一种电池报警特征数据的模式聚类方法与事故特征识别技术技术

本发明专利技术涉及电池技术领域，具体涉及一种电池报警特征数据的模式聚类方法与事故特征识别技术，包括：S1、采集事故车与正常车运行中报警前后时刻电池的运行数据；S2、对运行数据进行降维处理，得出模式特征；S3、对降维后的模式特征进行聚类分析，得出运行数据的分类特征；S4、根据分类特征分析事故车与正常车的统计差异性；S5、以统计差异性为标准，判断车辆是否为事故车。发明专利技术的优点在于，相较于现有技术而言，本方案中的判断标准并不是单一、模糊的，通过对电池的运行数据进行分析，先后得出模式特征、分类特征和统计差异性，能够精准地识别事故车，解决了现有技术很难准确分辨出事故车的技术问题。

A pattern clustering method for battery alarm characteristic data and fault feature recognition technology

【技术实现步骤摘要】
一种电池报警特征数据的模式聚类方法与事故特征识别技术
本专利技术涉及电池
，具体涉及一种电池报警特征数据的模式聚类方法与事故特征识别技术。
技术介绍
锂电池具有体积小、质量轻、能量高、循环寿命长、无污染等优点，广泛应用在新能源汽车领域。为了保证行车安全，需要对锂电池的工作状态进行实时检测，在可能出现危险状况之前，进行及时、有效的预警。对此，文件CN109143085A公开了一种基于人工智能算法对锂电池进行预警的方法及系统，其中方法包括：采集多个锂电池中每个锂电池的多个常规参数中每个常规参数的运行数据；对采集到的每个常规参数的运行数据进行分类存储，以建立锂电池运行数据库；利用人工智能算法和数据库中的运行数据对常规参数进行评估，获取每个锂电池的评估值；利用每个锂电池的评估值，通过方差分析计算每个锂电池的偏离程度；将锂电池的偏离程度大于偏离阈值的锂电池确定为待监测的锂电池；判断等监测的锂电池常规参数的运行数据是否超出预警预设值，当锂电池的常规参数的运行数据超出预警预设值时，发出锂电池的事故预警。新能源汽车在使用过程中，如果发生事本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电池报警特征数据的模式聚类方法与事故特征识别技术，其特征在于，/n包括步骤：/nS1、采集事故车与正常车运行中报警前后时刻电池的运行数据；/nS2、对运行数据进行降维处理，得出模式特征；/nS3、对降维后的模式特征进行聚类分析，得出运行数据的分类特征；/nS4、根据分类特征分析事故车与正常车的统计差异性；/nS5、以统计差异性为标准，判断车辆是否为事故车。/n

【技术特征摘要】
1.一种电池报警特征数据的模式聚类方法与事故特征识别技术，其特征在于，
包括步骤：
S1、采集事故车与正常车运行中报警前后时刻电池的运行数据；
S2、对运行数据进行降维处理，得出模式特征；
S3、对降维后的模式特征进行聚类分析，得出运行数据的分类特征；
S4、根据分类特征分析事故车与正常车的统计差异性；
S5、以统计差异性为标准，判断车辆是否为事故车。


2.如权利要求1所述的一种电池报警特征数据的模式聚类方法与事故特征识别技术，其特征在于，
S2中，采用PCA降维；
具体包括：
S21、把运行数据组成n行m列矩阵X；
S22、对矩阵X的每一行进行零均值化，也即减去该行的平均值；
S23、求出协方差矩阵；
S24、求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量r；
S25、将特征向量按对应的特征值大小从上到下按行排列成矩阵；
S26、取前L行组成矩阵P。


3.如权利要求2所述的一种电池报警特征数据的模式聚类方法与事故特征识别技术，其特征在于，S2中，模式特征包括主要模式特征和次要模式特征。


4.如权利要求3所述的一种电池报警特征数据的模式聚类方法与事故特征识别技术，其特征在于，S2中，若次要模式特征的数量少于预设数量，则不考虑次要模式特征。

【专利技术属性】
技术研发人员：严中红，抄佩佩，马敬轩，陈悟果，张玉兰，杨若浩，
申请(专利权)人：中国汽车工程研究院股份有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50