【发明公布】一种基于人工智能的新能源电池故障诊断方法_深圳市威特利电源有限公司_202210821866.3 

申请/专利权人:深圳市威特利电源有限公司

申请日:2022-07-13

公开(公告)日:2022-08-12

公开(公告)号:CN114895196A

主分类号:G01R31/367

分类号:G01R31/367;G01R31/378;G01R31/387;G01R31/389

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2022.08.12#公开

摘要:本发明涉及电池故障诊断的技术领域,揭露了一种基于人工智能的新能源电池故障诊断方法,包括:构建新能源电池等效电路模型;基于新能源电池等效电路模型采集实验环境下的电池阻抗数据以及荷电状态数据,并提取所采集数据的特征;基于新能源电池的特征构建新能源电池故障诊断模型;利用改进的图优化算法对新能源电池故障诊断模型进行优化;将待诊断新能源电池的指标特征输入到优化后的新能源电池故障诊断模型中,模型输出待诊断新能源电池是否存在故障以及故障的类型。本发明基于新能源电池等效电路模型将多维多指标的新能源电池特征指标数据转换为三维的新能源电池故障诊断指标体系,降低电池故障诊断的复杂性,提高电池故障诊断的时效性。

主权项:1.一种基于人工智能的新能源电池故障诊断方法,其特征在于,所述方法包括:S1:构建新能源电池等效电路模型;S2:基于新能源电池等效电路模型采集实验环境下的电池阻抗数据以及荷电状态数据,并提取所采集数据的特征,根据所提取特征构建新能源电池故障诊断指标体系;S3:基于新能源电池故障诊断指标体系中的指标特征构建新能源电池故障诊断模型,其中所述新能源电池故障诊断模型的输入为新能源电池的指标特征,输出为新能源电池是否存在故障以及故障的类型;S4:利用改进的图优化算法对新能源电池故障诊断模型进行优化,求解得到优化后的故障诊断模型参数;S5:将待诊断新能源电池的运行数据输入到新能源电池等效电路模型中,并提取待诊断新能源电池的指标特征;S6:将待诊断新能源电池的指标特征输入到优化后的新能源电池故障诊断模型中,模型输出待诊断新能源电池是否存在故障以及故障的类型。

全文数据:

权利要求:

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