[发明专利]一种基于改进D-S证据理论的锂电池故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于改进D‑S证据理论的锂电池故障诊断方法，用于确定锂电池的状态，所述方法包括下列步骤：利用至少2种诊断方法对锂电池故障进行初步诊断；根据初步诊断结果，构造各诊断方法对应的证据体，并计算各证据体的基本概率分布函数；基于基本概率分布函数对各证据体的权重进行修正，得到加权证据体；计算归一化的各焦元的信任度，根据信任度得到组合规则，根据组合规则将各诊断方法对应的证据体和加权证据体进行融合，得到融合后的诊断结果；根据融合后的诊断结果，应用决策规则确定锂电池的状态。与现有技术相比，本发明具有诊断结果准确、证据利用性高以及诊断精确度高等优点。

主权项

1.一种基于改进D‑S证据理论的锂电池故障诊断方法，用于确定锂电池的状态，其特征在于，所述方法包括下列步骤：1)利用至少2种诊断方法对锂电池故障进行初步诊断，2)根据步骤1)得到的初步诊断结果，构造各诊断方法对应的证据体，并计算各证据体的基本概率分布函数，3)基于基本概率分布函数对各证据体的权重进行修正，得到加权证据体，4)计算归一化的各焦元的信任度，根据信任度得到组合规则，根据组合规则将步骤2)中构造的各诊断方法对应的证据体和步骤3)中得到的加权证据体进行融合，得到融合后的诊断结果，5)根据融合后的诊断结果，应用决策规则确定锂电池的状态，即确定的锂电池状态为同时满足所有决策规则的锂电池的状态；所述基本概率分布函数具体为：其中，mk为基本概率分配函数，Ai为锂电池的各种状态，Ck为应用第k种诊断方法对锂电池状态Ai的诊断输出，Rk为第k种诊断方法的诊断正确率；所述步骤3)具体为：31)根据步骤2)得到的各证据体的基本概率分布函数，计算不同证据体之间的距离dBPA(mi,mj)和距离相似度DS(mi,mj)，32)根据步骤31)得到的距离相似度DS(mi,mj)，得到各证据体的支持度sup(mi)，33)根据步骤32)得到的各证据体的支持度sup(mi)，构建支持矩阵R＝(sup(mi,mj))n×n，34)利用支持矩阵的特征向量v＝(v1,v2,...,vn)T得到各证据体的权重系数βk，利用权重系数βk对各证据体进行修正，得到加权证据体m'。