基于數據驅動的新能源汽車動力電池故障診斷與預警研究

關鍵詞：新能源汽車；動力電池；故障診斷；預警模型；數據驅動中圖分類號：U469.7 收稿日期：2025-04-15 DOI: 10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.08.010

Research on New Energy Vehicle Power Battery Fault Diagnosis and Early Warning Based on Data Drive

Shi Yuan Li PengweiLiu Xin Guo Cheng Guo Hang Xi'an Automobile Vocational University，Xi'an 71060o，China Abstract:Aimingatfrequentfaults intheoperationofpowerbatteriesofnewenergyvehicles，thispaperconstructsafaultdiago sis andearlywarningmethodsystembasedonmulti-sourcedatacollctedbyrealvehicles.Theresearch focusesondata preprocesing， feature dimensionalityeduction，diagnosis modelconstructionandearlywaringmodelverification，andproposesadiagnosisseme foralarmdatasreeningandeuraletworkalgorithintegationCombinedwithteparameterpredictionmetod，thekeystatesuch asvoltage，temperatureandSOCcanbeidentifiedandwaredinadvance.Theexperimentalresultsshowthatthemodelhashighaccu racyandstabilityndigicantlyimprovstheatandfoward-ongateryfaultidntificationTseahesultspode effective support for the inteligent maintenance of the power battery system of new energy vehicles.

Key Words:New energy vehicles;Power battery;Fault diagnosis;Early warning model;Data-driven

1前言

動力電池作為新能源汽車的核心部件，其運行狀態直接影響整車的安全性和穩定性。在復雜運行工況下動力電池易受到溫度、電壓等因素影響發生性能衰退甚至熱失控，因此提升其故障識別與預測能力已成為行業關注的關鍵問題。現階段研究多集中在物理建模或專家規則的診斷等方法中，存在泛化能力差和數據適應性不足的問題。數據驅動方法因其對復雜非線性關系的高擬合能力和實時反饋能力而逐漸獲得關注，在故障分類、參數預測和預警觸發等方面取得初步成果，但在特征提取完整性、模型穩定性和極端場景響應方面仍存在不足。

2數據預處理的優化

2.1故障相關數據的篩選

新能源汽車動力電池在實際運行過程中產生大量復雜且冗余的數據，其中相當一部分并不直接與電力系統故障相關，通過甄別數據能提高診斷模型結果的準確性與模型收斂效率[1]。研究在數據篩選階段以電池系統為對象，明確界定數據來源與故障關聯性，構建針對性的數據處理策略，對整車級別、動力系統等非關鍵項及非物理性報警信息進行剔除。數據初篩階段依賴故障知識庫對報警項進行歸類映射，并基于故障影響路徑分析結果，明確標記其與電池核心性能指標的相關性，將干擾性報警標記為無關信息并從建模樣本中剔除[2]。

針對重復報警與冗余記錄問題，系統在時間窗口內設定報警融合邏輯，當某一報警項連續出現但參數波動范圍未突破設定閾值時，判定為非異常狀態下的重采樣記錄，予以合并，減少數據冗余。部分傳感器存在誤報，風險數據中含有大量誤觸發的非連續報警事件，此類情況通過設置上下限驗證區間進行邊界判斷，并結合統計分布分析濾除顯著偏離軌跡規律的記錄點。為了提升數據完整性，針對存在缺失值的數據條目引入多通道插值算法，結合同周期其他參數的變化趨勢對缺失段進行擬合補全，有效恢復時序數據結構，保證數據一致性，所有數據在進入建模階段前均需滿足字段完整、記錄連貫、標簽明確三項條件，以保障后續診斷與預測模型訓練的有效性。

2.2數據的適配分析

在數據的適配分析過程中，關鍵在于識別數據的冗余項與低貢獻特征變量。新能源汽車運行數據中，常見變量如電池包電壓、單體電池溫差、放電倍率等之間存在較強的線性或非線性相關性[3]。對于多重共線特征，應通過特征相關性矩陣分析，明確變量間的依賴關系，剔除重復性表達并保留核心驅動因素。部分類型變量，如報警類型編碼雖具識別價值，但在輸入中由于編碼量過大或分布極度不均，會對模型產生稀疏化壓力，應轉化為結構嵌入式表達后再參與降維建構。

