電池故障診斷方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質與流程

本技術涉及電池，特別是涉及一種電池故障診斷方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產品。

背景技術：

1、隨著電池技術的發展，電池健康管理（battery?health?management,?bhm）越來越受到重視。電池在使用過程中難免會出現老化和故障，這些問題可能由多種因素引起，如過充、過放、溫度異常、內部短路等。因此，及時準確地對電池故障進行診斷是至關重要的。

2、傳統的電池故障診斷方法主要依賴于簡單的電壓、電流和溫度監控，通過設定閾值來判斷電池狀態，然而，電池的運行情況往往受到諸多復雜因素的影響，僅依靠對運行信息進行簡單的監控從而判斷電池的故障情況，存在準確性不高的問題。

技術實現思路

1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高電池故障診斷準確性的電池故障診斷方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產品。

2、第一方面，本技術提供了一種電池故障診斷方法，包括：

3、獲取待診斷電池的多個運行信息，對所述多個運行信息進行主成分分析，確定各所述運行信息中的主成分運行信息；

4、將所述主成分運行信息作為第一故障診斷模型的輸入，得到第一電池診斷分數；

5、將所述多個運行信息中，除所述主成分運行信息以外的其余運行信息作為第二故障診斷模型的輸入，得到第二電池診斷分數；

6、對第一電池診斷分數和第二電池診斷分數進行統計分析，確定所述待診斷電池的故障診斷結果。

7、在其中一個實施例中，訓練得到所述第一故障診斷模型的過程，包括：

8、獲取所述待診斷電池在多個狀態下各自對應的多個初始歷史運行信息；

9、對所述多個初始歷史運行信息進行信息預處理，得到至少兩個歷史運行信息；

10、對各所述歷史運行信息進行主成分分析，確定各所述歷史運行信息中的主成分歷史信息；

11、通過所述主成分歷史信息對初始模型進行訓練，得到訓練好的第一故障診斷模型。

12、在其中一個實施例中，對所述多個初始歷史運行信息進行信息預處理，得到多個歷史運行信息，包括：

13、獲取各所述初始歷史運行信息各自對應的標準信息區間；所述標準信息區間包括標準信息最大值和標準信息最小值；

14、針對每一所述初始歷史運行信息，將所述初始歷史運行信息與所述初始歷史運行信息對應的標準信息最大值和標準信息最小值分別進行對比，得到所述初始歷史運行信息的信息比對結果；

15、若存在至少一個所述信息比對結果不滿足比對條件，則將所述初始歷史運行信息對應的狀態剔除，將留存的初始歷史運行信息確定為歷史運行信息。

16、在其中一個實施例中，若存在至少一個所述信息比對結果不滿足比對條件，則將所述初始歷史運行信息對應的狀態剔除，得到多個狀態下各自對應的多個歷史運行信息，包括：

17、若存在至少一個所述信息比對結果不滿足比對條件，則將所述初始歷史運行信息對應的狀態剔除，得到多個狀態下各自對應的多個清洗歷史運行信息；

18、確定所述多個清洗歷史運行信息的均值和標準差；

19、針對每一所述清洗歷史運行信息，根據所述均值和所述標準差對所述清洗歷史運行信息進行標準化處理，得到各所述清洗歷史運行信息各自對應的歷史運行信息。

20、在其中一個實施例中，對所述多個歷史運行信息進行主成分分析，確定所述多個歷史運行信息中的主成分歷史運行信息，包括：

21、基于各所述歷史運行信息，構建各所述狀態對應的初始矩陣；

22、基于所述初始矩陣對應的協方差矩陣，確定多個特征值、以及各所述特征值各自對應的特征向量；

23、按照各特征值的數值大小，對各所述特征向量進行排列，構成特征向量序列；

24、按照與主成分運行信息匹配的預設數量條件，從所述特征向量序列中選取特征向量組成特征向量矩陣；

25、基于所述特征向量矩陣中特征向量與所述主成分運行信息的對應關系，確定所述主成分運行信息。

26、在其中一個實施例中，對第一電池診斷分數和第二電池診斷分數進行統計分析，確定所述待診斷電池的故障診斷結果，包括：

27、確定第一電池診斷分數對應的第一權重和第二電池診斷分數對應的第二權重；

28、按照所述第一權重和第二權重，對所述第一電池診斷分數和所述第二電池診斷分數進行加權求和，確定所述待診斷電池的綜合分數；

29、獲取針對所述待診斷電池配置的范圍閾值；

30、在所述綜合分數的數值不處于所述范圍閾值內的情況下，確定所述待診斷電池的故障診斷結果為故障。

31、在其中一個實施例中，電池故障診斷方法還包括：

32、將所述多個運行信息作為故障類型確定模型的輸入，得到所述待診斷電池的故障類型；

33、獲取預設的故障原因映射表；

34、將所述故障類型與所述故障原因映射表進行映射，確定與所述故障類型匹配的故障原因。

35、第二方面，本技術還提供了一種電池故障診斷裝置，包括：

36、運行信息獲取模塊，用于獲取待診斷電池的多個運行信息，對所述多個運行信息進行主成分分析，確定各所述運行信息中的主成分運行信息；

37、第一電池診斷分數確定模塊，用于將所述主成分運行信息作為第一故障診斷模型的輸入，得到第一電池診斷分數；

38、第二電池診斷分數確定模塊，用于將所述多個運行信息中，除所述主成分運行信息以外的其余運行信息作為第二故障診斷模型的輸入，得到第二電池診斷分數；

39、統計分析模塊，用于對第一電池診斷分數和第二電池診斷分數進行統計分析，確定所述待診斷電池的故障診斷結果。

40、第三方面，本技術還提供了一種計算機設備。所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上所述的方法的步驟。

41、第四方面，本技術還提供了一種計算機可讀存儲介質。所述計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上所述的方法的步驟。

42、第五方面，本技術還提供了一種計算機程序產品。所述計算機程序產品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如上所述的方法的步驟。

43、上述電池故障診斷方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產品，獲取待診斷電池的多個運行信息，對多個運行信息進行主成分分析，確定各運行信息中的主成分運行信息，由于主成分運行信息對電池狀態的表達能力更強，因此，將主成分運行信息作為第一故障診斷模型的輸入，得到第一電池診斷分數，可以更準確的反映待診斷電池的狀態，并且，由于除主成分運行信息以外的其余運行信息也可以反映待診斷電池的狀態，因此，將多個運行信息中，除主成分運行信息以外的其余運行信息作為第二故障診斷模型的輸入，得到第二電池診斷分數，可以兼顧其余運行信息對待診斷電池狀態的影響情況，從而更加準確地對待診斷電池進行故障診斷，提高電池故障診斷準確性。