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申请/专利权人：河南师范大学

摘要：本发明具体涉及一种基于数据分析的电池性能测试方法，包括：动态数据集构建，数据实时同步与归档，进行电池性能数据清洗与质量检查，自动识别并剔除电池性能数据异常值、填补缺失电池性能数据；训练出能够准确区分电池性能级的支持向量机分类模型；自动参数调整与模型自我优化，利用自动参数调整与模型自我优化之后的支持向量机分类模型对电池性能测试。本申请构建了一个高度集成、自动化、智能化的电池性能测试体系，解决了传统测试方法在效率、精度、响应速度及成本控制方面的局限。

主权项：1.基于数据分析的电池性能测试方法，其特征在于，包括：动态数据集构建，建立一个包含历史与实时电池性能测试数据的数据库，电池性能数据包括各种工作条件下的电芯和物理性能指标；数据实时同步与归档，采用物联网，直接从电池性能测试设备上实时抓取数据，自动上传至云端服务器；同时，进行数据归档，按时间序列或批次分类存储历史数据；进行电池性能数据清洗与质量检查，自动识别并剔除电池性能数据异常值、填补缺失电池性能数据；基于历史电池性能测试数据，使用支持向量机算法，通过交叉验证选择最优的核函数与参数设置，训练出能够准确区分电池性能级的支持向量机分类模型；在特征选择阶段，采用递归特征消除或基于相关系数分析的方法，确定对电池性能影响最大的关键参数，关键参数包括充电速率变化、放电平台稳定性、内阻增长率，关键参数作为支持向量机分类模型输入；自动参数调整与模型自我优化，配置支持向量机分类模型的在线学习，使支持向量机分类模型能在不中断服务的情况下，周期性地复审新采集的测试数据，并自动调整支持向量机分类模型参数；利用梯度下降或粒子群优化算法，寻找更优的超参数组合，以适应电池性能随时间和技术演进的微妙变化；利用自动参数调整与模型自我优化之后的支持向量机分类模型对电池性能测试；从电池性能测试设备上实时抓取数据，自动上传至云端服务器具体包括：对电池性能测试设备进行物联网化升级，集成智能传感器和微控制器单元，这些组件负责精确采集电池在各种工作条件下的性能数据；并实时监测设备运行状态；采用MQTT低功耗广域网通信协议，实现测试设备与云端服务器之间的高效、安全数据传输；部署边缘计算节点，位于测试设备与云端之间，执行初步的数据预处理与筛选任务；在数据传输过程中，采用TLSSSL协议对所有通信数据进行加密，确保数据在传输途中的安全性和隐私保护；云端服务器端开发RESTfulAPI接口，接收来自边缘计算节点或直接来自设备的数据推送，自动解析并存储到分布式数据库中；数据库采用如AmazonDynamoDB或GoogleCloudSpanner云原生数据库；在云端搭建实时数据监控平台，展示各测试点的最新数据与趋势分析，同时设置阈值警报机制，一旦检测到电池性能异常或测试设备故障，立即通过电子邮件、短信或APP通知相关人员，快速响应处理；进行数据归档的具体包括：采用时间序列数据库管理系统，专门针对电池性能随时间变化的数据进行存储和查询优化；在数据归档过程中，为每一批次的电池创建唯一标识符，并在数据库中建立高效的索引结构；进行电池性能数据清洗与质量检查，自动识别并剔除电池性能数据异常值、填补缺失电池性能数据，包括以下步骤：构建自动化数据预处理流水线，自动化数据预处理流水线集成在数据上传至云端后的存储之前，数据在进入核心数据库前已完成清洗与质量控制；运用箱型图分析、Z-score方法以及基于聚类算法的异常检测技术，自动识别电池性能数据中的异常值；对于时间序列数据中的缺失值，采用线性插值、样条插值或基于ARIMA模型的时间序列预测方法进行填补，确保数据连续性；对于非时间序列数据的缺失值，可以通过完整数据训练K-近邻回归模型或者随机森林回归模型预测缺失值；分析数据中的模式或关联性，使用相似批次或材料组的数据特征作为参考，通过最邻近匹配或均值中位数填充方法，对缺失值进行合理估计；使用支持向量机算法，通过交叉验证选择最优的核函数与参数设置，训练出能够准确区分电池性能级的支持向量机分类模型包括：使用多种核函数通过网格搜索结合交叉验证来确定最佳核函数及对应的参数；采用多种评价指标综合评估模型性能，包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线下的面积，确保模型不仅能准确分类，还能平衡各类别的预测效果；采用递归特征消除或基于相关系数分析的方法，确定对电池性能影响最大的关键参数包括：特征选择阶段，首先，从完整的电池性能特征集合中启动RFE过程，关注准确率、召回率和F1分数评价指标；利用初步训练的支持向量机模型，计算每个特征的重要性得分；从当前特征集合中移除得分最低的一个或几个特征，重新训练支持向量机模型，并重新评估模型性能；设定阈值决定何时停止特征剔除，通过交叉验证在每一步验证特征子集的有效性，确保特征选择过程的稳健性；在进行相关系数分析之前，对电池性能数据进行标准化处理，消除量纲影响，使用皮尔逊相关系数或斯皮尔曼级相关系数，评估每一对特征之间的相关性；识别与电池性能相关的特征，同时考虑特征间的多重共线性；剔除与目标变量相关性低且与其他特征高度相关的冗余特征，保留对电池性能影响最大且相互独立的关键参数，包括充电速率变化、放电平台稳定性、内阻增长率；将基于相关系数分析筛选出的特征与RFE过程的结果合并，最终确定输入支持向量机分类模型的特征集；对电池性能测试具体包括：新的电池性能测试数据经由物联网设备实时上传至云端服务器后，通过数据预处理流水线，进行格式统一、缺失值检查与填补、异常值识别与处理预处理步骤；预处理完毕的数据随即被送入最新优化的支持向量机分类模型中；支持向量机模型基于选定的关键特征对每批次电池进行性能评估，将其分为不同的性能级。

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百度查询： 河南师范大学 一种基于数据分析的电池性能测试方法