一种基于LSTM-BNN模型的动力电池故障预测方法

本发明提供了一种基于LSTM‑BNN模型的动力电池故障预测方法，涉及电池安全管理和故障检测领域。本发明旨在通过深度学习和贝叶斯理论相结合的方式，提高对电池故障预测的能力，并提供可靠的不确定性量化指标与管理决策支持。本方法包括数据采集与数据库的建立、数据预处理与故障标签、长短期记忆(LSTM)网络时序特征的提取、贝叶斯神经网络(BNN)的故障预测、不确定性量化和风险评估预警等核心步骤。通过本发明不仅能提高故障检测的准确性和可靠性，还可广泛应用于新能源汽车、无人机和便携式电子设备等领域，显著提升动力电池的安全性和使用寿命。