基于人工智能的电池故障诊断方法、装置及系统与流程

本发明属于电池管理，尤其涉及基于人工智能的电池故障诊断方法、装置及系统。

背景技术：

1、随着锂离子电池在交通、储能等领域的规模化应用，电池系统的安全性问题日益凸显。电池在长期充放电循环过程中，由于内部电化学反应的不均匀性、外部机械应力以及温度场分布不均等因素，不可避免地会出现性能衰退，严重时可能引发内部短路、热失控等安全事故，造成重大财产损失和人身安全威胁。因此，对电池系统的运行状态进行实时、准确的监测与诊断，对于保障设备安全运行具有重要意义。

2、目前，电池故障诊断主要采用以下几种技术路线，其一是基于阈值判别的传统方法，即通过监测电压、电流或温度是否超出预设的上下限来判断故障。这种方法实现简单，但阈值设定往往依赖人工经验，难以适应电池老化过程中参数的自然漂移，容易导致误报或漏报。其二是基于等效电路模型的参数辨识方法，通过拟合电池的等效电路参数（如欧姆内阻、极化电阻等）来评估电池健康状态。然而，等效电路模型是对电池电化学行为的简化近似，其精度有限，尤其是在动态工况下难以准确描述电池内部的复杂反应过程，且对于多故障耦合的情形缺乏有效的分离识别能力。

3、近年来，数据驱动的方法，特别是基于机器学习的方法被逐步引入电池故障诊断领域。部分现有技术方案采用支持向量机或传统浅层神经网络对电池充放电曲线进行分类，以识别特定的故障模式。然而，这类方法通常仅利用了单一类型的输入数据（如仅电压或仅温度），未充分挖掘电池运行时产生的多元异构数据之间的关联信息。同时，浅层模型的特征提取能力有限，对于电池老化过程中表现出的非线性、时变性特征难以有效建模，模型的泛化能力和鲁棒性仍存在较大提升空间。此外，现有方案大多仅关注故障发生后的类型判别，缺乏对早期微弱异常信号的感知能力以及对电池健康度进行量化评估的功能，难以为运维决策提供全面支撑。

技术实现思路

1、（一）解决的技术问题

2、针对现有技术中的不足，本发明通过分层递进的诊断策略和多维特征融合机制，能够有效提升电池故障诊断的准确性、实时性和泛化能力，适用于电动汽车、储能电站等各类电池应用场景。

3、（二）技术方案

4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于人工智能的电池故障诊断方法，包括以下步骤：

5、获取电池运行过程中的多维运行参数；

6、对所述多维运行参数进行预处理，以提取所述多维运行参数中与预设故障类型相关的特征信息；

7、基于所述特征信息，利用预先构建的故障诊断模型进行处理，所述处理包括异常检测、故障分类及健康度评估；

8、根据所述故障诊断模型的处理结果，生成并输出所述电池的故障诊断结果。

9、作为优选方案，所述预处理包括：对所述多维运行参数进行数据清洗、时序对齐以及特征提取，所述特征信息包括时域特征和频域特征。

10、作为优选方案，所述故障诊断模型的构建方式包括：

11、获取电池的历史运行数据和对应的故障标签；

12、利用所述历史运行数据和对应的所述故障标签对初始模型进行训练；

13、其中，所述故障诊断模型为融合了注意力机制的深度学习模型，所述注意力机制用于识别所述多维运行参数中对故障诊断贡献度高于预设贡献度阈值的数据片。

14、作为优选方案，所述异常检测包括：计算所述特征信息的重构误差，当所述重构误差大于预设误差阈值时，判定所述电池处于异常状态；

15、其中，所述重构误差根据以下公式计算：

16、l)==；

17、式中，为输入至所述故障诊断模型的特征向量，为所述故障诊断模型对所述特征向量进行重构后的输出向量，为所述特征向量的维度，l为所述重构误差；

18、所述方法还包括：当判定所述电池处于异常状态时，触发所述故障分类和所述健康度评估。

19、作为优选方案，所述故障分类包括：将所述特征信息输入至分类网络，输出所述电池的故障类型，所述故障类型包括以下至少一种：内部短路、外部短路、过充电、过放电、热失控、连接松动或传感器故障。

