本发明提供了一种动力
锂电池热失控故障分类及风险预测方法、系统,包括:模组级的
动力电池模型故障注入方式,随机故障的生成和标注方式,基于深度学习方法的动力锂离子电池故障多分类模型以及将模型应用于实车的迁移学习方法。本发明可以准确地表达电池的真实故障状况,并迁移到具体实车工况。经过训练的深度学习算法模型可以通过数学处理和代码转换成功地部署到实车环境中并对故障进行实时诊断,并且不会增加电池管理系统地额外的计算量,同时达到了较高估计精度。
声明:
“动力锂电池热失控故障分类及风险预测方法、系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)