基于数据分析方法的动力电池系统滥用故障诊断

为了提高对于电池滥用故障的检测能力和诊断效率,针对电动汽车动力电池系统以电压、电流和电功率作为主要控制参数的特点,提出了一种基于数据分析方法的动力电池系统滥用故障检测方法。该方法采用局部异常因子(LOF)算法和感知器网络,研究由于电池滥用对电压、电流等数据的一致性和离散分布的影响。结果表明,由于故障造成的异常数据点,其LOF值远大于正常数据,在感知器分类结果中通常输出为"0"。利用LOF算法可以有效找出数据集中的异常数据点,利用LOF算法处理后的数据对感知器进行训练,可以对数据集进行快速分类,进而判断电池是否发生了滥用故障。该方法可为动力电池系统故障检测提供参考。