[發(fā)明專利]基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811196358.0
• 申請日: 2018-10-15
• 公開（公告）號: CN109270461A
• 公開（公告）日: 2019-01-25
• 發(fā)明（設計）人: 周迅;黃勇;代高強;賈宗銳;吳達軍
• 申請（專利權(quán)）人: 四川長虹電器股份有限公司
• 主分類號: G01R31/36
• 分類號: G01R31/36
• 代理公司: 成都虹橋?qū)＠聞账?普通合伙) 51124
• 代理人: 李凌峰

1.基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障檢測方法，應用于電池管理系統(tǒng)，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1.建立具有常規(guī)故障表征和故障成因?qū)P系的貝葉斯網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)；

S2.根據(jù)電池管理系統(tǒng)的維修記錄，訓練所述貝葉斯網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)，獲取條件概率；

S3.根據(jù)電池管理系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)，進行貝葉斯網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)參數(shù)學習，獲取故障表征的先驗概率；

S4.電池管理系統(tǒng)發(fā)生某一故障表征后，所述貝葉斯網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)根據(jù)對應的故障表征的先驗概率和條件概率計算各對應故障成因的后驗概率；

S5.選取所述后驗概率最大值對應的故障成因作為故障檢測結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障檢測方法，其特征在于，所述步驟S1包括：

將常規(guī)故障表征作為貝葉斯網(wǎng)絡根節(jié)點，將故障成因作為貝葉斯網(wǎng)絡子節(jié)點，根據(jù)系統(tǒng)層級建立每一層節(jié)點與下一層節(jié)點之間的對應關系，直到底層故障成因，得到具有常規(guī)故障表征和故障成因?qū)P系的貝葉斯網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)。

3.如權(quán)利要求2所述基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障檢測方法，其特征在于，所述貝葉斯網(wǎng)絡根節(jié)點的先驗概率通過以下方法獲取：

記錄所述貝葉斯網(wǎng)絡根節(jié)點在運行數(shù)據(jù)中的總數(shù)，以及貝葉斯網(wǎng)絡根節(jié)點中發(fā)生故障的個數(shù),計算根節(jié)點對應的故障表征的先驗概率。

4.如權(quán)利要求1所述的基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障檢測方法，其特征在于，所述步驟S2包括：

將所述維修記錄中的數(shù)據(jù)矩陣化處理得到故障維修矩陣，采用參數(shù)期望最大化算法對故障維修矩陣進行迭代，更新貝葉斯網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)。

5.如權(quán)利要求1所述的基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障檢測方法，其特征在于，所述步驟S5還包括：

根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)得到的故障成因，對電池管理系統(tǒng)進行維修后，進入步驟S2。

6.如權(quán)利要求1至5任一項所述的基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障檢測方法，其特征在于，所述運行數(shù)據(jù)包括電流數(shù)據(jù)和/或電壓數(shù)據(jù)和/或溫度數(shù)據(jù)。

7.如權(quán)利要求1所述的基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障檢測方法，其特征在于，所述常規(guī)故障表征和故障成因包括BMS與ECU通信異常、絕緣監(jiān)測報警、SOC異常、電池電流數(shù)據(jù)異常、通信控制管理、電池狀態(tài)分析、狀態(tài)監(jiān)測模塊、CAN總線匹配不良剩余電量評估、電流監(jiān)測、電流傳感器和/或顯示信號線故障。