一种基于决策树模型的电动汽车多源故障诊断与预警方法

本发明公开了一种基于决策树模型的电动汽车多源故障诊断与预警方法，属于新能源汽车智能诊断与运维领域。该方法综合利用电动汽车在运行过程中产生的多种数据源，包括电池管理系统（BMS）报警数据、运行状态无标签数据以及电池单体循环寿命数据。通过特征工程构造与互信息量分析，提取与故障强相关的特征变量，采用上下采样策略优化数据平衡性，并分别针对各类典型故障构建决策树分类模型。在模型训练后，将其部署至云平台，实现在线状态监测、实时故障预警与报警原因溯源。该方法具有可解释性强、诊断准确率高、部署便捷等优点，适用于电动汽车全生命周期健康管理系统，可显著提高运行安全性与维护效率。