【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于新能源车辆，涉及动力电池故障诊断，尤其涉及一种基于大数据的新能源车辆动力电池故障诊断方法及其系统。
技术介绍
1、近年来，随着传感器技术、数据挖掘和模式识别等技术的快速发展，以数据驱动的电池故障检测和诊断技术应运而生。而且，以数据驱动的故障诊断方式能够提取大量监测数据中有用的故障信息，不需要建立精确的复杂模型即可提高动力电池故障诊断效率，因此受到了科研人员的广泛关注。
2、现有基于数据驱动的针对动力电池的诊断方法有很多，例如：利用熵值理论检测和预测电池故障的发生，基于相关系数的电池故障诊断方法，基于3sigma准则判断电池相关参数的离群点来实现故障诊断。其中，前两种诊断方法仅需要计算不同电池单体之间的电压相关性，即可对电池故障进行诊断并及时定位。但上述诊断方法的局限性在于：①基于相关系数法，对于故障渐变趋势一样的动力电池组，各单体电池无法精准诊断定位；②基于3sigma准则，则需要待检测电池相关参数已符合整体正态分布前提才有效；③基于熵值理论进行故障诊断，则存在计算繁琐，计算成本高，难以实时实现的问题。
...【技术保护点】
1.一种基于大数据的新能源车辆动力电池故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于大数据的新能源车辆动力电池故障诊断方法，其特征在于，步骤2中，利用降噪算法对所述原始故障指标矩阵进行降噪处理，得到降噪后的新故障指标矩阵，具体包括：
3.根据权利要求1所述基于大数据的新能源车辆动力电池故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3中，采用正态分布检验方法对所述降噪后的新故障指标矩阵中所有单体电池的故障指标值进行检验，具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述基于大数据的新能源车辆动力电池故障诊断方法，其特征在于，步骤3.4中
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【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的新能源车辆动力电池故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于大数据的新能源车辆动力电池故障诊断方法，其特征在于，步骤2中，利用降噪算法对所述原始故障指标矩阵进行降噪处理，得到降噪后的新故障指标矩阵，具体包括：
3.根据权利要求1所述基于大数据的新能源车辆动力电池故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3中，采用正态分布检验方法对所述降噪后的新故障指标矩阵中所有单体电池的故障指标值进行检验，具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述基于大数据的新能源车辆动力电池故障诊断方法，其特征在于，步骤3.4中，
5.根据权利要求3所述基于大数据的新能源车辆动力电池故障诊断方法，其特征在于，步骤3.4中，
6.根据权利要求1所述基于大数据的新能源车辆动力电池故障诊断方法，其特征在于，所述步骤4中，基于不同的检验结果，确定对所述降...
【专利技术属性】
技术研发人员：王瑞，刘一霏，田方，柏然，李军，谷宵月，王鑫，贾妍，张林杰，
申请(专利权)人：陕西西部智联新能源产业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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