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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种基于熵值算法的动力电池电压故障在线诊断处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116879758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311016786.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于熵值算法的动力电池电压故障在线诊断处理方法是由张凯;刘启全;马建;赵轩;孟德安设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于熵值算法的动力电池电压故障在线诊断处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电池故障诊断技术领域，具体涉及一种基于熵值算法的动力电池电压故障在线诊断处理方法，包括获取待诊断电动汽车动力电池各单体电压时序值，建立电压数据矩阵，根据预先设定恒定长度的滑动窗，从上至下滑过电压矩阵，根据数据处理原则对每一次滑动窗内数据进行踢出和重构，然后进行各单体电压熵值的计算，对计算结果进行Z分数转化得到异常评估系数，对系数进行异常值识别，若存在，则定位异常单体编号和时间，并对异常程度进行评估，同时基于安全管理策略向驾驶员传达相应提示；若无异常值，则时间窗向下继续滑动，并重复上述流程进行迭代计算，本发明能准确定位单体电压故障发生时间及位置，在一定程度上提高了电动汽车的安全性。

本发明授权一种基于熵值算法的动力电池电压故障在线诊断处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于熵值算法的动力电池电压故障在线诊断处理方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤100：获取待诊断汽车电池包中各单体电池电压数据时序值，构建电压数据矩阵A，其中： ， 其中，表示时序长度，表示电池包中单体电池总个数，表示第个单体电池在第次索引的电压值，=1,2,…,；=1,2,…,； 步骤101：预设初始滑动时间窗的长度和宽度，利用滑动窗口对电压数据矩阵逐区域进行数据截取，形成截取电压矩阵B； 步骤102：根据数据处理原则对窗内电压值进行数据踢出和重构，形成新的电压矩阵D；其中，步骤102中对窗内电压值数据进行处理的方法为： S200：实时监测各单体电池连续时刻电压差，计算时间窗矩阵B中各单体电池电压数据连续时刻的电压差矩阵C； S201：找出矩阵C中各单体电池电压差小于等于0.001V连续超过k10个以上的所有数据的行索引； S202：踢出矩阵B中满足S201条件的行索引对应的数据片段； S203：对剩余数据按时序依次拼接，拼接点取两端点数据的均值，形成新的电压矩阵 步骤103：基于重构数据利用优化的熵值算法计算各单体电池的香农熵值； 其中，步骤103中基于重构数据矩阵利用优化的熵值算法计算各单体电池的香农熵值步骤为： S300：求取时间窗中的最大值和最小值，求取矩阵中的最小值dmin和最大值dmax S301：将两最值构成的区域dmin，dmax划分为个区间： S302：计算矩阵中每个单体电池电压数据分别落入上述个区间的频数矩阵F，得到频数矩阵F； S303：频数除总数得到各单体数据在各个区域中的区域概率矩阵P； S304：根据计算各单体香农熵值，其中，表示矩阵D中单体电池j的电压数据落入第i个区间的概率； 步骤104：基于优化的Z分数方法对各单体香农熵值进行转化得到单体电压异常波动评估系数；其中，步骤104中基于优化的Z分数方法对各单体香农熵值进行转化得到单体电压异常波动评估系数步骤如下： S400：获取各单体电池香农熵序列， S401：计算各单体电池香农熵的均值； S402：踢出中超过数据后计算剩余单体电池香农熵序列的标准差； S403：计算各单体电池香农熵的中值； S404：根据标准化各单体电池香农熵值； 步骤105：基于安全评估策略进行异常单体的识别； 步骤106：判定是否存在异常单体，若存在，则执行步骤107，反之则执行步骤108； 步骤107：若存在异常值，定位异常单体的位置和发生时间，并进一步判定异常程度，同时向驾驶员发送相应提示； 步骤108：若无异常值，时间窗向下移动，重复步骤101-106进行下一次的迭代计算。

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