技术摘要：
本发明涉及一种基于大数据在线诊断新能源汽车电池包内温度故障的方法，包括以下步骤：获取并筛选得到对温度传感器进行温度故障判断的各组温度数据；分别计算各组温度数据的温度平均值及其标准差；针对每一组温度数据，计算各个温度传感器的温度因子；归一化各个温度因  全部
背景技术：
作为新能源汽车动力来源的电池包，其寿命与温度息息相关：高温会加速电池包 的老化，使得电池包内电池容量加速衰减，电池包寿命变短、续航里程不足。因此，控制电池 包的温度非常必要。 电池包内部分布着较多的温度传感器来进行温度检测，一旦温度采集不准或发生 温度异常等故障，难免会影响电池包的BMS系统及热管理系统管控策略，对电池包造成潜在 的危害。故需要对温度传感器的故障情况进行诊断。 新能源汽车电池包系统安装固定于整车底盘或尾箱等位置，检修维护十分不便， 因此，若能通过在线温度诊断，对电池包进行实时监控，可以及时发现温度故障问题并加以 解决。 申请号为201610602211.1的发明专利的方案为：采用建立单体电池集总参数热模 型，利用递推最小二乘法来计算某一时刻下电池外壳预估温度；计算该时刻下电池外壳预 估温度与电池外壳实测温度之间的差值；重复前2个步骤，若在一连续时间段内差值的绝对 值大于第一阈值的次数超过阈值次数，则判定温度传感器可能出现故障。该方法需要通过 建立电池热模型，而目前已知建立的电池热模型所计算之温度之与真实值差异较大，故用 于判断温度传感器故障可靠性不高。 公开号为109935867A的发明专利提供了一种用于诊断燃料电池的温度传感器故 障的方法，包括以下步骤：通过控制器计算在预定诊断时间期间在燃料电池组处产生的发 热值；通过所述控制器，根据计算出的发热值计算所述燃料电池组的温度变化；以及通过所 述控制器，基于计算出的燃料电池组的温度变化，诊断配置为测量所述燃料电池组的温度 的温度传感器的故障。其方法与申请号201610602211.1的发明专利采用类似的逻辑，方法 复杂且准确度难以评测。 由此可见，现有的针对电池包内温度传感器的故障诊断方案存在方案复杂、可靠 性和准确度较低的问题。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种可以简单、高效地对电池包内的温度传感器进行故障诊 断，且可靠性和准确度均较高的基于大数据在线诊断新能源汽车电池包内温度故障的方 法。 为达到上述目的，本发明采用的技术方案是： 一种基于大数据在线诊断新能源汽车电池包内温度故障的方法，用于对新能源汽 车上电池包内的温度传感器进行故障诊断，所述基于大数据在线诊断新能源汽车电池包内 3 CN 111579121 A 说　明　书 2/4 页 温度故障的方法包括以下步骤： 步骤1：获取所述电池包的各项数据； 步骤2：由所述电池包的各项数据中筛选出各个采样时间时每个温度传感器检测 得到的温度值，一个采样时间时每个温度传感器检测得到的温度值构成一组温度数据； 步骤3：分别对各组温度数据进行计算；对于任意一组温度数据，判断该组温度数 据中最大值与最小值的差值是否在设定的温度阈值限定的范围内，若是，则剔除该组温度 数据，若否，则保留该组温度数据以进行温度故障判断； 步骤4：进行温度故障判断时，分别计算各组温度数据的温度平均值及其标准差； 针对每一组温度数据，分别基于各个所述温度传感器检测得到的温度值和该组温度数据的 温度平均值计算各个所述温度传感器的温度因子； 步骤5：将各组温度数据对应的各个所述温度传感器的温度因子归一化，得到每一 组温度数据对应的各个所述温度传感器的温度因子归一化值，并做每个所述温度传感器的 温度因子归一化值随时间变化的时序图，设置温度因子归一化值对应的控制上限和控制下 限； 步骤6：对各个温度传感器的温度因子归一化值进行判断；对于任意一个所述温度 传感器，若其温度因子归一化值超出所述控制上限或控制下限，则判定该温度传感器出现 故障； 步骤7：反馈出现故障的温度传感器的信息及故障信息。 所述步骤3中，所述温度阈值设定为1℃。 所述步骤4中，计算所述温度传感器的温度因子的方法为： ΔTX＝Tx-T平均 其中，ΔTX为x号所述温度传感器的温度因子，Tx为x号所述温度传感器检测得到的 温度值，T平均为当前一组温度数据的温度平均值。 所述步骤5中，将各个所述温度传感器的温度因子归一化的方法为： Kx＝ΔTX/(3δ) 其中，Kx为x号所述温度传感器的温度因子归一化值，ΔTX为x号所述温度传感器的 温度因子，δ为当前一组温度数据的标准差。 所述步骤5中，温度因子归一化值对应的控制上限设置为 1，温度因子归一化值对 应的控制下限设置为-1。 所述步骤7中，将出现故障的温度传感器的信息及故障信息反馈至电池包后台数 据管理平台，供管理员对温度故障做出评估，给定处理决策。 由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：本发明基于大数 据分析方法，可以简单、高效的对电池包内温度传感器的故障进行定位、判断和反馈，且判 断结果准确可靠。 附图说明 附图1为本发明的基于大数据在线诊断新能源汽车电池包内温度故障的方法的流 程图。 附图2为温度传感器的温度因子归一化值随时间变化的时序图。 4 CN 111579121 A 说　明　书 3/4 页