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提出了一种基于数据驱动的电池系统故障检测与隔离模型，实现了新能源电动汽车电池系统微小和早期故障的准确检测与隔离。首先利用电池系统的状态数据建模并进行训练，然后利用模型检测故障，依据故障隔离变量定位到故障位置，最后根据模型结果可以及时预警并有利于工程师进行现场事故原因排查。研究成果论文被中科院一区顶刊《appliedenergy》发表。

所提出的数据驱动方法大大节省了人工标注的成本，是一种高效、经济的技术方案，且其他数据驱动方法具有更准确的检测性能。该技术方案解决了利用无监督算法难以构建准确的电池系统故障隔离的问题。同时，该方案具有高度的通用性和可扩展性，可用于各种车型的各种电池系统，以及储能装置。

应用于新能源电池系统

朱协彬，男，博士，教授，安徽省教学名师，安徽工程大学材料科学与工程学术带头人，材料科学与工程学院副院长（分管教学），再制造表面工程技术研究中心主任，增材制造研究院院长，中国机械行业卓越工程师教育联盟“智能制造专业委员会”委员，省模协汽车装备与技术委员会委员。2020年学校分设学院前任机械与汽车工程学院分管教学副院长，在2017年以来先后推动机械设计制造及其自动化和材料成型及控制工程专业通过工程教育专业认证，车辆工程专业即将进入专家进校考查阶段，测控技术与仪器专业已提交专业认证自评报告；2019年机械设计制造及其自动化专业进入国家一流专业建设点，材料成型及控制工程和车辆工程专业进入安徽省一流专业建设点。近五年来，承担国家基金项目1项，主持国防科技重点实验室基金项目1项，科技部项目1项，省科技计划项目重大专项1项，芜湖市科技计划重大1项，重点4项，产学研项目10余项。获安徽省科学技术奖励三等奖2项；授权发明专利11项；发表学术论文40余篇。

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技术合作开发