本發(fā)明公開了一種基于信號處理的電動汽車電池故障診斷方法，該方法采用經(jīng)驗小波變換與樣本熵方法對電動汽車電池歷史數(shù)據(jù)進行特征提取，建立電池狀態(tài)特征空間，以此為訓練樣本，采用具有多分類性能的層次支持向量機建立電池故障診斷模型；模型輸入的測試樣本為電池在線數(shù)據(jù)狀態(tài)特征空間，模型輸出為故障類型，實現(xiàn)對電動汽車電池的在線實時故障診斷。本發(fā)明提供的基于信號處理的電動汽車電池故障診斷方法，將基于信號處理的方法與機器學習相結合，通過對電池使用數(shù)據(jù)的充分利用，實現(xiàn)電動汽車電池故障診斷研究，一方面可避免建立復雜的電化學解析數(shù)學模型，提高故障診斷效率，另一方面也可通過有效的特征提取和準確建模提高故障診斷精確度。