【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种应用于汽车电池故障的自适应控制方法及系统。
技术介绍
1、随着电动汽车的广泛应用，汽车电池的性能和故障控制愈发关键。汽车电池在使用过程中，容易出现过充、过放、温度异常等多种故障，这些故障不仅会影响电池的使用寿命，还可能引发安全问题。传统的电池故障控制方法往往依赖固定的控制参数和简单的策略，难以根据电池的实时状态和复杂的故障情况进行灵活调整。
2、例如，在面对不同类型的电池故障以及电池在不同使用阶段的性能变化时，传统方法无法快速、精准地确定最佳的控制参数，导致对电池故障的控制效果不佳，无法充分保障电池的稳定运行和性能优化。此外，汽车电池的性能受到多种因素的综合影响，如温度变化、电压差异、充放电效率等，现有的控制方法难以全面考虑这些因素之间的相互关系，实现多目标的协同优化。因此，如何提升汽车电池故障的自适应控制效率，实现对电池故障的有效控制和性能的优化，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种应用于汽车电池故障的自适应控制方法及...
【技术保护点】
1.一种应用于汽车电池故障的自适应控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的应用于汽车电池故障的自适应控制方法，其特征在于，所述对汽车电池的故障诊断结果及历史控制参数进行混合编码，以得到初始粒子群，包括：
3.如权利要求1所述的应用于汽车电池故障的自适应控制方法，其特征在于，所述基于初始粒子群及多目标优化函数计算初始粒子群中每个粒子的多目标优化函数值，并确定粒子所对应的个体最优解与全局最优解，包括：
4.如权利要求1所述的应用于汽车电池故障的自适应控制方法，其特征在于，步骤S4中，动态学习因子的计算公式如下：>
5.如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种应用于汽车电池故障的自适应控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的应用于汽车电池故障的自适应控制方法，其特征在于，所述对汽车电池的故障诊断结果及历史控制参数进行混合编码，以得到初始粒子群，包括：
3.如权利要求1所述的应用于汽车电池故障的自适应控制方法，其特征在于，所述基于初始粒子群及多目标优化函数计算初始粒子群中每个粒子的多目标优化函数值，并确定粒子所对应的个体最优解与全局最优解，包括：
4.如权利要求1所述的应用于汽车电池故障的自适应控制方法，其特征在于，步骤s4中，动态学习因子的计算公式如下：
5.如权利要求1所述的应用于汽车电池故障的自适应控制方法，其特征在于，步骤s4中，动态权重的计算公式如下：
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