基于典型特征向量的动力电池筛选方法

摘要

本发明公开了一种典型特征向量的动力电池筛选方法。该方法的包括以下步骤：获取若干已知状态的动力电池的充放电电压信号，并提取电压信号特征，形成特征向量；根据相同类型样本在各特征变量的数值，估计各个特征的概率密度函数，利用抽样方法生成若干新样本；利用聚类方法聚合新样本，形成多个具有代表性的典型特征向量；计算待检测动力电池的特征向量与每一类型各个典型特征向量的余弦相似度，辨识待检测动力电池的健康状态。通过本发明的筛选方法，避免了小样本情况下传统分类模型过拟合问题以及数据不平衡造成的偏差，提高了动力电池筛选的实用性，同时可以更清晰了解不同故障下动力电池的典型特征情况，为更好地定义动力电池状态奠定基础。