【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种故障诊断方法及装置。
技术介绍
1、随着全球对环境保护和可持续发展的重视，新能源汽车逐渐成为替代传统燃油车辆的主要选择。而新能源汽车的核心技术之一是电池技术，它对车辆的续航能力、性能和安全性起着至关重要的作用。因此，对新能源汽车电池的故障预测和状态监测成为了重要的研究领域。为了有效避免电池故障的产生，防止电池产生安全隐患、电池健康受损、电池寿命缩短等情况。
2、目前，在电池的故障预测和诊断领域，已经存在一些解决方法。这些方法往往是基于统计方法、电池物理模型、机器学习和深度学习方法，利用大量的电池数据进行分析、训练和建模，同时通过对数据的趋势、统计特征和异常情况的分析，识别出可能存在故障的电池，并提供相应的预警。但是由于汽车电池的故障产生的原因可能是多个维度的，同时汽车电池上报的数据字段有限，不像实验室中对于电池的实验数据可以上报多个物理指标，新能源汽车可用的电池数据字段相对较少。同时汽车在不同的工况下，电池的数据表现也有所不同，所以需要从不同的工况下对新能源汽车的故障进行预测和诊断。
3、现有的技术方法主要存在以下几个缺点：
4、1)没有分工况去进行诊断：现有的新能源汽车电池故障预测方法的一个主要缺点是缺乏对不同工况下的故障预测和诊断能力。不同工况下电池的温度、电流、电压等特征指标可能会有显著差异，并且不同的工况对电池的健康和性能影响也不尽相同。因此，仅仅依赖单一的故障预测模型，无法充分考虑这些工况的影响，从而限制了故障预测和诊断的准确性和实用性。>
5、2)检测维度比较单一：传统的方法往往只关注电池的特定故障类型或特定性能参数，而忽略了其他潜在的故障模式或影响因素。这限制了故障预测的全面性和准确性。
6、3)过于依赖电池的阻抗、内阻等内部字段：传统的电池故障预测和诊断方法通常需要在实验室或专门设备上进行电池测试，以获取电池的内部字段数据。这种测试过程需要耗费大量的时间、资源和设备，而新能源汽车的电池管理系统上报的电池相关字段并没有很完备，限制了方法的在新能源汽车上的可扩展性和实用性。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的是提供一种故障诊断方法，以解决现有技术中所存在的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种故障诊断方法，所述故障诊断方法包括：
3、获取电池历史数据，根据工况状态，对相同类型的电池历史数据进行划分，得到每个工况状态的电池历史数据；
4、对每个工况状态的所述电池历史数据进行处理，得到每个工况状态的电池故障预测模型以及电池参数阈值；
5、获取车辆的当前工况状态，以及当前工况状态对应的电池当前数据；
6、根据当前工况状态、电池故障预测模型，确定电池故障预测模型的类型和当前电池参数阈值；
7、根据所述电池当前数据、所述类型和当前电池参数阈值，判断电池当前数据是否异常；
8、当异常时，生成告警信号。
9、在一种可能的实现方式中，所述工况状态包括充电状态、静置状态、启动状态和行驶状态；所述电池故障预测模型的类型包括依次与工况状态对应的第一预测模型、第二预测模型、第三预测模型和第四预测模型。
10、在一种可能的实现方式中，所述电池当前数据包括：电池使用模式、电压、电流、温度、电压衰减、充放电速率；所述电压包括电池单体电压和电池总电压；所述温度包括电池包温度和每个探针的温度。
11、在一种可能的实现方式中，当工况状态为充电状态时，所述类型为第一预测模型时，所述根据所述电池当前数据、所述类型和当前电池参数阈值，判断电池当前数据是否异常具体包括：
12、将当前的电压、温度和电流输入第一预测模型，得到电压、温度和电流的预测值；
13、将所述预测值和所述当前电池参数阈值进行比较，确定电池当前数据是否正常。
14、在一种可能的实现方式中，所述方法之前还包括：
15、根据车速、发动机状态、充电状态，确定工况状态。
16、第二方面，本专利技术提供了一种故障诊断装置，所述故障诊断装置包括：
17、第一获取模块，所述第一获取模块用于获取电池历史数据；
18、划分模块，所述划分模块用于根据工况状态，对相同类型的电池历史数据进行划分，得到每个工况状态的电池历史数据；
19、处理模块，所述处理模块用于对每个工况状态的所述电池历史数据进行处理，得到每个工况状态的电池故障预测模型以及电池参数阈值；
20、第二获取模块，所述第二获取模块用于获取车辆的当前工况状态，以及当前工况状态对应的电池当前数据；
21、第一确定模块，所述第一确定模块用于根据当前工况状态、电池故障预测模型，确定电池故障预测模型的类型和当前电池参数阈值；
22、判断模块，所述判断模块用于根据所述电池当前数据、所述类型和当前电池参数阈值，判断电池当前数据是否异常；
23、生成模块，所述生成模块用于当异常时，生成告警信号。
24、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：第二确定模块；
25、所述第二确定模块用于，根据车速、发动机状态、充电状态，确定工况状态。
26、第三方面，本专利技术提供了一种计算机服务器，包括：存储器、处理器和收发器；
27、所述处理器用于与所述存储器耦合，读取并执行所述存储器中的指令，以实现第一方面所述的故障诊断方法；
28、所述收发器与所述处理器耦合，由所述处理器控制所述收发器进行消息收发。
29、第四方面，本专利技术提供了一种芯片系统，包括处理器，所述处理器与存储器的耦合，所述存储器存储有程序指令，当所述存储器存储的程序指令被所述处理器执行时实现第一方面任一项所述的故障诊断方法。
30、第五方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行第一方面任意一项所述的故障诊断方法。
31、通过应用本专利技术实施例提供的故障诊断方法，充分利用新能源汽车上报的工况和电池数据字段，从不同的工况状态对故障进行检测，从而提高了故障预测准确性、全面性及适用性，减少对复杂测试设备的依赖，提高电池故障预测和诊断的准确率，从而提高新能源汽车电池的安全性和稳定性。
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1.一种故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工况状态包括充电状态、静置状态、启动状态和行驶状态；所述电池故障预测模型的类型包括依次与工况状态对应的第一预测模型、第二预测模型、第三预测模型和第四预测模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电池当前数据包括：电池使用模式、电压、电流、温度、电压衰减、充放电速率；所述电压包括电池单体电压和电池总电压；所述温度包括电池包温度和每个探针的温度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当工况状态为充电状态时，所述类型为第一预测模型时，所述根据所述电池当前数据、所述类型和当前电池参数阈值，判断电池当前数据是否异常具体包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法之前还包括：
6.一种故障诊断装置，其特征在于，所述故障诊断装置包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第二确定模块；
8.一种计算机服务器，其特征在于，包括：存储器、处理器和收发器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行权利要求1-5任意一项所述的故障诊断方法。
...【技术特征摘要】
1.一种故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工况状态包括充电状态、静置状态、启动状态和行驶状态；所述电池故障预测模型的类型包括依次与工况状态对应的第一预测模型、第二预测模型、第三预测模型和第四预测模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电池当前数据包括：电池使用模式、电压、电流、温度、电压衰减、充放电速率；所述电压包括电池单体电压和电池总电压；所述温度包括电池包温度和每个探针的温度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当工况状态为充电状态时，所述类型为第一预测模型时，所述根据所述电池当前数据、所述类型和当前电池参数阈值，判断电池当前数据是否异常具体包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：祁明阳，王英杰，汪明伟，云朋，
申请(专利权)人：木卫四北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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