基于LightGBM的电动汽车动力电池故障双层诊断模型

摘要

动力电池是电动汽车的能量之源，需要准确预测动力电池故障并识别其故障类型以保障电动汽车的安全性和可靠性。基于10辆纯电动汽车6个月的实车监测数据，提取16个特征数据为输入，以电池故障类型为输出，通过模型训练和参数调优，建立了基于LightGBM的电动汽车动力电池故障双层诊断模型。上层模型用于判断车辆动力电池是否存在故障，下层模型对具体故障类型进行诊断分析。结果表明：该模型能够完全正确预测电动汽车动力电池是否发生故障，诊断故障类型的准确率达94.05%。同时，根据模型结果特征值排序筛选出了影响动力电池是否发生故障的主要特征。研究成果为识别电动汽车动力电池状态、分析故障类型以及诊断故障原因提供了方法支撑。

关键词

电动汽车 / 动力电池 / 故障诊断 / LightGBM / 双层模型 / 特征排序