[發明專利]一種基于聚類分析的電池故障分類診斷方法

在審

• 申請號: 201911206611.0
• 申請日: 2019-11-29
• 公開（公告）號: CN111126449A
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發明（設計）人: 單毅;吳定國;張兵
• 申請（專利權）人: 合肥國軒高科動力能源有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 合肥天明專利事務所(普通合伙) 34115
• 代理人: 苗娟

本發明是一種基于聚類分析的電池故障分類診斷方法，將電池在一段時間內記錄的壓差、溫差、平均電流、平均車速等數據，作為4個重要的聚類歸納的指標。將他們歸一化處理后，利用K?means方法即可對電池記錄到的各種問題進行聚類分析的數據挖掘。該方法能夠從更深層次挖掘到電池數據間的關聯，較好地對各種電池進行類別劃分。進而使管理人員在信息檢索時效率更高同時獲得的結果更加完整。

技術領域

本發明涉及電池技術領域，具體涉及一種基于聚類分析的電池故障分類診斷方法。

背景技術

在數據挖掘技術擴展到電池性能歸納分析挖掘之前，電池模組數據作為電池量化分析最有效的載體，隱藏了大量的技術信息。傳統的專利數據挖掘存在效率低、維度單一、數據樣本小、層次不夠深入等問題，以無法滿足如今對電池性能數據挖掘的需求。

發明內容

本發明提出的一種基于聚類分析的電池故障分類診斷方法，能夠深層次挖掘數據間的關聯，較好地對電池性能數據進行類別劃分，使聚類結果更具整體性。

為實現上述目的，本發明采用了以下技術方案：

一種基于聚類分析的電池故障分類診斷方法，包括：

S100、收集整理電池數據，將動力電池壓差、溫差、平均電流、平均車速作為聚類變量；

S200、利用K-means方法進行聚類。

進一步的，所述S100將動力電池壓差、溫差、平均電流、平均車速作為聚類變量；具體包括：

S101、電池模組中記錄的單體電壓的最大值與最小值的差為壓差，記錄的單體溫度的最大值與最小值的差為溫差；再將這些按照一定采樣頻率記錄的數據以日為一個周期，求平均值作為聚類變量；

S102、電池在使用的每日內，電流的平均值和平均速度值計算得出后作為聚類變量。

進一步的，所述S200利用K-means方法進行聚類，具體包括：

S201、選擇K個初始中心點作為聚類中心；

S202、在第N次迭代中，對任意一個樣本計算其到K個中心的距離，將該樣本歸到距離最近的中心所在的類；

S203、重新計算每個聚類中所有點的平均值，并將其更新為新的聚類中心；

S204、重復第二步、第三步的過程，直到聚類中心不再產生變化或小于給定的閾值。

進一步的，所述S201選擇K個初始中心點作為聚類中心；具體包括：

采用SSE的方法確定K的取值，具體算法如下：

其中，c_i是第i個簇，p是c_i中的樣本點，m_i是c_i的質心，SSE是所有樣本的聚類誤差，代表了聚類效果的好壞。

進一步的，S202、在第N次迭代中，對任意一個樣本計算其到K個中心的距離，將該樣本歸到距離最近的中心所在的類；具體包括：

設D_kl表示G_k和G_l之間的距離，則離差平方和法計算公式如下：

D_ki＝W_m-W_k-W_i

式中：

分別是類G_k、類G_l和類Gm的重心。

進一步的，所述步驟S202還包括：