【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于锂电池健康预测监控，尤其涉及一种基于多变量与红外点云的锂电池诊断方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着新能源汽车、储能系统及消费电子等领域的快速发展，锂电池作为核心能源存储设备，其健康状态监测与诊断技术受到广泛关注。行业对锂电池的实时监测需求日益增长，包括对电池的充放电性能、容量衰减、内阻变化等关键指标的精准评估。目前，锂电池健康监测技术已逐步从传统的单一参数分析向多维度、智能化方向发展，结合传感器数据、图像识别、红外热成像及声纹分析等先进技术，以提高诊断精度和可靠性。同时，随着人工智能和物联网技术的进步，锂电池健康监测正朝着自动化、实时化和预测性维护的方向演进，为电池安全管理和寿命优化提供重要支撑。
2、现有的锂电池健康监测技术主要基于电化学参数分析和物理信号检测。传统方法通过采集电池的电压、电流、温度等基本参数，结合欧姆内阻测试和容量衰减分析，评估电池的健康状态。此外，部分先进技术采用红外热成像监测电池温度分布，利用声纹识别技术捕捉电池内部异常声音，并结合图像处理算法检测电池外观缺陷(如电解液泄漏、电极变
【技术保护点】
1.一种基于多变量与红外点云的锂电池诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的锂电池诊断方法，其特征在于，步骤2所述的采用SGMD模态对变量分解、组合成二维输入矩阵包括：
3.根据权利要求1所述的锂电池诊断方法，其特征在于，步骤3中所述Tokenformer模型的处理过程包括：
4.根据权利要求1所述的锂电池诊断方法，其特征在于，步骤4所述的YOLOv9模型提取图像特征包括：
5.根据权利要求4所述的锂电池诊断方法，其特征在于，所述通过一维卷积实现通道权重分配，生成最终的输出特征图包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于多变量与红外点云的锂电池诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的锂电池诊断方法，其特征在于，步骤2所述的采用sgmd模态对变量分解、组合成二维输入矩阵包括：
3.根据权利要求1所述的锂电池诊断方法，其特征在于，步骤3中所述tokenformer模型的处理过程包括：
4.根据权利要求1所述的锂电池诊断方法，其特征在于，步骤4所述的yolov9模型提取图像特征包括：
5.根据权利要求4所述的锂电池诊断方法，其特征在于，所述通过一维卷积实现通道权重分配，生成最终的输出特征图包括：
6.根据权利要求1所述的锂电...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚君豪，杜飞，徐欣然，彭康，吴秀聪，张楚，彭甜，庄绪州，秦小芹，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：
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