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申请/专利权人：珠海横琴联创投资合伙企业(有限合伙)
摘要：本发明公开基于Fuzzy‑VAE模型的电池多特征一致性检测方法，包括步骤S1数据处理：分别通过对电池充放电划分，数据质量分析、SOC转换系数、容量提取等步骤，实现对数据集的数据处理；S2特征工程，通过对电压一致性和容量一致性的特征进行提取。S3建模与测试：采用基于模糊聚类和基于Fuzzy‑VAE，两种形式对电池一致性进行异常值检测。本发明通过基于模糊聚类和基于Fuzzy‑VAE进行异常值检测的建模，实现容量、电压一致性的异常值检测。通过这两种模型，提高多特征一致性检测精度和效率，实现高效的电池异常检测，是一个可以应用且效果出色的电池安全检测方法。
主权项：1.基于Fuzzy-VAE模型的电池多特征一致性检测方法，其特征在于，具体如下步骤，步骤S1数据处理：分别通过对电池充放电划分，数据质量分析、SOC转换系数、容量提取等步骤，实现对数据集的数据的处理；步骤S2特征工程：通过对电压一致性和容量一致性的特征进行提取，包括：S21电压一致性：首先根据电池充电数据索引值来获取所有单体电池的电压片段；绘画出不同充放电轮数情况下，不同单体电压的对比图；其次根据所有单体电压来进行特征提取，包括最大值、最小值、均值、标准差、信息熵等特征；S22容量一致性：计算单体电池和电池组之间的比例来计算单体电池的容量；步骤S3建模与测试：采用基于模糊聚类和基于Fuzzy-VAE，两种形式对电池一致性进行异常值检测，具体包括：基于模糊聚类进行异常值检测：基于该模型对经过数据处理和特征工程提取的数据进行建模与异常值检测；基于Fuzzy-VAE进行异常值检测：基于该模型对经过数据处理和特征工程提取的数据进行建模与异常值检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 珠海横琴联创投资合伙企业(有限合伙) 基于Fuzzy-VAE模型的电池多特征一致性检测方法
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