← 返回列表
一种电池故障诊断方法和系统
摘要文本
本发明公开了一种电池故障诊断方法和系统，该方法包括：获取电池原始电压数据，对电池原始电压数据进行小波包分解得到低频信号小波系数和高频信号小波系数，并根据低频信号小波系数和高频信号小波系数构建得到小波包系数矩阵；对小波包系数矩阵进行奇异值分解，得到奇异值矩阵，根据奇异值矩阵确定小波包系数矩阵的非零奇异值，并求解非零奇异值的均值得到故障特征值，以便得到故障特征值对应的特征向量曲线；根据多个电池的特征向量曲线得到参考特征向量曲线，计算待测电池的特征向量曲线与参考特征向量曲线的曼哈顿平均距离，并根据曼哈顿平均距离判断电池是否发生故障。本发明能够准确定位故障电池和故障类型。
申请人信息
- 申请人:湖北工业大学
- 申请人地址:430068 湖北省武汉市洪山区南李路28号
- 发明人: 湖北工业大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种电池故障诊断方法和系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311645677.6 |
| 申请日 | 2023/11/30 |
| 公告号 | CN117630679A |
| 公开日 | 2024/3/1 |
| IPC主分类号 | G01R31/367 |
| 权利人 | 湖北工业大学 |
| 发明人 | 廖力; 杨达; 李勋波; 王鹿军; 吕露; 姜久春 |
| 地址 | 湖北省武汉市洪山区南李路28号 |
专利主权项内容
1.一种电池故障诊断方法，其特征在于，包括：获取电池原始电压数据，对所述电池原始电压数据进行小波包分解得到低频信号小波系数和高频信号小波系数，并根据所述低频信号小波系数和所述高频信号小波系数构建得到小波包系数矩阵；对所述小波包系数矩阵进行奇异值分解，得到奇异值矩阵，根据所述奇异值矩阵确定所述小波包系数矩阵的非零奇异值，并求解所述非零奇异值的均值得到故障特征值，以便得到所述故障特征值对应的特征向量曲线；根据多个电池的特征向量曲线得到参考特征向量曲线，计算待测电池的特征向量曲线与所述参考特征向量曲线的曼哈顿平均距离，并根据所述曼哈顿平均距离判断所述电池是否发生故障。 （来自 马克数据网）