3故障診斷模型構建方法

3.1報警信息分類處理

新能源汽車動力電池系統在運行過程中會生成大量報警信息，因此需要構建高效的故障診斷模型，對報警信息進行結構化分類，將原始報警信號轉化為適用于建模分析的標準標簽體系，增強診斷模型對故障狀態的可區分性與可學習性。在報警信息處理階段，需基于報警等級、報警頻率與參數觸發邏輯進行有針對性的聚類歸類，動力電池常見報警信號包含過壓、欠壓、過溫、通信異常等狀態類型，不同報警項對系統運行的影響程度不一，應依據其對車輛運行安全性的影響強度構建分層標簽體系。

處理前的原始報警數據類別不均衡，會導致模型在訓練過程中偏向主類別樣本，削弱對關鍵故障的識別能力。通過引人重采樣策略對數據進行類別平衡處理，在保持原始標簽結構不變的前提下，提升少數類樣本權重，緩解類別偏差問題[4]。在構建標簽體系時，將報警編碼、持續時長與被觸發參數的波動幅度進行組合編碼，使報警信息具備類別標識性，提高模型對異常軌跡的識別能力。分類后的標簽結構如表1所示。

表1不同報警級別及特征組合分布情況

3.2基于神經網絡的算法設計

在構建新能源汽車動力電池故障診斷模型時，選擇具有時間序列建模能力與非線性特征提取能力的神經網絡架構是實現復雜故障識別的有效手段。動力電池系統運行狀態的變化，通常具有明顯的時間依賴特性，故障行為往往是多個參數在特定時序結構下的協同演化結果。傳統靜態分類模型難以準確捕捉這種動態演變關系，深層神經網絡尤其是基于循環結構的模型能更有效地學習變量間的時序相關性。本研究構建診斷網絡結構為多層神經網絡模型，結合全連接結構與時間窗滑動輸入機制，通過序列化的輸入方式對歷史狀態進行編碼處理，再輸出當前時刻是否存在故障及其可能類型。模型訓練以交叉熵作為損失函數，其數學表達式如下：

式中， N 為樣本總數； c 為類別總數； y_ij 為樣本 i 在類別 j 上的真實標簽； p_ij 為模型對該類別的預測概率。該損失函數能夠在多分類任務中有效度量預測概率與真實分布之間的差異，具有良好的梯度傳導性能和分類收斂效率。

網絡輸入層接受前置處理后的特征向量包含電壓、電流、溫度、SOC及組合報警信息等核心變量，隱藏層設計為兩層，每層神經元數量控制在256以內，激活函數選用ReLU以增強非線性表達能力，輸出層則根據標簽種類設定節點數量并引入Softmax函數用于故障概率分布輸出[5]。在模型訓練中構建以交叉熵為損失函數的優化目標，輔以L2正則化與Dropout機制抑制過擬合風險，優化器選用Adam以加快收斂速度。模型訓練過程中的核心參數設定如表2所示。

表2神經網絡故障診斷模型的核心參數配置

模型架構設計的重點在于實現對故障潛在觸發機制的深度學習，使模型能夠識別當前狀態是否異常，能根據輸入狀態序列推測其發展趨勢與潛在風險等級。神經網絡對輸入特征之間的高階組合關系具有天然建模能力，結合報警數據中的上下文時間結構，進一步提升對異常行為特征的判別能力，尤其在面對故障模式與復合型異常時表現出良好的魯棒性與泛化能力。

4故障預警機制的模型驗證

4.1參數預測模型的建立

新能源汽車動力電池的故障演化過程呈現緩變性和漸進性，其在發生臨界故障前會表現出一系列關鍵運行參數的波動趨勢，構建穩定可靠的預警機制需要模型具備對這些參數未來變化軌跡的預測能力，在尚未觸發硬性報警條件之前識別出潛在的異常演化路徑。參數預測模型以時間序列建模為核心，結合前述神經網絡的結構基礎，引入具有記憶能力的結構優化方案，使模型能夠充分捕捉變量在時間軸上的動態演化特征。在輸人數據構建階段，模型以連續歷史數據片段作為輸入窗口，窗口長度為30s，并提取歷史周期內每秒采樣的電池系統運行特征形成多維輸入矩陣。目標變量為預測時刻后5~30s范圍內的參數值序列，具體預測時長依據特定預警場景下的響應需求設定。LSTM輸出層與全連接層組合后形成目標值回歸輸出結構，最終輸出為對應參數的預測曲線點集[6。訓練過程以均方誤差作為損失函數，優化目標為在不同運行工況下盡可能縮小預測值與實際值之間的時間偏差與幅值偏差，損失函數表示為：

