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龙图腾网获悉聊城大学申请的专利一种基于多域特征的电池组故障诊断方法及系统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：CN119355537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411908379.6，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于多域特征的电池组故障诊断方法及系统是由李欣欣;程兴群;刘晓龙;于全庆;朱颜;刘晓东;杜娟;边文龙设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多域特征的电池组故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多域特征的电池组故障诊断方法及系统，涉及电池管理技术领域，方法包括：获取电池组的中值电压曲线以及电池组中单体电池的单体电压曲线；以中值电压曲线作为分解基准，对单体电压曲线进行分解；以分解得到的单体电压曲线的分解分量的包络熵之和最小为目标，通过灰狼优化算法优化变分模态分解算法的关键参数；根据优化后的变分模态分解算法分解各个单体电压曲线，得到高频故障信息分量；提取高频故障信息分量的特征；通过主成分分析算法，对时域特征和频域特征进行降维融合，生成综合故障系数；根据时域特征、频域特征以及综合故障系数，结合局部引力算法识别故障电池单体。通过本发明可以提高故障诊断能力，有助于提前预警。

本发明授权一种基于多域特征的电池组故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多域特征的电池组故障诊断方法，其特征在于，包括：S1：获取所述电池组的中值电压曲线以及所述电池组中各个单体电池的单体电压曲线；S2：以所述中值电压曲线作为分解基准，对所述单体电压曲线进行分解；S3：以分解得到的单体电压曲线的分解分量的包络熵之和最小为目标，通过灰狼优化算法优化变分模态分解算法的关键参数；S4：根据优化后的变分模态分解算法分解各个单体电压曲线，得到高频故障信息分量；S5：提取所述高频故障信息分量的时域特征和频域特征，其中，所述时域特征包括均方根系数和脉冲系数，所述频域特征包括重心频率系数；S6：通过主成分分析算法，对所述时域特征和所述频域特征进行降维融合，生成综合故障系数；S7：根据所述时域特征、所述频域特征以及所述综合故障系数，结合局部引力算法识别故障电池单体；其中，所述S3包括：S301：以各个单体电压曲线的分解分量的包络熵作为所述灰狼优化算法的适应度函数对所述关键参数进行优化，其中，各个分解分量之和等于所述单体电压曲线相对应的单体电压信号： 其中，表示变分模态分解算法的当前分解数量，表示变分模态分解算法的当前惩罚因子，表示优化后得到的最佳分解数量，表示优化后得到的最佳惩罚因子，表示包络熵，表示取最小值；S302：通过灰狼优化算法，初始化所述变分模态分解算法的关键参数，并设置关键参数的优化范围；S303：计算所述优化范围内每组参数的适应度；S304：根据所述适应度更新所述关键参数，并计算更新后的参数的适应度，其中，所述更新后的参数包括最佳参数和最差参数；S305：判断更新后的参数是否达到最大迭代次数，若是，输出最佳参数，否则，返回S303；其中，所述S7具体包括：S701：结合所述局部引力算法，根据所述时域特征、所述频域特征以及所述综合故障系数，计算电池组中每个单体电池相对于组内其他单体电池的引力合力变化率： 其中，表示单体在同一时刻下相对于单体电池总数量的引力合力变化率，表示电池组内单体电池的总数，和分别表示单体电池j和单体电池l在离散时刻下的故障特征，其中，所述故障特征为时域特征、频域特征或者综合故障系数；S702：根据所述引力合力变化率大于预设引力合力变化率时对应的单体电池作为故障电池单体输出。

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