离子电池的半参数聚类方法，涉及季节性冻土地区路基稳定性评价技术领域，本发明采集了电池在充放电循环中的线性参数，包括电压变化数据和内阻变化数据及非线性参数，包括放电曲线和温度变化数据，全面获取电池性能的显性趋势和隐性复杂特征；其次对线性参数采用回归拟合提取退化趋势特征数据，对非线性参数通过半参数建模提取复杂特征数据，并将两者结合形成综合特征数据；最后基于综合特征数据，利用K‑Means++和DBSCAN算法协同建立聚类模型，通过处理数据分布不均和类别边界模糊等问题，将电池精准分类为正常电池、退化电池和报废电池。