[發(fā)明專利]一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力電池故障診斷方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010616251.8
• 申請(qǐng)日: 2020-06-30
• 公開（公告）號(hào): CN111812535A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張涌;黃林雄;張煜;呂立亞;趙奉奎;李冰林;吳海嘯;姜朋昌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京林業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G01R31/392
• 分類號(hào): G01R31/392;G01R31/387;G01R31/367;G01R31/36
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力電池故障診斷方法，其特征在于，包括：

步驟1：在各種工況及動(dòng)力電池各種狀態(tài)下采集動(dòng)力電池的性能參數(shù)；

步驟2：將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗；

步驟3：根據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)對(duì)動(dòng)力電池的荷電狀態(tài)SOC、健康狀態(tài)SOH進(jìn)行計(jì)算；

步驟4：根據(jù)實(shí)際駕駛經(jīng)驗(yàn)及汽車安全性制定故障等級(jí)；

步驟5：將上述步驟2、3、4得出的數(shù)據(jù)制作成數(shù)據(jù)集；

步驟6：將訓(xùn)練集放入梯度提升回歸樹模型中，對(duì)其進(jìn)行迭代訓(xùn)練；

步驟7：將測(cè)試集放入模型中，評(píng)估模型的準(zhǔn)確度，根據(jù)準(zhǔn)確度調(diào)整模型參數(shù)。

所述動(dòng)力電池性能參數(shù)包括：動(dòng)力電池的容量、電壓、內(nèi)阻、功率。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力電池故障診斷方法，其特征在于，所屬步驟2包括：

步驟2.1：進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，將偏離嚴(yán)重的數(shù)據(jù)刪除；

步驟2.2：刪除重復(fù)冗余的數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力電池故障診斷方法，其特征在于，所屬步驟5包括：

步驟5.1：將故障等級(jí)與電池參數(shù)進(jìn)行匹配，構(gòu)成完整數(shù)據(jù)集；

步驟5.2：將數(shù)據(jù)集拆分成訓(xùn)練集和測(cè)試集。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力電池故障診斷方法，其特征在于，所屬步驟6包括：

步驟6.1：定義訓(xùn)練集為：X＝x₁，...，x_n，目標(biāo)為：Y＝y(tǒng)₁，...，y_n，并運(yùn)用如下公式，計(jì)算最優(yōu)切分特征j和切分值s的初始值；

式中，c₁、c₂為梯度提升回歸樹每個(gè)區(qū)域的輸出值，R₁(j，s)為劃分的區(qū)域。

步驟6.2：定義如下式所示的初始化單節(jié)點(diǎn)樹F₀(x)：

式中，c為梯度提升回歸樹每個(gè)區(qū)域的輸出值。

步驟6.3：定義損失函數(shù)如下式所示：

L(y，F(xiàn)(x))＝y(tǒng)-F(x)

步驟6.4：迭代訓(xùn)練，對(duì)每輪迭代訓(xùn)練后的模型進(jìn)行殘差擬合，通過p次迭代訓(xùn)練后，得到如下式所示的梯度提升回歸樹模型：

式中，為梯度提升回歸樹中m個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)原數(shù)據(jù)域分割生成的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)段。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力電池故障診斷方法，其特征在于，所屬步驟7包括：

步驟7.1：計(jì)算測(cè)試集的回歸誤差；

步驟7.2：根據(jù)回歸誤差判斷是否修改模型參數(shù)。

6.一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力電池故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，包括：

模塊(1)：在各種工況及動(dòng)力電池各種狀態(tài)下采集動(dòng)力電池的性能參數(shù)；

模塊(2)：將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗；

模塊(3)：根據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)對(duì)動(dòng)力電池的荷電狀態(tài)SOC、健康狀態(tài)SOH進(jìn)行計(jì)算；

模塊(4)：根據(jù)實(shí)際駕駛經(jīng)驗(yàn)及汽車安全性制定故障等級(jí)；

模塊(5)：將上述步驟2、3、4得出的數(shù)據(jù)制作成數(shù)據(jù)集；

模塊(6)：將訓(xùn)練集放入梯度提升回歸樹模型中，對(duì)其進(jìn)行迭代訓(xùn)練；

模塊(7)：將測(cè)試集放入模型中，評(píng)估模型的準(zhǔn)確度，根據(jù)準(zhǔn)確度調(diào)整模型參數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力電池故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述模塊(1)需要采集的具體動(dòng)力電池的參數(shù)有：動(dòng)力電池的容量、電壓、內(nèi)阻、功率。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力電池故障診斷系統(tǒng)，其特征征于，所述模塊(2)包括：

模塊(2.1)：進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，將偏離嚴(yán)重的數(shù)據(jù)刪除；

模塊(2.2)：刪除重復(fù)冗余的數(shù)據(jù)。