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基于模式识别的电动汽车电池故障自动诊断方法
文献摘要：
针对电动汽车电池故障诊断精准性差,诊断结果的FDR值较高问题,提出基于模式识别的电动汽车电池故障自动诊断方法,分析根据电动汽车的电池组成结构,明确电池组工作原理,采用LMD方法提取出电池运行信息内特征向量,将采集得到的特征向量汇总建立识别特征样本库,结合模式识别技术中的贝叶斯算法构建故障自动诊断模型,通过阈值对比确定电池故障具体发生位置,实现基于模式识别的电动汽车电池故障自动诊断.
文献关键词：
模式识别;电动汽车;电池结构;故障诊断;特征向量;判别函数
中图分类号：
作者姓名：
张增丽;白新雷;马文建
作者机构：
国网河北省电力有限公司营销服务中心,河北 石家庄 050035
文献出处：
引用格式：
[1]张增丽;白新雷;马文建-.基于模式识别的电动汽车电池故障自动诊断方法)[J].河北电力技术,2022(04):10-14,88
A类：
B类：
电动汽车电池,电池故障,故障自动诊断,诊断精准性,诊断结果,FDR,电池组,组成结构,组工,LMD,内特,特征向量,识别特征,特征样本,样本库,结合模式,模式识别技术,贝叶斯算法,诊断模型,电池结构,判别函数
AB值：
0.289964
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