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    基于支持向量機和K均值的鋰電池故障診斷方法

    750   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 22:58:59
    本發明涉及一種基于支持向量機和K均值的鋰電池故障診斷方法，包括：通過電池工況獲取原始數據集，選取電池故障征兆；對診斷變量做數據進行預處理，包括歸一化和PCA；預處理后的數據送入Kmeans聚類中，篩選與實際標簽相同的聚類結果作為故障樣本集；將故障樣本集隨機拆分為訓練集和測試集，把訓練樣本送入SVM模型中進行學習，輸出SVM分類模型，同時將測試樣本送入SVM分類模型進行測試。本發明對電池系統進行故障診斷研究，實現4種健康狀態的識別；本發明考慮到電池故障的產生受多方面因素的影響，很難確定故障產生的具體原因，對電池故障的診斷具有一定難度，提出一種基于支持向量機和K均值的故障分類方法。
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