简介:
本发明属于电池故障诊断领域,具体公开了一种基于梯度提升树的锂离子电池故障诊断方法,包括以下步骤:获取锂离子电池的历史故障数据并上传到数据库平台,对数据的处理、筛选出电池特征值参数或关键数值,形成数据集,将数据集划分为训练集和测试集,将选取的训练集及预测指标带入梯度提升树模型进行训练,通过迭代优化,待梯度提升树模型收敛后输出梯度提升树模型;采集锂离子电池运行中电池特征值参数或关键数值,输入训练后的梯度提升树模型,进行锂离子电池故障诊断。本发明基于梯度提升树算法,通过提取和电池故障特性相关的一致性特征来对锂离子电池进行诊断,能够在电池故障可能发生之前作出预警,提高锂离子电池的管理效率和安全度。
本发明属于电池故障诊断领域,具体公开了一种基于梯度提升树的
锂离子电池故障诊断方法,包括以下步骤:获取锂离子电池的历史故障数据并上传到数据库平台,对数据的处理、筛选出电池特征值参数或关键数值,形成数据集,将数据集划分为训练集和测试集,将选取的训练集及预测指标带入梯度提升树模型进行训练,通过迭代优化,待梯度提升树模型收敛后输出梯度提升树模型;采集锂离子电池运行中电池特征值参数或关键数值,输入训练后的梯度提升树模型,进行锂离子电池故障诊断。本发明基于梯度提升树算法,通过提取和电池故障特性相关的一致性特征来对锂离子电池进行诊断,能够在电池故障可能发生之前作出预警,提高锂离子电池的管理效率和安全度。