基于香農(nóng)熵和LOF算法的新能源電池早期故障預(yù)警

摘要： 針對(duì)新能源電池早期故障難以發(fā)現(xiàn)的問題，基于車輛的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，提出一種融合香農(nóng)熵和局部離群因子（LOF）算法的新能源電池早期故障預(yù)警方法。首先，對(duì)采集的電池?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行充電片段劃分，利用香農(nóng)熵對(duì)電池運(yùn)行電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析，并且通過閾值判斷初步實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車動(dòng)力電池?zé)崾Э仡A(yù)警；為進(jìn)一步驗(yàn)證故障預(yù)警的準(zhǔn)確性，將LOF算法應(yīng)用于上述香農(nóng)熵值數(shù)據(jù)進(jìn)行離群點(diǎn)檢測，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障電池單體的早期預(yù)警... （共6頁）