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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：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。
主权项：1.一种基于云端数据的电池组故障多阶预警方法，其特征在于，包括：S1：在待检测车辆的电池组充放电过程中，采集电池组的特征数据并划分为窗口数据；S2：提取每个窗口数据的故障特征并对待检测车辆进行风险初步筛查，将待检测车辆划分为高风险车、中风险车或低风险车；S3：若待检测车辆为高风险车或低风险车，则将待检测车辆的故障特征输入训练好的机器学习模型中，输出整车级故障预警结果；若该车辆存在故障，则执行步骤S5；S4：若待检测车辆为中风险车，则利用纵向离群均值法算法进行故障诊断，并进一步实现待检测车辆电池组的单体级故障定位；若存在故障的单体电池，则判定该车辆存在故障并执行步骤S5；S5：基于电压累计差分均值法对待检测车辆进行故障类型划分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 一种基于云端数据的电池组故障多阶预警方法
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