一种基于小波分解和包络谱分析的电池故障识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110642172.9
IPC分类号：G01R31/396;G01R31/367;G06F30/20
申请日期：
2021-06-09
申请人：
湖北工业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于小波分解和包络谱分析的电池故障识别方法
申请号	CN202110642172.9	申请日期	2021-06-09
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-27	公开/公告号	CN113311348A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01R31/396	IPC分类号	G;0;1;R;3;1;/;3;9;6;;;G;0;1;R;3;1;/;3;6;7;;;G;0;6;F;3;0;/;2;0查看分类表>
申请人	湖北工业大学	申请人地址	湖北省武汉市洪山区南李路28号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	湖北工业大学	当前权利人	湖北工业大学
发明人	常春;姜久春;王启悦;高洋;王鹿军
代理机构	武汉科皓知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	鲁力

摘要

本发明提出一种基于小波分解和包络谱分析的电池故障识别方法。包括以下步骤：该方法首先利用小波分解得到合适的分解信号，选取合适的细节分解信号进行希尔伯特变换得到包络谱，提取出有效故障特征，并利用离群点检测算法进行故障电池检测。该方法能有效提取故障特征并提前实现电池故障诊断，能够在电池组中准确找到异常电池。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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