基于1dCNN-LSTM量化單體異常性的動力電池故障診斷方法

摘要： 準確的動力電池單體性能評估對保障動力電池安全具有重要意義。目前基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的電池故障診斷算法，大多對各單體電池進行相互比較，根據(jù)各單體電壓等特征參數(shù)之間的差異，使用分類算法將離群單體認定為故障單體。然而當動力電池包內(nèi)有多個異常表現(xiàn)相似的電池單體，或所有單體性能整體惡化時，難以區(qū)分甚至沒有顯著離群的個別單體，相互比較策略的應用范圍受到限制。本文提出了一種基于1dCNN-LSTM量...