【摘 要】
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基于电动汽车实车数据及电化学模型，提出一种结合电化学参数的数据驱动电池故障诊断算法，增强故障诊断模型的基于电化学参数层面的解释性。针对实车电化学参数辨识准确性问题，通过对潜在故障片段数据进行敏感度分析，并基于列文伯格-马夸尔特（LM）算法，分阶段辨识电化学模型相关参数，能较为精确地获得潜在片段的电化学参数，且模型预测电压与真实值平均误差小于12 mV。该方法基于实车电池序列特征和电化学参数组合，对
【基金项目】
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国家自然科学基金（52007119）； 上海浦江人才计划基金（20PJ1407200）； 中国博士后科学基金第65批面上资助（2019M651489）；
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基于电动汽车实车数据及电化学模型，提出一种结合电化学参数的数据驱动电池故障诊断算法，增强故障诊断模型的基于电化学参数层面的解释性。针对实车电化学参数辨识准确性问题，通过对潜在故障片段数据进行敏感度分析，并基于列文伯格-马夸尔特（LM）算法，分阶段辨识电化学模型相关参数，能较为精确地获得潜在片段的电化学参数，且模型预测电压与真实值平均误差小于12 mV。该方法基于实车电池序列特征和电化学参数组合，对实车数据进行筛选和故障类型的标定（内短路与异常老化），并使用一维卷积神经网络端到端学习实车数据和故障标签的映射关系，平均F1分数达到84.11%，平均召回率达到93.35%。
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