【发明公布】电池异常检测模型训练及其检测方法、装置_武汉蔚来能源有限公司_202011098940.0 

申请/专利权人:武汉蔚来能源有限公司

申请日:2020-10-14

发明/设计人:后士浩;郑晓宇;张健;吴毅成

公开(公告)日:2021-02-19

代理机构:北京润泽恒知识产权代理有限公司

公开(公告)号:CN112379269A

代理人:李兴迪

主分类号:G01R31/367(20190101)

地址:430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区左岭镇左岭路117号光电子配套产业园一期厂房六号楼2层218号

分类号:G01R31/367(20190101);G01R31/385(20190101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2021.02.19#公开

摘要:本申请提供一种电池异常检测模型训练及其电池异常检测方法、装置及计算机存储介质,主要包括构建包括编码器、解码器和分类器的电池异常检测模型;获取电池包中各电芯对应的布设位置数据和行为数据以作为第一训练参数;利用第一训练参数训练所述编码器和解码器,以确定均值向量参数和方差向量参数;基于所确定的均值向量参数和方差向量参数初始化第一训练参数以生成第二训练参数;并将第二训练参数作为输入,将预设电池异常行为标签作为输出以训练分类器直至训练完成。借此,本申请可判断电池包所存在的电池异常行为类别,并准确定位异常电芯的设置位置。

主权项:1.一种电池异常检测模型训练方法,其特征在于,包括:构建电池异常检测模型,其中,所述电池异常检测模型包括编码器、解码器和分类器;获取电池包中各电芯对应的布设位置数据和行为数据以作为第一训练参数;利用所述第一训练参数训练所述编码器和解码器,以确定所述电池异常检测模型的均值向量参数和方差向量参数;基于所确定的所述均值向量参数和方差向量参数初始化所述第一训练参数以生成第二训练参数;以及将所述第二训练参数作为输入,并将预设电池异常行为标签作为输出以训练所述分类器直至训练完成。

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