摘要
本发明公开了一种基于数据分析的固态电池性能测试方法和系统,涉及电池性能测试领域,包括:建立多物理场耦合的数字孪生模型,根据失效区域的三维物理场状态图谱,采集失效区域的应变信号和温度场分布,当异常突变时,触发多级预警,将物理失效证据与历史数据库匹配,通过元学习框架提取最优测试参数组合,动态调整充放电策略及监测频率,生成实时数据流,并通过反向传播算法更新多物理场耦合的数字孪生模型的参数,输出修正后的多物理场耦合的数字孪生模型,并生成测试报告,本发明通过元学习框架动态优化测试参数,实现了对固态电池性能的监测和预测,有助于提升固态电池的安全性和可靠性,并优化充放电策略以延长电池寿命。