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公开(公告)号：CN116990697A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202211383277.8
申请日：2022-11-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/385 , G01R31/396 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供了一种基于概率分布的锂电池组内异常单体检测方法，通过对单体的充电电压数据进行统一的统计特征提取，并对相应统计值执行后续聚类分析，避免了对单体电压逐帧采集的现有处理方式，显著降低了计算成本。方法中所采用的高斯混合模型属于无监督聚类，相比现有技术中所采用的K‑means聚类方法，能够更加平滑地拟合不同分布形式且具有更高的精确度。本发明的方法对于目前车用电池组中数百个单体的规模更加适用，得到的统计值分布相对集中，更易于处理，从而使拟合分类简化并提供更快的处理速度与更高的计算效率。
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