式中， 為模型預測值； y_i 為實際值； n 為時間步總數。該參數預測模型不僅面向單點參數的趨勢建模，還具備多變量之間協同預測能力，在故障前驅特征、弱信號狀態下具備較強的泛化能力與提前識別能力，預測結果在一定區間內偏離正常演化軌跡時，即可激活后端預警模塊對潛在故障趨勢進行標注與響應準備。

輸人層處理邏輯中嵌人多變量標準化模塊，消除量綱差異帶來的梯度波動問題。中間層構建為一組堆疊型LSTM單元，增強模型在面對電池系統緩變趨勢與突發擾動之間切換時的建模能力。LSTM輸出層與全連接層組合后形成目標值回歸輸出結構，最終輸出為對應參數的預測曲線點集。訓練過程以均方誤差作為損失函數，優化目標為在不同運行工況下盡可能縮小預測值與實際值之間的時間偏差與幅值偏差，從而實現電池狀態先兆信息的提取與歸納[7]。

4.2預警準確性的模型穩定性評估

預警機制的實用性建立在模型對關鍵參數演化趨勢精準捕捉能力的基礎之上，而模型在多變環境下的穩定性直接決定其在實際運行場景中的泛化水平，本文構建的參數預測模型需同時滿足對故障前兆變化的靈敏響應與對工況波動的穩健適配。在評估過程中為保證對模型性能的全面刻畫，研究引入了多維度性能指標體系，重點考察模型在不同故障類型與運行時段內的誤差分布、響應速度及預測一致性。

模型的預測精度以均方根誤差(RMSE)和平均絕對誤差(MAE)為基礎評價指標，分別度量整體預測曲線與實際觀測之間的偏離程度與平均誤差幅值，用以反映模型在連續回歸任務中的穩定性與準確性。預警響應能力則通過提前識別精度進行度量，具體衡量模型在故障尚未發展至臨界狀態時是否能夠及時檢測到參數異常拐點，該指標直接體現了預測機制對潛在風險的前導感知水平[8]。進一步為測試模型在多類型故障狀態下的判別一致性引人跨故障類別穩定性評價方式，檢驗模型是否在面對如高溫、過壓、SOC突變等不同誘因背景下仍保持故障趨勢識別邏輯的連貫性。

5結語

本文圍繞新能源汽車動力電池運行中常見故障的演化特征，構建了以數據驅動為核心的診斷與預警模型體系，在預處理環節通過篩選高相關性報警信息并執行特征降維，有效提升了輸入數據的結構表達能力，增強了模型對故障行為的感知精度。在診斷模型構建方面報警分類體系和神經網絡結構協同優化，實現了對不同風險等級故障狀態的準確識別，參數預測模型通過學習運行序列間的演化規律，在多類關鍵變量預測中展現出穩定性與前瞻性，驗證了基于歷史數據挖掘潛在故障趨勢的技術可行性。本文所建技術框架在實車場景中具備良好適應性，為新能源汽車動力電池系統的安全管理提供了可靠支持。

參考文獻：

[1]任哲.基于數據驅動的新能源汽車動力電池故障診斷與預警研究[J].大眾汽車，2024（10）：108-110.

[2]黃漢.新能源汽車動力電池故障診斷與維修創新研究[J].專用汽車.2024(8):77-79.

[3]王健俊，陳豪，付元承.基于集成學習與數據驅動的電動汽車動力電池多維度故障預警[J].汽車安全與節能學報，2024，15(3)：368-378.

[4]劉宏陽，楊林，李濟霖.基于長短期記憶網絡的電動汽車電池故障診斷[J].機電一體化，2020(1)：17-23.

[5]陳波.論新能源汽車動力電池的維護保養與常見故障排除[J].專用汽車.2023(6)：113-115.

[6]董緹，王亦偉，吳越，等.鋰離子電池安全故障演化過程熱行為分析[J].工程熱物理學報.2023，44（1)：175-182

[7]呂龍.新能源汽車動力電池的回收與再利用技術研究[J].專用汽車，2023(11):62-65.

[8]于正偉.新能源汽車電池管理系統故障診斷與維修策略研究[J].汽車知識.2025，25(1)：147-149.

作者簡介：

史遠，女，1995年生，助教，研究方向為新能源汽車動力電池故障診斷。