一种基于电化学阻抗谱的锂电池内短路故障智能检测方法

本发明提供一种基于电化学阻抗谱的锂电池内短路故障智能检测方法。该系统通过电化学阻抗谱测试获取电池数据，并进行创新性的特征提取。核心技术在于从Nyquist图中提取四个关键特征：中频区域极小值点、低频区域直线斜率、高频区域圆的半径和高频区与实部轴的交点。这些特征有效表征了电池内短路状态。系统将提取的特征输入长短期记忆网络(Long Short‑Term Memory，LSTM)深度学习模型，实现内短路故障的准确识别和分类。模型训练后部署于云端，实时监测电池状态并进行分级预警。本发明显著提高了锂离子电池内短路故障检测的准确性和效率，为电动汽车和储能系统的电池安全管理提供了有力支持。