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本发明公开了一种快速在线测量电池电动势和内阻的方法，通过调节自身或目标设备的工作模式，可以控制目标电池产生不同的输出电流，同时通过电压电流测量单元测量目标电池的端电压和输出电流；多次调节工作模式后，得到多组目标电池端电压和输出电流的二元数组；利用线性回归方法建立电池端电压~输出电流的拟合模型，通过电池端电压~输出电流的拟合模型的相关参数计算得到目标电池电动势和内阻的估计值。本发明能够实现快速在线测量，极大地提高了电池电动势和内阻测量的效率。

本发明公开了一种构建锂离子电池热失控预测模型的方法及预测系统，该方法包括以下步骤：对锂离子电池进行热失控实验，采集包括温度、电压和电流在内的电池序列特征数据，以及声音信号和热成像数据；对数据进行切片，生成历史数据；电池状态记为y，根据温度阈值划分热失控状态y＝1和未发生热失控状态y＝0；将历史数据作为输入，以电池热失控异常状态为标签，提取数据特征；计算所有数据特征的注意力权重，进行特征融合；利用分类器得到锂离子电池热失控状态；将历史数据分为训练集和测试集输入到模型中进行训练和验证，以准确率为评判指标判断模型准确度，从而构建热失控预测模型。本发明构建的多模态模型提高了热失控预测的准确性。

本发明涉及电池检测技术领域，具体为一种新能源车电池故障智能检测系统，新能源车电池故障智能检测系统包括电压变化分析模块、内阻微观分析模块、电流响应监测模块和故障诊断集成模块。本发明中，通过细化电压监控和内阻分析，显著提升对电池性能衰退和故障早期识别的能力，通过高级数据处理技术识别异常，细致波动分析使得故障的预警更为准确，减少误报和漏报的风险，引入分形理论分析内阻数据，能够更精确地捕捉到电池老化的微观变化，实现老化趋势的早期检测，结合脉冲电流测试和电流响应数据分析，进一步增强对电池性能稳定性的评估，确保检测结果的全面性和深度，大幅度提高电池故障检测的准确性和故障类型的确定效率。