基于AI的电池热失控预警系统培训课程
培训对象
BMS算法工程师、电池系统安全工程师、新能源汽车研发人员、AI预测维护算法开发人员。
培训目标
培训内容介绍
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电池热失控概述：锂离子电池热失控的定义（自放热反应、热失控蔓延）；热失控的危害（起火、爆炸）；热失控的诱因（过充、内短路、高温、机械滥用）；热失控的三个阶段（自热阶段、加速阶段、失控阶段）。
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热失控特征参数分析：温度特征（温度异常升高、升温速率dT/dt变化）；电压特征（电压骤降、波动）；气压特征（安全阀打开、气压变化）；内阻特征（内阻突变）；特征气体（CO、H₂、碳氢化合物）。
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数据采集与预处理：电池运行数据的采集（电压、电流、温度、气压、SOC）；数据清洗（缺失值处理、异常值剔除）；特征提取（温度差分、电压差分、滑动窗口统计）；数据对齐与同步。
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传统热失控预警方法：基于阈值的方法（温度阈值、电压阈值、温升速率阈值）；多参数融合阈值；阈值的标定与局限性（误报、漏报）；基于模型的估计（电化学-热耦合模型）。
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机器学习预警模型（分类）：将热失控预警建模为分类问题（正常vs预警）；特征工程；支持向量机（SVM）；随机森林（Random Forest）；XGBoost/LightGBM；模型训练与验证。
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时序预测模型（回归）：将热失控预警建模为时序预测问题（预测温度/电压的未来趋势）；长短期记忆网络（LSTM）；门控循环单元（GRU）；序列到序列（Seq2Seq）；预测残差与预警决策。
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自编码器异常检测：自编码器（Autoencoder）的原理（压缩-重构）；用正常数据训练自编码器；重构误差作为异常指标；重构误差的阈值设定；在线监测中的应用。
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多源信息融合：融合电、热、气等多源数据；特征级的融合；决策级的融合（D-S证据理论、贝叶斯融合）；融合策略对预警准确率的提升。
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早期预警时机：预警时间的提前量（TTR，Time-to-Run）；提前量与准确率的权衡；多级预警策略（注意、警告、危险）；不同预警级别的响应策略（声音报警、限制功率、强制冷却、开启泄压）。
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云端与边缘协同：车载边缘端的实时预警（低延迟）；云端的模型训练与更新；云端的历史数据分析与模式挖掘；车云协同的预警架构。
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模型验证与评估：测试数据集（正常数据、热失控数据）；评估指标（准确率、召回率、精确率、F1分数、漏报率、误报率）；预警时间评估（TTR误差）；实车验证方案。
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综合实战项目：基于公开电池老化/热失控数据集（如NASA、CALCE、MIT-Stanford）的热失控预警模型开发，包含数据预处理、特征提取、机器学习/深度学习模型构建、模型训练与验证、预警策略设计。
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