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本发明公开了一种新能源电池的故障诊断2获取新能源电池组的原始电压信号，针对电池组中的每个针对每个电池，对所述低频电压信号进行奇异值分解提取低频电压信号的特征参数，组合高频特征和低频特征得到该电池的特征向量曲线，并针对每个电池，计算该电池的特征向量曲线与平均针对电池组中的每个电池分解原始电压信号为低频电压信号和针对电池组中的每个电池，对原始电压信号进行四层小波包分解针对每个电池，对高频电压信号进行预处理去除信号噪声得到时域高频电压信号包去除能量低于预设阈值的高频子序列；所述异常值过滤器的动态阈值由正态分布反所述预处理模块，用于获取新能源电池组的原始电压信号，针所述第一特征提取模块，用于针对每个电池，对高频电压信号进行预所述第二特征提取模块，用于针对每个电池，对所述低频电压信号进所述特征向量曲线模块，用于组合高频特征和低频特征得到该电池的特征向量曲线，所述故障判断模块，用于针对每个电池，计算该电池的特征向量曲所述预处理模块，用于针对电池组中的每个电池，对原始电压信号进行四所述计算模块，用于针对每个电池，计算高频电压信号中每个高频子3所述重建模块，用于对过滤后的高频子序列进行小包波重建，得到4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机4[0001]本发明涉及电池故障诊断技术领域，具体涉及一种新能源电池的故障诊断方法、[0008]针对每个电池，对高频电压信号进行预处理去除信号噪声得到时域高频电压信[0011]针对每个电池，计算该电池的特征向量曲线与平均特征向量曲线之间的曲线距5[0019]将曲线距离通过基于Chauvenet准则的异常值过滤器，检测曲线距离中是否存在[0031]可选地，所述重建模块，用于将曲线距离通过基于Chauvenet准则的异常值过滤6的曲线距离，根据曲线距离判断该电池是否存在故障。通过WPD对原始电压数据进行预处[0049]基于本发明实施例提供的一种新能源电池的故障诊断方法，通过WPD对原始电压少了高频信息和低频信息之间的干扰，并通过小波包能量降噪方法对高频分量进行降噪，7[0057]将曲线距离通过基于Chauvenet准则的异常值过滤器，检测曲线距离中是否存在[0062]特征向量曲线模块，用于组合高频特征和低频特征得到[0064]基于本发明实施例提供的一种新能源电池的故障诊断系统，通过WPD对原始电压少了高频信息和低频信息之间的干扰，并通过小波包能量降噪方法对高频分量进行降噪，8[0075]针对每个电池，对高频电压信号进行预处理去除信号噪声得到时域高频电压信[0078]针对每个电池，计算该电池的特征向量曲线与平均特征向量曲线之间的曲线距Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(ExtendedIndustryStan

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