一种电池故障识别方法及系统

本发明涉及一种电池故障识别方法及系统，涉及电池故障的领域，其包括：于经过预设的测试周期时接收人为检测故障类型，并采集电池特征信息和时间信息，形成多维张量数据；基于随机数生成函数初始化动态权重矩阵和偏置值；基于多维张量数据输入深度学习模型中，以计算得到输出数组；基于输出数组得到故障概率数组；基于故障概率数组确定预计故障类型；于预计故障类型和人为检测故障类型一致时继续执行模型识别方法直至下一个测试周期；于预计故障类型和人为检测故障类型不一致时查找故障类别权重，并调整动态权重矩阵和偏置值直到预计故障类型与人为检测故障类型一致。本发明具有能够根据电池的实际运行状态不断调整和优化故障识别的效果。