[发明专利]基于多源感知的双向锂离子电池故障检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于多源感知的双向锂离子电池故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测电池在目标时间段内的使用状态数据，其中，所述目标时间段的时间长度为预设时长，所述目标时间段的终点时刻是当前时刻，所述使用状态数据包括第一类型数据和第二类型数据，所述第一类型数据包括所述待检测电池的电池热分布数据、充放电电压数据和电池温度变化数据，所述第二类型数据包括所述待检测电池的电池型号数据、电池容量数据、电池使用时长数据、环境温度数据和环境湿度数据；

对所述第一类型数据进行主成分分析处理并获得目标特征数据，其中，所述目标特征数据是所述第一类型数据中的任意一种，或者所述目标特征数据是由所述第一类型数据中的多种数据组合成的综合特征数据；

对所述目标特征数据进行小波变换，获取目标时频数据；

将所述目标时频数据和所述第二类型数据输入预先训练好的故障检测模型，通过所述故障检测模型获取所述待检测电池在所述当前时刻对应的故障类别；

其中，所述故障检测模型根据如下步骤进行预先训练：对多个训练电池进行多源信息采集，获取所述训练电池对应的多个真实样本数据，其中，各所述真实样本数据包括第一类型真实数据、第二类型真实数据和故障标签数据，所述第一类型真实数据包括所述训练电池在训练时间段内的电池热分布数据、充放电电压数据和电池温度变化数据，所述第二类型真实数据包括所述训练电池在所述训练时间段内的电池型号数据、电池容量数据、电池使用时长数据、环境温度数据和环境湿度数据；根据各所述真实样本数据进行样本模拟扩充获得多个模拟样本数据，其中，一个所述模拟样本数据包括第一类型模拟数据、第二类型模拟数据和模拟标签数据，所述第二类型模拟数据与目标真实样本数据的第二类型真实数据相同，所述模拟标签数据与所述目标真实样本数据的故障标签数据相同，所述目标真实样本数据是与该模拟样本数据对应的真实样本数据；根据所述真实样本数据和所述模拟样本数据对所述故障检测模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的基于多源感知的双向锂离子电池故障检测方法，其特征在于，所述第一类型数据通过在所述目标时间段内对所述待检测电池进行多次数据采集获得，所述电池热分布数据包括所述待检测电池对应的多张热分布图。

3.根据权利要求1所述的基于多源感知的双向锂离子电池故障检测方法，其特征在于，所述目标时频数据包括目标时频图，所述目标时频图的横轴代表时域，纵轴代表频域。

4.根据权利要求1所述的基于多源感知的双向锂离子电池故障检测方法，其特征在于，所述根据各所述真实样本数据进行样本模拟扩充获得多个模拟样本数据，包括：

对于任意一个真实样本数据，获取所述真实样本数据对应的每一种待处理数据，根据预设的数据模拟步骤以及所述待处理数据的统计特征对所述待处理数据进行数据模拟，获得各所述待处理数据对应的目标模拟数据，并将一个所述真实样本数据对应的所有目标模拟数据作为与该真实样本数据对应的模拟样本数据的第一类型模拟数据，其中，所述待处理数据包括所述真实样本数据中的电池热分布数据、充放电电压数据和电池温度变化数据。

5.根据权利要求4所述的基于多源感知的双向锂离子电池故障检测方法，其特征在于，所述预设的数据模拟步骤包括：

将所述待处理数据对应的时间长度进行分段，获得多个时间分段；

获取各所述时间分段对应的分段统计特征，其中，所述分段统计特征是所述待处理数据在各所述时间分段内的统计特征，所述统计特征包括平均值、最大值和最小值；

根据所述待处理数据在各所述时间分段内对应的数据值的个数和各所述时间分段对应的分段统计特征，在各所述时间分段内通过均匀分布生成一组模拟数据值，获得所述待处理数据对应的模拟处理数据；

根据预设的权重系数将所述模拟处理数据与所述待处理数据进行加权求和，获得所述待处理数据对应的目标模拟数据。