公开(公告)号：CN118560281A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410615242.5

申请日：2024-05-17

Applicant: 重庆理工大学

Inventor： 汤爱华 ,  吴梓康 ,  陈迎爽 ,  许煜辰

IPC: B60L3/00 ,  G01R31/367 ,  G01R31/385 ,  G01R31/396 ,  B60L58/10 ,  B60L58/12

Abstract: 本发明公开了一种基于云端数据的电池组故障多阶预警方法，包括：采集电池组的特征数据并划分为窗口数据；提取每个窗口数据的故障特征并对车辆进行风险初步筛查；若车辆为高风险车或低风险车，则提取车辆的故障特征并输入到训练好的机器学习模型中，输出整车级故障预警结果；若车辆为中风险车，则利用纵向离群均值法算法进行故障诊断，并进一步实现单体级故障定位；基于电压累计差分均值法进行故障类型划分。本发明通过风险初筛将车辆划分为高、中、低风险车，针对不同风险车辆采取相应的诊断方法并进一步挖掘故障信息，有效提高了电池组故障预警的检测精度和实用性能。经实际车辆运行数据验证，本发明的综合故障检测准确率在98％以上。