[发明专利]一种电力驱动交通工具的故障诊断方法和系统

摘要

本发明公开一种电力驱动交通工具的故障诊断方法和系统。该方法通过获取被监控交通工具的电池的运行参数数据，对所述运行参数数据进行筛选整理得到被监控交通工具的电池单体的电压的数据矩阵；对所述数据矩阵采用3σ多层次筛选算法得到每个电池单体的故障数；根据所述故障数计算每个电池单体的故障概率；判断每个电池单体的故障概率是否超过第二给定值，是，则判断故障发生。本发明通过采用高斯分布的概率特性与3σ置信区间相结合构成3σ多层次筛选，对于低阶故障数据可实现一次筛选就能去除掉所有超过3σ置信区间的数据，对于多阶故障数据或存在数量级差别较大的故障数据可多次筛选和剔除，获得最接近真实数据的中心值，处理效率高。

主权项

1.一种电力驱动交通工具的故障诊断方法，其特征在于，包括步骤：步骤A、获取被监控交通工具的电池的运行参数数据，对所述运行参数数据进行筛选整理得到被监控交通工具的电池单体的电压的第一数据矩阵；步骤B、对所述第一数据矩阵采用3σ多层次筛选算法得到每个电池单体的故障数；步骤C、根据所述故障数计算每个电池单体的故障概率；步骤D、判断每个电池单体的故障概率是否超过第二给定值，是，则确定故障发生；所述的第一数据矩阵为m行n列矩阵，所述步骤B包括：B1、判断m行数据矩阵是否已完成循环，是，则执行步骤B8，否，则执行步骤B2；B2、计算第一数据矩阵的行向量的第一均值μ₁和第一标准差σ₁，建立第一高斯分布；B3、设置第一故障矩阵R1记录所述第一数据矩阵中超过3σ₁的元素的位置；B4、剔除所述第一数据矩阵中第一故障矩阵R1记录的对应位置的元素获得第二数据矩阵，再重新计算第二数据矩阵的行向量的第二均值μ₂和第二标准差σ₂；B5、设置第二故障矩阵R2记录所述第一数据矩阵中超过3σ₂的元素的位置；B6、判断σ₁‑σ₂的差值是否大于第一给定值，是，则μ₁＝μ₂，σ_1＝σ₂，R1＝R2，并返回到步骤B4；否，则执行步骤B7；B7、输出第二数据矩阵的行向量的第二均值μ₂和第二标准差σ₂，建立第二高斯分布；B8、将第二故障矩阵R2中的每一列向量相加得到每个电池单体的故障数。