摘要

针对新能源汽车动力电池隐性故障检测灵敏度低、多参数关联分析不足等问题，本研究提出一种人工智能（AI）与电子诊断技术深度融合的智能诊断框架，通过开发便携式AI诊断设备，构建“数据采集—特征提取—维修决策”闭环流程，并结合交互式培训平台降低技术门槛。研究表明，该框架采用LSTM网络使热失控预警时效提前40%，故障定位时间缩短45%，误判率降至5%以下。该框架创新性体现在融合了电子诊断的实时性与AI的深度分析能力，形成数据驱动的主动防护体系。未来将聚焦轻量化设备开发与云端故障数据库构建，推动行业智能化与标准化转型。

关键词