本发明专利技术提供了一种电池故障诊断方法与系统，包括：获取不同故障类型下电池的红外图像；对所述红外图像进行图像增强处理得到增强后的红外图像；提取出所述增强后的红外图像上电池所对应的轮廓图像；根据电池的轮廓图像得到电池的轮廓特征；使用电池的轮廓特征、电池的工作电流及其工作电压作为训练样本，并将所述训练样本输入到神经网络模型中进行训练得到电池故障诊断模型；使用所述电池故障诊断模型对目标电池的故障类型进行检测。本发明专利技术通过将电池的轮廓特征、电池的工作电流及其工作电压作为训练样本，并基于此进行训练得到电池故障诊断模型，可以更好地反应出电池的使用状态，提高预测模型的准确性和可靠性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电池故障诊断，更具体地说，是涉及一种电池故障诊断方法。
技术介绍
1、随着电池技术的发展和广泛应用，电池故障诊断变得越来越重要。电池故障可能导致电池性能下降、容量损失、充电速度减慢甚至电池失效。因此，开发一种高效准确的电池故障诊断方法对于提高电池的可靠性和使用寿命至关重要。
2、目前，已经有一些电池故障诊断方法被提出和应用。其中一种常见的方法是基于电池内部参数的监测和分析。通过测量电池的电压、电流、温度等参数，结合电池的充放电过程，可以对电池的健康状况进行评估。但是，这种方法存在着参数测量误差和数据处理复杂的问题，导致诊断结果的准确性和可靠性有待提高。
3、另一种常见的方法是基于电池外部特征的监测和分析。通过观察电池的外部特征如外壳温度、电池外观变化等，结合电池使用过程中的异常现象，可以初步判断电池是否存在故障。然而，这种方法只能提供粗略的故障诊断结果。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种电池故障诊断方法与系统。
>2、为实现上述目的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电池故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种电池故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2：对所述红外图像进行图像增强处理得到增强后的红外图像，包括：
3.如权利要求2所述的一种电池故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2.3：根据所述各个像素点的灰度值构建模糊空间转换函数，包括：
4.如权利要求3所述的一种电池故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2.5：在模糊空间中对所述灰度图像进行图像增强得到增强后的红外图像，包括：
5.如权利要求4所述的一种电池故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2.5.2：对每个像素点的增强值...
【技术特征摘要】
1.一种电池故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种电池故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2：对所述红外图像进行图像增强处理得到增强后的红外图像，包括：
3.如权利要求2所述的一种电池故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2.3：根据所述各个像素点的灰度值构建模糊空间转换函数，包括：
4.如权利要求3所述的一种电池故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2.5：在模糊空间中对所述灰度图像进行图像增强得到增强后的红外图像，包括：
5.如权利要求4所述的一种电池故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2.5.2：对每个像素点的增强值进行反模糊空间转换得到增强后的红外图像，包括：
6.如权利要求5所述的一种电池故障诊断方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝全田，张仲，
申请(专利权)人：郝全田，
类型：发明
国别省市：
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