[发明专利]一种基于支持向量机和K均值的锂电池故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010070360.4 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111090050A | 公开（公告）日： | 2020-05-01 |
| 发明（设计）人： | 肖本贤;陶婕 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G01R31/378 | 分类号： | G01R31/378;G01R31/367;G01R31/382 |
| 代理公司： | 合肥金安专利事务所(普通合伙企业) 34114 | 代理人： | 吴娜 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于支持向量机和K均值的锂电池故障诊断方法，包括：通过电池工况获取原始数据集，选取电池故障征兆；对诊断变量做数据进行预处理，包括归一化和PCA；预处理后的数据送入Kmeans聚类中，筛选与实际标签相同的聚类结果作为故障样本集；将故障样本集随机拆分为训练集和测试集，把训练样本送入SVM模型中进行学习，输出SVM分类模型，同时将测试样本送入SVM分类模型进行测试。本发明对电池系统进行故障诊断研究，实现4种健康状态的识别；本发明考虑到电池故障的产生受多方面因素的影响，很难确定故障产生的具体原因，对电池故障的诊断具有一定难度，提出一种基于支持向量机和K均值的故障分类方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 均值 锂电池 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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