动力电池多源故障诊断方法、装置、设备、介质及产品

本申请公开了一种动力电池多源故障诊断方法、装置、设备、介质及产品，涉及动力电池故障诊断技术领域，该方法包括实时获取动力电池的电压、温度及应力的运行数据并进行预处理，得到预处理数据；将预处理数据输入至预设的混合神经网络中，输出得到若干个单点预测值；实时计算若干个单点预测值与各自单点实际测量值之间的偏差，以形成多维残差序列；将多维残差序列输入至预设的故障分类模型中，输出得到动力电池的故障类型和等级。本申请对电池的电、热、机械特性融合，利用混合神经网络预测电池状态并生成多维残差序列，再基于残差模式识别故障类型与等级，实现了故障精准区分与严重程度量化，显著提升了故障诊断的准确性、超前性和全面性。