一种电动汽车动力电池故障诊断方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN116819328A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310154052.3

    申请日:2023-02-16

    IPC分类号: G01R31/367

    摘要: 本发明公开了一种电动汽车动力电池故障诊断方法、系统、设备及介质,涉及电池故障诊断领域,所述方法,包括:获取目标电池的电池参数;将目标电池的电池参数分别输入多个故障诊断模型中,得到目标电池的多个故障诊断结果;根据多个故障诊断结果,确定各个故障诊断模型输出的目标电池的故障类型的投票因子;确定各个故障诊断模型的决策权值;根据采用测试集对各个故障诊断模型进行测试得到的各种故障类型的投票因子,确定决策阈值;基于各个故障诊断模型输出的目标电池的故障类型的投票因子、各个故障诊断模型的决策权值和决策阈值,从多个故障诊断结果中选取目标电池最终的故障诊断结果。本发明能提高电动汽车动力电池的故障诊断准确率。

    一种基于自放电异常特征的新能源汽车风险识别模型

    公开(公告)号:CN115796583A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211494294.9

    申请日:2022-11-25

    IPC分类号: G06Q10/0635 G06Q50/30

    摘要: 本发明涉及风险识别技术领域,公开了一种基于自放电异常特征的新能源汽车风险识别模型,包括以下构件步骤:步骤1:采集动力电池的历史运行数据;步骤2:预处理历史运行数据;步骤3:基于历史运行数据,选取目标电芯并以目标电芯与中值电压的平方差的非线性映射结果作为识别要素sf;所述识别要素其中,α为目标电芯与中值电压的平方差的放大系数;Vid表示在i时刻d号电芯的电压值,Vim表示i时刻所有电芯的中值电压;步骤4:将识别要素转换为量化要素λ;λ数值大小与电池风险程度呈负相关。本发明能够有效识别自放电风险,完成自放电异常的精准判定。