专家体系（EXPERT SYSTEM）是一个具有很多专门常识的程序体系，它运用人工智能（ARTIFICIAL INTELLIGENCE，简称AI）技能，依据一个或多个人类专家供给的特别范畴常识进行推理，模仿人类专家作决议的进程来处理那些需求专家才干处理的复杂问题。电池组毛病确诊含糊专家体系是电池办理体系的一部分，它以含糊数学与含糊确诊原理为根底，将电池专家和有关蓄电池运用和保护的书本上总结出的经历和规矩存入常识库中，以电池的历史档案、运行情况和上一次的确诊成果为依据，选用含糊归纳评判的办法对电池毛病进行确诊，一起给出电池的健康情况和保护信息。经过专家确诊体系，咱们能够挑选出功用较差的电池，确保纯电动车或许混合电动车的车用电池组功用上的共同，也使剩下电量估量模型能够更精确更好的运用于电动车上。
7.1 含糊数学与含糊确诊办法
在电池毛病确诊中专家所描绘的症状，如“电压上升快”、“充电缺乏”、“电压下降快”等，是边界不清的含糊调集。咱们经过含糊数学模型加以描绘。用含糊联系矩阵来反映某些毛病机理，并选用恰当的从属函数，用相应的从属度来描绘这些症状存在的倾向性。含糊毛病确诊办法便是依据某些症状的从属度来求出各种毛病的从属度，用以表征各种毛病存在的倾向性，为判别电池毛病和采纳补救措施的决议计划供给科学的依据。下面介绍含糊数学模型和咱们选用的归纳评判办法。
两论域之间明显存在着某种含糊联系。例如，某一毛病将引起若干强弱不同的症状，而某一症状也表征着若干个毛病的存在。这个含糊联系可经过从属度表明，例如，可定出症状x j相应于毛病v i的从属度：
它组成了论域U和论域V之间的含糊联系矩阵：
假如已知含糊联系矩阵R和含糊向量α，就可求得含糊向量β。
这便是多要素评判：
其间，各症状的从属度向量α能够从丈量数据和历史档案经过必定的从属函数求得。至于含糊联系矩阵，它是很多剖析、实验、测验和现场实践经历的总结，能够经过很多实验和总结有关专家，技能人员和工人的经历来决议。一起还能够参阅很多的相关材料和前人的经历。
在咱们的体系中选用的运算模型将含糊联系的运算式打开如下：
其间“*”为代数乘，运算（r1j *μxj）可看成是对从属度μxj的加权批改，rij可看成是加权值，因此要求rij归一化，即令
而代数和“+”则表明对诸要素的归纳。因为rij已归一化，因此在对诸要素的归纳进程中，用代数和能最好地反映出各要素的效果和影响。
7.2含糊确诊专家体系设计方案
电池组毛病确诊含糊专家体系将有关锂电池运用和保护的经历和规矩存入常识库中，以电池的历史档案、运行情况和上一次的确诊成果为依据，选用含糊归纳评判的办法对电池毛病进行确诊，一起给出电池的健康情况DOH（Degree Of Health）和保护信息。其功用结构如图7.1所示，SOR（State Of Running）为电池运行情况。
历史档案和规矩库组成了电池组确诊含糊专家体系的常识库，历史档案里寄存的是每个电池供给给专家体系确诊用的数据，而规矩库里寄存的是数字化了的专家供给的确诊规矩，专家体系使用这些规矩和历史档案中的数据给每个电池进行归纳评判，得出电池从属于各毛病存在的从属度。使用这些从属度，归纳后给出电池的失效程度DOF（Degree Of Failure）。核算DOF的办法是：假如一切故
障存在的从属度最多只要一个大于0.5，则DOF取从属度最大的一个；假如存在两个以上毛病存在的从属度大于0.5，则DOF取这几个毛病的并集，各毛病之间的归纳选用
运算。对其运算的界说如下：
其间a、b分别为两个毛病存在的从属度。选用这种运算方法是因为各个不同的毛病对电池失效所起的扶持和加强效果。例如，设电池极板损坏存在的从属度为a=0.8，电池老化存在的从属度为b=0.5.假如选用最大最小运算规律，则归纳的从属度μ=0.8.但实践上，因为电池老化的存在加强了咱们对判别电池失效的信仰。假如用运算，则可得μ=0.9，其值大于电池极板损坏的从属度，这样能对一切要素的影响和效果都给予恰当的考虑，比起极大极小运算模型只杰出主毛病的规律，能更全面地反映实践。
电池的健康情况DOH（Degree Of Health），是咱们为反映电池运用功用的现有情况而提出的，将电池依照其功用的好坏程度而进行分类的概念。在咱们的体系中，电池的DOH被分为十级，被确定为第四级以下的电池应该被替换，第四级至第六级电池应该加强保护，第七级至第十级电池为健康电池。
DOF、最近两个CYCLE的SOR和上一次的确诊成果DOH^的加权和作为此次确诊的终究确诊成果：电池的健康情况DOH值。其间，C1 + C2 + C3 =1，在咱们现在体系中它们分别为（3/10，4/10，3/10），加权值的巨细是在实验中不断调整得出的。
确诊模块依据这些规矩和含糊化的数据对每个电池进行确诊，给出电池从属于每种毛病的从属度，依据从属准则得出确诊成果。
DOH值作为电池的一个重要信息被保存在电池办理体系中，用户可经过显现模块进行检查。一起确诊成果、确诊得出的中心成果和历史档案数据都可被传到上位机上，供专业人士检查。
7.3电池确诊含糊专家体系所用规矩
咱们对电池专家供给的电池毛病确诊规矩、电池确诊和保护的材料进行剖析收拾后写入专家体系。然后经实验验证，完成取舍和添加。以铅酸电池为例，体系中的规矩主要有：
1.放电电压下降快、电压低，充电电压上升快、电压高，则电池容量变小或极板损坏；
2.静置时电池端电压下降快，长时间放置电压低，则自放电过大；
3.放电时电池端电压下降很快，电压比均匀电压低0.4伏左右，则有单元电池损坏；
4.蓄电池开路电压很低、不能带负载，则电池损坏或衔接不正常；
5.充电时电压偏高，放电时电压偏低，则蓄电池内阻过大；
6.充电时电压极高，则蓄电池内部开路；
7.电池自开端放电起，其电压就一向比其他电池略低，其放电渠道功用正常，则电池或许充电缺乏；
