【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池退化监测，更具体地说，本专利技术涉及基于数据驱动的动力电池管理方法及系统。
技术介绍
1、混合动力汽车的动力电池在实际工作中经常处于浅充浅放的微循环状态，而非深度充放电，这种微循环状态不同于深度循环，会对电池内部材料产生特有的影响，可能导致电池内部活性材料逐渐颗粒化，并引发结构性退化，从而缩短电池的使用寿命，在现有技术中对微循环状态下的材料颗粒化和结构退化现象缺乏深入探讨。
2、现有技术中难以有效识别并评估微循环导致的材料退化趋势，这样会造成电池在使用过程中出现隐性损伤积累，使得电池性能逐渐下降，使用寿命缩短。
3、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供基于数据驱动的动力电池管理方法及系统以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于数据驱动的动力电池管理方法，包括如下步骤：
4、通过瞬态频谱聚类算...
【技术保护点】
1.基于数据驱动的动力电池管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的动力电池管理方法，其特征在于，通过瞬态频谱聚类算法对微循环能量频谱分布进行分析，评估频谱集中异常对结构退化的潜在风险，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于数据驱动的动力电池管理方法，其特征在于，根据频谱能量偏移情况和分层聚类结果，评估频谱集中异常对结构退化的潜在风险，具体为：
4.根据权利要求3所述的基于数据驱动的动力电池管理方法，其特征在于，对电池内阻的偏移趋势进行分析，评估内阻波动对活性材料颗粒化的潜在影响，具体为：
<...【技术特征摘要】
1.基于数据驱动的动力电池管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的动力电池管理方法，其特征在于，通过瞬态频谱聚类算法对微循环能量频谱分布进行分析，评估频谱集中异常对结构退化的潜在风险，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于数据驱动的动力电池管理方法，其特征在于，根据频谱能量偏移情况和分层聚类结果，评估频谱集中异常对结构退化的潜在风险，具体为：
4.根据权利要求3所述的基于数据驱动的动力电池管理方法，其特征在于，对电池内阻的偏移趋势进行分析，评估内阻波动对活性材料颗粒化的潜在影响，具体为：
5.根据权利要求4所述的基于数据驱动的动力电池管理方法，其特征在于，基于频谱集中异常对结构退化的潜在风险和内阻波动对活性材料颗粒化的潜在影响，判定动力电池是否存在微循环异常风险，具体为：
6.根据权利要求5所述的基于数据驱动的动力电池管理方法，其特征在于，通过张量分解与奇异值分解对电池单元的应力...
【专利技术属性】
技术研发人员：周静，陈超，何正兴，李颢，刘沆林，雷广州，吴玲玲，
申请(专利权)人：四川轻化工大学，
类型：发明
国别省市：
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