本發(fā)明涉及
鋰電池檢測技術領域,具體為一種鋰電池一致性故障預測與診斷方法,包括如下步驟:S1:搭建電池機理模型,機理模型與本地端BMS模型保持一致;S2:通過專家經(jīng)驗的方法得出電壓不一致、內(nèi)阻不一致、溫度不一致、容量不一致等各區(qū)段一致性檢測閾值及判斷方法,并對各所處階段范圍進行樣本劃分;S3:在各種工況下進行測試,得到電壓一致性差異在各工況下的三種參數(shù);S4:在各種工況下進行測試,得到內(nèi)阻一致性差異在各工況下的三種參數(shù)。本發(fā)明通過專家檢驗法構(gòu)建電池故障失效的機理模型并與大數(shù)據(jù)機器學習模型相融合,有效提高了電池一致性故障的預測精度的同時,并能快速收斂可對全量樣本大數(shù)據(jù)快速分析,同步實時預測多種電池一致性失效故障。
聲明:
“鋰電池一致性故障預測與診斷方法” 該技術專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)