[发明专利]基于多分类支持向量机算法的车用锂电池故障诊断方法有效
| 申请号： | 201810983979.7 | 申请日： | 2018-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN109165687B | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 周永勤;李思博;李然;姚杰;徐世晖 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 李霞 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于多分类支持向量机算法的车用锂电池故障诊断方法属于车用锂电池故障诊断领域；本申请为了解决现有车用锂电池故障诊断技术对训练数据量要求高，导致难以实现实时在线故障检测的问题；本发明的方法包括将电池样本分组实验，将采集数据分选形成训练集和测试集；规定电池故障标准；采用交叉验证和网络搜索方法参数优化；构造核函数支持向量机；构建偏二叉树五分类支持向量机，得到能够识别锂电池不同状态的车用锂电池故障诊断模型；本发明能够快速、准确地完成对车用锂电池的故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分类 支持 向量 算法 锂电池 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
1.基于多分类支持向量机算法的车用锂电池故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、将电池样本分成三组，第一组进行电池循环充放电试验，第二组进行过充试验，第三组进行过放试验，采集样本的电流、电压、放电容量以及温度数据，并对数据进行处理，在处理后的数据中分选形成训练集和测试集；步骤二、规定电池故障标准；步骤三、采用交叉验证和网络搜索方法对支持向量机进行参数优化；步骤四、构造核函数支持向量机；步骤五、构建偏二叉树五分类支持向量机，得到能够识别锂电池不同状态的车用锂电池故障诊断模型。
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