20、作为优选方案，基于所述特征信息和所述故障类型，利用健康度评估模型计算所述电池的健康度评分，所述健康度评分用于表征所述电池的剩余寿命或性能衰退程度。

21、作为优选方案，所述故障诊断结果包括：故障类型信息、故障发生概率、健康度评分以及维护建议；

22、所述方法还包括：将所述故障诊断结果在用户界面进行可视化展示，并发送至预设的维护终端。

23、进一步地，本发明还提出了一种基于人工智能的电池故障诊断装置，包括：

24、数据获取接口，用于获取电池运行过程中的多维运行参数；

25、数据处理单元，用于对所述多维运行参数进行预处理，以提取所述多维运行参数中与预设故障类型相关的特征信息；

26、推理运算单元，用于根据所述特征信息，调用预先构建并存储的故障诊断模型进行处理，所述处理包括异常检测、故障分类及健康度评估；

27、诊断结果输出单元，用于根据所述故障诊断模型的处理结果，生成并输出所述电池的故障诊断结果。

28、作为优选方案，所述装置还包括：

29、模型管理与更新单元，用于获取电池的历史运行数据和对应的故障标签，通过在线学习或联邦学习的方式，对所述故障诊断模型进行更新和优化。

30、进一步地，本发明还提出了一种基于人工智能的电池故障诊断系统，包括：

31、数据采集层，用于采集电池运行过程中的原始多维运行参数，并将所述原始多维运行参数传输至边缘计算节点；

32、边缘计算层，部署于所述数据采集层上游，用于接收并预处理所述原始多维运行参数，提取特征信息，并将所述特征信息上传至云平台；

33、云平台层，部署于所述边缘计算层上游，包括存储资源和计算资源，所述存储资源用于存储构建故障诊断模型所需的数据和指令，所述计算资源用于执行所述指令，以基于所述特征信息，利用预先构建的故障诊断模型进行异常检测、故障分类和健康度评估，生成故障诊断结果；

34、应用服务层，用于获取所述云平台层生成的所述故障诊断结果，并提供故障预警、状态监控和维护决策支持服务。

35、（三）有益效果

36、与现有技术相比，本发明提供了基于人工智能的电池故障诊断方法、装置及系统，具备以下有益效果：

37、一、本发明所采用的故障诊断模型以异常检测、故障分类、健康度评估三个层次递进执行，其中异常检测阶段作为前置筛选机制，仅当检测到异常时才触发后两个阶段的运算，这种分层策略在保证诊断全面性的同时显著降低了系统的平均计算负载，尤其适用于计算资源受限的边缘部署场景。同时，基于重构误差的异常检测方法不依赖于对特定故障模式的先验假设，因此具备对未知新型故障的感知能力。‌

1.基于人工智能的电池故障诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电池故障诊断方法，其特征在于，所述预处理包括：对所述多维运行参数进行数据清洗、时序对齐以及特征提取，所述特征信息包括时域特征和频域特征。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的电池故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断模型的构建方式包括：

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的电池故障诊断方法，其特征在于，所述异常检测包括：计算所述特征信息的重构误差，当所述重构误差大于预设误差阈值时，判定所述电池处于异常状态；

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的电池故障诊断方法，其特征在于，所述故障分类包括：将所述特征信息输入至分类网络，输出所述电池的故障类型，所述故障类型包括以下至少一种：内部短路、外部短路、过充电、过放电、热失控、连接松动或传感器故障。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的电池故障诊断方法，其特征在于，所述健康度评估包括：基于所述特征信息和所述故障类型，利用健康度评估模型计算所述电池的健康度评分，所述健康度评分用于表征所述电池的剩余寿命或性能衰退程度。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能的电池故障诊断方法，其特征在于,所述故障诊断结果包括：故障类型信息、故障发生概率、健康度评分以及维护建议；

8.一种基于人工智能的电池故障诊断装置，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的电池故障诊断装置，其特征在于，所述装置还包括：

10.一种基于权利1-7任一项所述的基于人工智能的电池故障诊断方法的诊断系统，其特征在于，包括：