动力电池外部短路故障诊断及温升预测方法和系统

摘要

本发明提供了基于BP神经网络的动力电池外部短路故障诊断及温升预测方法和系统，通过采用两个BP神经网络，首先对采样频率、电流阈值和电量阈值进行初始化设置，当实时监测的电流信号超过电流阈值时，启动故障诊断机制，采集和储存电流信号并计算短路故障放电电量，通过比较该电量与电量阈值之间的关系诊断电池短路故障中的漏液情况，并根据诊断结果选择一个相应的预先经过测试建立并训练完成的BP神经网络，将故障发生之后的电池放电电量输入该网络，从而预测短路故障所引起的最大温升，从而为热管理系统的提前干预提供控制依据。其易于实现和操作，能够有效协助热管理系统降低热失控的触发几率，提高动力电池外部短路故障的安全防护性能。