一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法
专利汇可以提供一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于可测数据的铅酸 蓄 电池 组在线故障诊断方法，包括以下步骤：获取被测 铅酸 蓄电池 组工况下在时间段t0～tf的输入、输出历史数据；计算核Gram矩阵K；采用非线性 迭代 最小二乘法求解核Gram矩阵K，得到矩阵T和矩阵U；计算每个 采样 点的统计量T2和统计量SPE及其置信上限；计算各变量对统计量T2和统计量SPE的贡献值及上限；获取被测铅酸蓄 电池组 的实时数据；计算核Gram矩阵Knew；计算统计量和统计量SPEnew；判断统计量大于统计量T2，或统计量SPEnew大于统计量SPE是否成立，若结果为否，则返回获取实时数据步骤；若结果为是，则判定有故障发生，计算各变量贡献值及相对贡献率，相对贡献率大于1的变量引起系统故障。，下面是一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法专利的具体信息内容。
1.一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一：获取被测铅酸蓄电池组工况下在时间段t0～tf的输入、输出历史数据；
步骤二：根据输入、输出历史数据计算核Gram矩阵K；
采用非线性迭代最小二乘法求解核Gram矩阵K，得到矩阵T和矩阵U；
根据矩阵T和矩阵U计算每个采样点的统计量T2和统计量SPE及其置信上限；计算各变量对统计量T2和统计量SPE的贡献值及上限；
步骤二根据矩阵T和矩阵U计算每个采样点的统计量T2和统计量SPE及其置信上限是：
2
第i个采样点的T统计量为 其中 ti表示矩阵T的第i行；
第i个采样点的Q统计量为 表示矩阵 的第i行；
计算统计量T2和统计量SPE在置信水平为α时对应的置信上限：
其中Fα(h,n-h)是置信水平为α，自由度为h和n-h的F分布，h＝2μ2/S， 则是置信水平α下，比例系数为g＝S/2μ的χ2分布，其中μ和S分别表示统计量SPE的样本均值和方差；
步骤三：获取被测铅酸蓄电池组的实时数据；
根据实时数据计算核Gram矩阵Knew；
计算统计量 和统计量SPEnew；
判断统计量 大于统计量T2，或统计量SPEnew大于统计量SPE是否成立，若结果为否，则返回获取被测铅酸蓄电池组的实时数据步骤；
若上述判断结果为是，则判定有故障发生，计算各变量贡献值及相对贡献率，相对贡献率大于1的变量判定为引起系统故障。
2.如权利要求1所述的一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征在于：步骤一中的输入历史数据为组成被测铅酸蓄电池组的单节铅酸蓄电池的电压、电流、温度数据，输出历史数据为被测铅酸蓄电池组电压。
3.如权利要求1所述的一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征在于：步骤二根据输入、输出历史数据计算核Gram矩阵K是：
将历史输入、输出数据分别整理成两个0均值变量的矩阵：
X∈Rn×l，Y∈Rn×m，其中n为样本数，l、m分别为输入输出变量维数；
将输入、输出矩阵分解为：
X＝TPT+F，Y＝UCT+G，其中T∈Rn×p,U∈Rn×p包含p个被提取出来的得分向量，p由交叉验证法得出，P,C为负载矩阵，F,G为残差矩阵；
利用高斯函数K(xi,xj)＝exp(-||xi-xj||2/σ)，i,j＝1,2,...n计算核Gram矩阵K∈Rn×n，对矩阵K进行中心化得到： 其中I为n维单位阵，1n表示元素值均
为1的n维列向量。
4.如权利要求1所述的一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征在于：步骤二采用非线性迭代最小二乘法求解核Gram矩阵K，得到矩阵T和矩阵U是：
令i＝1， Y1＝Y，执行以下步骤：
(1)随机初始化ui；
(2)
(3)
(4)
(5)循环(2)-(4)步，直到ui收敛；
(6)
(7)
(8)i＝i+1，若i
5.如权利要求1所述的一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征在于：步骤二计算各变量对统计量T2和统计量SPE的贡献值及上限是：引入比例系数向量v＝[v1,v2,...vl]T，其中vr＝1，r＝1,2,...l，
则有： 其中xi,r表示第i个采样点
的第r个变量；
又有：
则第i个采样点的第r个变量对于T2统计量和Q统计量的贡献为：
其中 表示矩阵 的第i行；
定义第r个变量贡献值的上限为CUCL,r＝μ(contr)+2.58·s(contr)，其中contr∈Rn×1表示全部采样点中第r个变量的贡献值，μ(contr)、s(contr)分别为contr的均值和标准差。
6.如权利要求1所述的一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征在于：步骤三根据实时数据计算核Gram矩阵Knew是：
对于实时测量得到的新采样点xnew∈R1×l，其核Gram矩阵及其中心化形式为：
Knew＝k(xnew,xj)，
其中 相应的得分向量
计算 对于vr的导数：
其中 是 的第i个元素。
7.如权利要求1所述的一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征在于：步骤三计算统计量 和统计量SPEnew是：
其中 Knew,i是Knew的第i个元素。
8.如权利要求1所述的一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法，其特征在于：步骤三计算各变量贡献值是：
相对贡献率是：contnew,r/CUCL,r。
一种基于可测数据的铅酸蓄电池组在线故障诊断方法
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具体实施方式
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