【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電池管理，特別是指一種基于多域特征的電池組故障診斷方法及系統。
技術介紹
1、多域特征指多種不同領域的特征（如時域特征、頻域特征等），而電池組故障診斷方法是通過多種特征（時域特征、頻域特征等）來全面分析電池組的運行狀態，幫助識別和診斷電池組中的故障，能夠更全面、準確地捕捉電池組的健康狀況。
2、隨著新能源汽車市場的擴展和電動汽車數量的增加，動力離子電池安全事故頻發，嚴重威脅人民生命財產安全，因此對電池組進行故障診斷，能有效避免電池安全事故，對于挽救生命、防止財產損失、減少維護成本、延長電池組的使用壽命、提升系統可靠性和穩定性以及推動電池技術的進步具有重要意義。
3、然而由于電池電壓的非線性和時變特性，對其異常變化的分析面臨較大挑戰，現有的電池組故障診斷算法較為單一，通常依賴于某一種特征（如電壓、電流、溫度等），尤其在電池組狀態復雜、環境干擾較強時，準確性和魯棒性不足，從而忽略了多維度的信息，導致故障診斷的準確性和效率降低，難以處理復雜的非線性故障模式，增加了人工成本，增加誤判或漏判的概率，無法及時發現故障電池。
技術實現思路
1、為了解決現有技術存在的現有的電池組故障診斷算法較為單一，通常依賴于某一種特征（如電壓、電流、溫度等），尤其在電池組狀態復雜、環境干擾較強時，準確性和魯棒性不足，從而忽略了多維度的信息，導致故障診斷的準確性和效率降低，難以處理復雜的非線性故障模式，增加了人工成本，增加誤判或漏判的概率，無法及時發現故障電池的技術問題，本專
2、本專利技術實施例提供的技術方案如下：
3、第一方面
4、本專利技術實施例提供的一種基于多域特征的電池組故障診斷方法，包括：
5、s1：獲取電池組的中值電壓曲線以及電池組中各個單體電池的單體電壓曲線；
6、s2：以中值電壓曲線作為分解基準，對單體電壓曲線進行分解；
7、s3：以分解得到的單體電壓曲線的分解分量的包絡熵之和最小為目標，通過灰狼優化算法優化變分模態分解算法的關鍵參數；
8、s4：根據優化后的變分模態分解算法分解各個單體電壓曲線，得到高頻故障信息分量；
9、s5：提取高頻故障信息分量的時域特征和頻域特征，其中，時域特征包括均方根系數和脈沖系數，頻域特征包括重心頻率系數；
10、s6：通過主成分分析算法，對時域特征和頻域特征進行降維融合，生成綜合故障系數；
11、s7：根據時域特征、頻域特征以及綜合故障系數，結合局部引力算法識別故障電池單體。
12、第二方面
13、本專利技術實施例提供的一種基于多域特征的電池組故障診斷系統，包括：
14、處理器；
15、存儲器，存儲器上存儲有計算機可讀指令，計算機可讀指令被處理器執行時，實現如第一方面的基于多域特征的電池組故障診斷方法。
16、第三方面
17、本專利技術實施例提供的一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現如第一方面的基于多域特征的電池組故障診斷方法。
18、本專利技術實施例提供的技術方案帶來的有益效果至少包括：
19、在本專利技術中，基于電池組的中值電壓曲線以及各個單體電池的單體電壓曲線，對單體電壓曲線進行分解，并且以分解得到的單體電壓曲線的分解分量的包絡熵之和最小為目標，通過灰狼優化算法優化變分模態分解算法的關鍵參數，根據優化后的變分模態分解算法分解各個單體電壓曲線，得到高頻故障信息分量，進一步提取時域特征和頻域特征，通過主成分分析算法，對時域特征和頻域特征進行降維融合，生成綜合故障系數，最后將提取的兩域三維特征與經過主成分分析算法融合后的綜合故障系數輸入局部引力算法進行故障檢測，輸出故障電池單體。本專利技術提出了一種基于信號分解和多域特征融合的故障診斷方法，通過融合從電池電壓信號中提取時域和頻域的三維特征，準確識別電池的非平穩性和非線性行為，提高故障診斷的準確性和可靠性，提升故障特征的表達能力，有效抑制噪聲的影響，增強系統對熱失控等早期故障的敏感性，顯著提高故障診斷能力，減少人工成本，及時發現電池的潛在問題，有助于提前預警，保障系統安全。
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1.一種基于多域特征的電池組故障診斷方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于多域特征的電池組故障診斷方法，其特征在于，所述關鍵參數包括：分解數量和懲罰因子。
3.根據權利要求1所述的基于多域特征的電池組故障診斷方法，其特征在于，所述S3包括：
4.根據權利要求3所述的基于多域特征的電池組故障診斷方法，其特征在于，所述S4具體包括：
5.根據權利要求1所述的基于多域特征的電池組故障診斷方法，其特征在于，所述S5具體包括：
6.根據權利要求1所述的基于多域特征的電池組故障診斷方法，其特征在于，所述S6具體包括：
7.根據權利要求1所述基于多域特征的電池組故障診斷方法，其特征在于，所述S7具體包括：
8.根據權利要求1所述基于多域特征的電池組故障診斷方法，其特征在于，所述S7之后還包括：
9.一種基于多域特征的電池組故障診斷系統，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1至8中任一項所述的
...【技術特征摘要】
1.一種基于多域特征的電池組故障診斷方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于多域特征的電池組故障診斷方法，其特征在于，所述關鍵參數包括：分解數量和懲罰因子。
3.根據權利要求1所述的基于多域特征的電池組故障診斷方法，其特征在于，所述s3包括：
4.根據權利要求3所述的基于多域特征的電池組故障診斷方法，其特征在于，所述s4具體包括：
5.根據權利要求1所述的基于多域特征的電池組故障診斷方法，其特征在于，所述s5具體包括：
6.根據權利要求...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李欣欣，程興群，劉曉龍，于全慶，朱顏，劉曉東，杜娟，邊文龍，
申請(專利權)人：聊城大學，
類型：發明
國別省市：
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