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申请/专利权人：娄底职业技术学院

摘要：本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及基于数据挖掘的动力电池事故溯源管控系统，包括事故诊断处理分析模块、动力电池事故判别模块以及智能响应动态溯源模块；通过事故诊断处理分析模块获取所有动力电池历史运行数据进行数据处理，构建三维特征矩阵、标识映射以及事故诊断模型，保证数据的准确性和完整性；通过动力电池事故判别模块获取第一识别码，实时监测性能参数数据进行预测判定，以便后续识别和跟踪；通过智能响应动态溯源模块获取响应敏感度指数，并进行处理分析和溯源操作，提高系统的准确性和安全性。本发明用于解决如何高效监测动力电池的运行状态并进行精准地溯源管控的技术问题。

主权项：1.基于数据挖掘的动力电池事故溯源管控系统，其特征在于：包括事故诊断处理分析模块、动力电池事故判别模块以及智能响应动态溯源模块；事故诊断处理分析模块用于获取所有动力电池历史运行数据，并进行数据清洗和事件域划分；基于历史性能参数数据对历史电压值、历史电流值以及历史温度值进行特征选择；针对选定的特征进行特征序列提取，并构建动力电池的三维特征矩阵；采用关联分析法对动力电池的三维特征矩阵进行标识映射；根据映射结果和关联规则获取标识值，利用逻辑回归模型构建动力电池的事故诊断模型；其中，事故诊断处理分析模块根据历史性能参数数据对历史电压值、历史电流值以及历史温度值进行特征选择的过程包括：将各个事件域的历史性能参数数据进行标记，并筛选性能异常的数据，将其编号存入对应的每个事件域集合中；依次对各个事件域集合中的性能异常编号对应的历史性能参数数据进行分析；将历史电压值Vp、历史电流值Cp以及历史温度值值Tp用序列号分别标记为以及a表示不同属性的事件域；对每个序列所包含的性能参数值进行标准化处理，获取第i序列的标准化性能参数值基于每个标准化性能参数值进行平滑处理，获取第i序列标准化性能参数值的一次累加值通过平滑处理后获取历史性能参数数据的标准化性能参数值的紧邻均值将紧邻均值与性能异常编号的事件域集合进行比对，进而选定历史性能参数数据特征；事故诊断处理分析模块针对选定的特征进行特征序列提取，并构建动力电池的三维特征矩阵的过程包括：针对选定的特征提取对应的特征序列，进而获取单体动力电池的三维特征序列Sj；其中，j表示特征属性且j＝1，2，3；根据三维特征序列采用矢量量化的特征数据量来表示单体动力电池的特征矢量，将若干动力电池的三维特征序列分类，每一类为一个矢量，再将单个矢量进行量化；预设输入特征矢量Z＝{Zk，k＝1，2，3，......，m}，k表示迭代次数；利用公式为Q个单体动力电池构建三维特征矩阵 其中，式中，u表示三维特征矩阵的增益系数，Sj表示三维特征矩阵的驱动系数，Z表示三维特征矩阵的特征矢量驱动项，N表示三维特征矩阵中驱动系数Sj的驱动指数，且N为大于0小于1的实数；事故诊断处理分析模块采用关联分析法对动力电池的三维特征矩阵进行标识映射的过程包括：步骤E1、采用分组匹配的方式对动力电池的三维特征矩阵进行分组，将历史电压值、历史电流值以及历史温度值的三维属性特征作为项集；步骤E2、针对三维属性特征设定支持度和置信度，并获取不同属性的频繁项集；步骤E3、计算单个属性的频繁项集，即L＝1，并从L＝1开始，筛选频繁项集；步骤E4、使用已获取的频繁项集，组合生成L+1维的候选项集；步骤E5、循环步骤E3和E4，直至无法生成频繁项集或不满足支持度阈值结束；获取L-1项集的结果为最终结果；事故诊断处理分析模块根据映射结果和关联规则获取标识值，利用逻辑回归模型构建动力电池的事故诊断模型的过程包括：根据挖掘出的关联规则，得到不同特征之间的关联关系和结果，并将不同属性特征的组合映射为一个标识值；定义一组标识值的特征向量Y，Y＝{Y1，Y2，Y3，......，Yq}，其中，q为标识值的特征向量Y的编号；获取对应的权重向量λ，λ＝{λ0，λ1，λ2，......，λv}，其中，λ0为截距，v为对应的权重向量λ的编号；获取动力电池的事故诊断模型BatY，其中，动力电池的事故诊断模型BatY用逻辑回归模型表示为：式中，BatY的输出值表示预测动力电池发生事故的概率值，e表示自然对数的底；将动力电池的事故诊断模型BatY的输出值标准范围设定为0,1；若预测结果不属于该范围，则诊断该动力电池存在安全事故，反之，则诊断为正常，并存储预测数据；动力电池事故判别模块用于获取监测区域内的所有动力电池进行实时监测，并获取目标动力电池的第一识别码，利用事故诊断模型对实时监测的目标动力电池性能参数数据进行预测判定；其中，动力电池故障判别模块包括实时数据采集单元和事故识别判定单元；实时数据采集单元用于获取监测区域内的所有动力电池进行实时监测，并获取目标动力电池的第一识别码的过程包括：获取监测区域内的所有动力电池，并为每个动力电池分配唯一编码；选择目标动力电池，提取其特定的编码特征；依次对监测区域内的所有目标动力电池性能参数数据进行监测统计；针对所有目标动力电池性能参数数据的实时电压值、实时电流值以及实时温度值，用时段特征表示，以捕捉不同时间段每分钟的数据模式；获取目标动力电池的编码特征和时段特征，对编码特征和时段特征进行统计，组合得到目标动力电池的第一识别码；事故识别判定单元用于利用事故诊断模型对实时监测的目标动力电池性能参数数据进行预测判定的过程包括：将实时监测的目标动力电池性能参数数据输入至事故诊断模型BatY中；事故诊断模型BatY对输入的数据进行分析和预测，根据模型的训练结果，对目标动力电池进行事故诊断预测；在预测结果中，选取不在动力电池的事故诊断模型BatY的输出值标准范围的目标对象；对被识别异常的目标对象设置事故标签；针对被识别异常的目标对象，识别判定事故类型；智能响应动态溯源模块用于利用计算公式获取响应敏感度指数，并进行处理分析和溯源操作；其中，智能响应动态溯源模块利用计算公式获取响应敏感度指数，并进行处理分析和溯源操作的过程包括：获取被识别异常的目标动力电池的第一识别号、事故标签以及事故类型，并记录对应的异常值；按预设的排列顺序依次统计被识别异常的目标动力电池的异常总次数ZS及对应的不同异常值YZ；获取不同异常值对应的事故影响因子GZ；提取被识别异常的目标动力电池的异常总次数、不同异常值以及对应的事故影响因子的数值，并进行归一化处理；通过计算获取响应敏感度指数RSI，响应敏感度指数RSI的公式为：式中，f1、f2为预设的固定数值比例系数且1f1f2，f1取值为1.479，f2取值为2.138；CorZS为每次获取的异常次数对应的修正系数；引入响应敏感度指数的辅助基准值RSI0，将响应敏感度指数RSI与辅助基准值RSI0进行差分比对；若两者之差小于η，则模块自动生成低级溯源信号；若两者之差不小于η，则模块自动生成高级溯源信号；系统立即进行信息检索追踪。

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