本申请涉及
锂电池的领域，其具体地公开了一种锂电池电池组的故障诊断系统及其诊断方法，其通过基于上下文的编码器模型和卷积神经网络对锂电池组中的各个
电芯结构在时间维度上的电压信号和SPC信号分量进行全局关联性特征提取以生成第一特征图，并且还挖掘出所述锂电池组整体的电压信号和SPC信号波形图进行局部高维特征分布以生成第二特征图，进一步再利用作为特征描述器的第三卷积神经网络来弥补作为浅层特征的所述第一特征图与作为深层特征的所述第二特征图在特征语义表达上的差异，这样就能够在特征融合时引入迭代互加权系数以提高了分类准确性。这样，就能够对锂电池组的故障进行检测，以保障电池组的使用安全与使用寿命。
声明：
“锂电池电池组的故障诊断系统及其诊断方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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