一种基于数据驱动的锂离子电池故障诊断方法及系统

本发明涉及动力电池智能安全检测领域，公开了一种基于数据驱动的锂离子电池故障诊断方法，本方法采集电动汽车实际运行过程中的电压数据，对采集的电压数据进行预处理为原始时间序列X，从原始时间序列X中提取第一多尺度模糊分布熵MFDE，将第一多尺度模糊分布熵MFDE作为测试样本，构建加权最小二乘支持向量机模型，并对加权最小二乘支持向量机模型进行离线训练，获得故障诊断判别函数和模型最大误差；本发明通过在分布熵中引入模糊隶属度函数，将原始时间序列进行粗粒度处理，提取多尺度模糊分布熵作为故障特征，能够准确反映正常状态、突发性故障和渐进性故障的电压波动特点，适应新能源汽车各种运行工况。