技术特征：
1.一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法，其特征在于，包括以下步骤：获取充电过程的电池包中每个电池单元的电荷量和温度，并选取电池包中心的电池单元，基于电池包的形状，以该电池单元为中心向外扩张一圈，得到对应圈的电荷量和温度，依次类推，采用回行访问的方式，得到每圈的电荷量和温度；基于各圈的电荷量和温度，计算每圈的稳态均衡指标，进而得到所有圈的n维稳态向量；对n维稳态向量进行相空间重构，得到新的m维数据序列；将所述m维数据序列输入到训练好的神经网络模型，输出未来的预测电池包的稳态监测数据；计算所述稳态监测数据与历史记录中任一稳态情况的预测向量差异性，根据所述预测向量差异性，确定所述稳态监测数据的亲缘性，当所述亲缘性小于设定值，则电池包的状态不稳定。2.根据权利要求1所述的一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法，其特征在于，所述稳定均衡指标为：其中，为第j圈的累计电荷量，为第j圈的累计温度，n为采样的总圈数。3.根据权利要求1所述的一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法，其特征在于，所述神经网络模型为lstm神经网络模型。4.根据权利要求1所述的一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法，其特征在于，所述预测向量差异性是通过先获取该电池包在历史距离中的任意稳态情况，后利用余弦相似度计算稳态监测数据与历史记录中任一稳态情况的相似度计算得到的。5.根据权利要求4所述的一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法，其特征在于，所述亲缘性是通过将预测向量差异性按照从小到大排序，选取前k个预测向量差异性，将前k个预测向量差异性的均值的倒数得到的。
技术总结
本发明涉及电池包检测领域，具体涉及一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法，选取电池包中心的电池单元，向外扩张一圈，得到对应圈的电荷量和温度，依次类推，采用回行访问的方式，得到每圈的电荷量和温度，并计算每圈的稳态均衡指标，得到所有圈的n维稳态向量；对n维稳态向量进行相空间重构，得到新的m维数据序列；将m维数据序列输入到训练好的神经网络模型，输出未来的预测电池包的稳态监测数据；计算稳态监测数据与历史记录中任一稳态情况的预测向量差异性，并确定稳态监测数据的亲缘性，当所述亲缘性小于设定值，则电池包的状态不稳定。本发明能够对电池包进行稳态分析，从而分析出电池包在充电过程中的不平衡状态，及时降低充电功率。时降低充电功率。时降低充电功率。
技术研发人员：张晓红
受保护的技术使用者：启东市航新实用技术研究所
技术研发日：2022.10.12
技术公布日：2022/11/8