基于人工智能的新能源电池故障诊断方法

本申请涉及电池故障诊断的技术领域，公开了基于人工智能的新能源电池故障诊断方法，方法包括：获取新能源电池的多模态时空数据；采用一物理信息神经网络，辨识电池的多个内部物理参数；基于所述物理参数构建一动态演化的健康状态空间流形，通过计算当前参数点到该流形的距离来确定电池的异常程度。其中，所述流形的几何属性可动态调节所述物理信息神经网络的训练过程，并能基于因果推断对故障演化路径进行预后，在特定条件下还可主动生成激励信号以进行闭环探查。本发明通过深度融合物理模型与数据智能，无需依赖故障样本即可实现对早期微弱故障的精准诊断、溯源与预后，显著提升了诊断系统的可解释性、准确性与前瞻性。