本申请涉及电池故障检测领域，特别是涉及一种联合熵变的电池内短路故障诊断方法及相关装置。
背景技术：
1、随着电动汽车与储能技术的日新月异，电池作为储能领域的核心要素，其重要性愈发凸显。尤其是锂离子电池，凭借其卓越的能量密度与功率密度，已成为市场上最炙手可热的电池类型。然而，近年来，电池安全事故频发，引发了社会各界对电池安全性的深切关注。
2、锂离子电池的热失控现象，其根源可追溯到两大方面：一是电池材料与生产工艺的潜在缺陷，二是电池使用过程中遭遇的复杂工况。具体而言，内外部短路、过充过放、极端充放电速率、恶劣环境、循环老化及物理损伤等因素，均可能触发锂离子电池的热失控。值得关注的是，内部短路已成为引发热失控的最主要因素。迄今为止，已围绕锂离子电池内部短路检测与诊断展开了广泛研究，提出了一系列方法，其中，基于电压信号的统计分析方法，以其简便易行、高效实用的特点，在工程实践中得到了广泛应用。但是，该方法仅基于电压信号进行电池内短路故障检测，精确度不高，易出现误诊断和虚假预警。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种联合熵变的电池内短路故障诊断方法及相关装置，可有效提高电池内部短路故障的检测精度，降低误诊断和虚假预警发生的可能性。
2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案：
3、第一方面，本申请提供了一种联合熵变的电池内短路故障诊断方法，包括：
4、获取待检测的目标电池的电压数据和电流数据；所述电压数据为目标电池的端电压数据；所述电流数据为目标电池的负载电流数据；
5、基于样本熵，分别计算所述目标电池的电压数据和电流数据的熵值，得到电压数据的熵值和电流数据的熵值；
6、对所述电压数据的熵值和第一预定阈值进行比较运算，得到电压逻辑值；
7、对所述电流数据的熵值和第二预定阈值进行比较运算，得到电流逻辑值；
8、对所述电压逻辑值和所述电流逻辑值进行逻辑运算，得到目标电池的内短路故障风险等级；所述内短路故障风险等级包括低风险等级、中风险等级和高风险等级。
9、第二方面，本申请提供了一种联合熵变的电池内短路故障诊断装置，包括：
10、电池数据获取模块，用于获取待检测的目标电池的电压数据和电流数据；所述电压数据为目标电池的端电压数据；所述电流数据为目标电池的负载电流数据。
11、熵值计算模块，用于基于样本熵，计算所述目标电池的电压数据和电流数据的熵值，得到电压数据的熵值和电流数据的熵值。
12、电压逻辑值计算模块，用于对所述电压数据的熵值和第一预定阈值进行比较运算，得到电压逻辑值。
13、电流逻辑值计算模块，用于对所述电流数据的熵值和第二预定阈值进行比较运算，得到电流逻辑值。
14、故障风险等级确定模块，用于对所述电压逻辑值和所述电流逻辑值进行逻辑运算，得到所述目标电池的内短路故障风险等级；所述内短路故障风险等级包括低风险等级、中风险等级和高风险等级。
15、第三方面，本申请提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现所述的一种联合熵变的电池内短路故障诊断方法。
16、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的一种联合熵变的电池内短路故障诊断方法。
17、第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的一种联合熵变的电池内短路故障诊断方法。
18、根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：
19、本申请提供了一种联合熵变的电池内短路故障诊断方法及相关装置，获取待检测的目标电池的电压数据和电流数据；基于样本熵，计算目标电池的电压数据和电流数据的熵值；对电压数据的熵值和第一预定阈值进行比较运算，得到电压逻辑值；对电流数据的熵值和第二预定阈值进行比较运算，得到电流逻辑值；对电压逻辑值和电流逻辑值进行逻辑运算，得到目标电池的内短路故障风险等级。本申请通过联合电压样本熵和电流样本熵进行电池内短路故障诊断，考虑了负载电流变化的影响，能够提升电池内短路故障检测精度，可大大降低误诊断和虚假预警的可能性。
1.一种联合熵变的电池内短路故障诊断方法，其特征在于，所述联合熵变的电池内短路故障诊断方法包括：
2.根据权利要求1所述的联合熵变的电池内短路故障诊断方法，其特征在于，对所述电压逻辑值和所述电流逻辑值进行逻辑运算，得到目标电池的内短路故障风险等级，具体包括：
3.根据权利要求1所述的联合熵变的电池内短路故障诊断方法，其特征在于，对所述电压数据的熵值和第一预定阈值进行比较运算，得到电压逻辑值，具体包括：
4.根据权利要求1所述的联合熵变的电池内短路故障诊断方法，其特征在于，对所述电流数据的熵值和第二预定阈值进行比较运算，得到电流逻辑值，具体包括：
5.根据权利要求1所述的联合熵变的电池内短路故障诊断方法，其特征在于，基于样本熵，分别计算所述目标电池的电压数据和电流数据的熵值，得到电压数据的熵值和电流数据的熵值，具体包括：
6.根据权利要求5所述的联合熵变的电池内短路故障诊断方法，其特征在于，对目标电池的电压数据和电流数据分别进行预处理，得到预处理后的电压数据和预处理后的电流数据，具体包括：
7.一种联合熵变的电池内短路故障诊断装置，其特征在于，所述联合熵变的电池内短路故障诊断装置包括：
8.一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-6中任一项所述的一种联合熵变的电池内短路故障诊断方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的一种联合熵变的电池内短路故障诊断方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的一种联合熵变的电池内短路故障诊断方法。
