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一种新能源汽车电池故障检测方法

2026-04-30 14:00:01 229次浏览

技术特征:

1.一种新能源汽车电池故障检测方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的一种新能源汽车电池故障检测方法,其特征在于:所述步骤s1中,检测环境必须确保检测现场通风良好,避免火源、高温安全隐患,以防止在检测过程中发生意外;

3.如权利要求1所述的一种新能源汽车电池故障检测方法,其特征在于:所述步骤s3中,使用万用表逐个测量电池单体的电压,记录数据并与标准电压范围进行比较;若发现电压异常,应立即记录故障单体编号;同时,比较各单体电压,若电压差超过0.3v,表明电池单体电压不平衡,需进行均衡充电以恢复电池性能。

4.如权利要求1所述的一种新能源汽车电池故障检测方法,其特征在于:所述步骤s4中,测量时,需确保每个电池单体的内阻都在正常范围内;若检测到内阻异常,应记录故障单体编号;此外,比较单体间内阻,若内阻差超过10mω,表明电池单体间内阻不平衡,需进行均衡充电处理。

5.如权利要求1所述的一种新能源汽车电池故障检测方法,其特征在于:所述步骤s5中,若存在局部过热现象,应记录故障位置;分析温度异常的原因,包括散热不良、电池单体老化或内部短路,这些因素都导致电池性能下降或安全隐患;

6.如权利要求1所述的一种新能源汽车电池故障检测方法,其特征在于:所述步骤s7中,具体包括以下步骤:

7.如权利要求6所述的一种新能源汽车电池故障检测方法,其特征在于:所述数据清洗:使用z-score方法进行清洗,计算公式为:

8.如权利要求6所述的一种新能源汽车电池故障检测方法,其特征在于:所述模型训练选择随机森林,其决策函数为:

9.如权利要求6所述的一种新能源汽车电池故障检测方法,其特征在于:所述模型验证使用验证集dval={(xi,yi)},计算验证集上的损失或准确率;所述模型的交叉验证使用k-fold交叉验证来评估模型稳定性:将数据集分为k个子集,每次使用k-1个子集训练,剩余一个子集验证;

10.如权利要求1所述的一种新能源汽车电池故障检测方法,其特征在于:所述步骤s8中,使用bms诊断仪通常遵循以下步骤:


技术总结
本发明公开了一种新能源汽车电池故障检测方法,属于新能源电池检测技术领域,本发明中,通过将传统的电池检测步骤与机器学习算法相结合,显著提高了故障检测的效率和准确性。在步骤S7中,利用随机森林等机器学习算法对电池充放电性能数据进行深入分析,能够快速识别出电池单体的异常行为和潜在的故障模式。与传统的仅依靠人工经验判断相比,机器学习模型能够处理大量的数据,并从中学习到复杂的模式和关系,从而更加准确地预测电池故障。这种结合方式不仅减少了人为误差,还能够在故障初期就及时发现并预警,从而避免更严重的损害和潜在的安全事故。

技术研发人员:王龙杰,席林,赵陈磊,程超,张浩翔,易小兰,刘勇,金礼芬
受保护的技术使用者:四川吉利学院
技术研发日:
技术公布日:2024/11/28
文档序号 : 【 40164474 】

技术研发人员:王龙杰,席林,赵陈磊,程超,张浩翔,易小兰,刘勇,金礼芬
技术所有人:四川吉利学院

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王龙杰席林赵陈磊程超张浩翔易小兰刘勇金礼芬四川吉利学院
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