1.一种动力电池故障在线检测方法，其特征在于，所述方法包括：设置滑动窗口的长度并获取本滑动窗口内的包括有单体端电压数据Vi的电池实时数据；

根据所述电池实时数据确定汽车电池单体的使用状态,所述使用状态包括：充电状态和放电状态；

根据所述电池实时放电状态数据提取电池放电电压数据进行数据清洗，获得清洗后数据；

根据所述清洗后数据进行经验模态分解，提取分解后的残差值，获得分解后数据；

根据所述分解后数据计算香农熵权重法下各单体得分，得到电池单体得分结果；

根据所述电池单体得分结果确定各电池单体的单体得分结果的改进Z‑分数；

根据所述单体得分结果的改进Z‑分数判断是否发生故障，大于设定阈值的对应的单体编号的电池发生故障，反之，若所有单体均小于等于设定阈值则未发生故障；

重新采集下一滑动窗口的数据；

根据所述清洗后数据进行经验模态分解，提取分解后的残差值，获得分解后数据，具体包括：S6.1、将清洗后数据 作为原始信号，找出原始信号的所有局部极大值点、局部极小值点，采用三次样条函数拟合出局部最大值包络线 和局部最小值包络线 ；

S6.2、计算局部最大值包络线和局部最小值包络线的平均值，得到均值包络线 ，；

S6.3、用原始信号 减去均值包络线 得到 ， ，判断是否为本征模函数IMF，得到第六判断结果；

当第六判断结果表示为 为一个本征模函数IMF分量，则剩余分量 为 ，将 作为原始信号重复步骤S6.1继续进行分解；

当第六判断结果表示为 不是一个本征模函数IMF分量，则执行步骤S6.4；

S6.4、将 作为原始信号重复步骤S6.1继续进行分解得到下一个IMF分量；

S6.5、直到剩余分量 为单调函数或常量时记作 ，分解停止，EMD分解满足；

根据所述分解后数据计算香农熵权重法下各单体得分，得到电池单体得分结果，m为滑动窗口内采样数，具体包括：S8.1、将分解后数据进行min‑max归一化：，其中，x为分解后的电压残差值，V为归一化后数据， 、 分别为某一时刻所有单体电压中的最小值、最大值，经归一化的电压矩阵为：，其中，  表示V中数据； ； 是串联电

池组单体个数；

S8.2、计算概率矩阵P

，其中，P中每一个元素 的计算公式为： ；

S8.3、计算权重

对于时刻j，香农熵 的计算公式为：

；

若 ，则定义 ；

信息熵的冗余度 ： ；

各个时刻的权重 为： ；

S8.4、进行基于香农熵权重法的评分

利用各时刻的权重与各电压计算各单体得分 ： ；

根据所述电池单体得分结果确定各电池单体的单体得分结果的改进Z‑分数，对应计算公式如下：，其中，表示各单体得分的算术平均数，

表示所有单体得分中的最大值， 表示得分的方差值。

2.根据权利要求1所述的一种动力电池故障在线检测方法，其特征在于，电池实时数据包括总电压V、总电流I、单体电压Vi和串联电池组单体个数n，其中总电压、总电流、单体电压为矩阵形式。

3.根据权利要求1所述的一种动力电池故障在线检测方法，其特征在于，根据所述电池实时数据确定所述汽车电池单体的使用状态,所述使用状态包括：充电状态和放电状态，具体包括：若当前窗口内均为放电状态则进行数据清洗，若存在充电状态则重新采集下一滑动窗口内的数据并进行识别，至窗口内均为放电数据；电池状态的识别方法是根据电流值的正负来划分充电状态与放电状态。

4.根据权利要求1所述的一种动力电池故障在线检测方法，其特征在于，所述电池放电电压数据进行数据清洗，获得清洗后数据，具体包括：判断所述电池放电电压数据中是否存在相邻两行数据完全相同，得到第一判断结果；

当第一判断结果表示为存在相邻两行数据完全相同，则视为重复记录，删除后一行数据，获得清洗后数据，并判断所述清洗后数据中是否超过预设电压范围2.5V‑4.5V，得到第二判断结果；

当第一判断结果表示为不存在相邻两行数据完全相同，则判断所述电池放电电压数据中是否超过预设电压范围2.5V‑4.5V，得到第二判断结果；

当第二判断结果表示为存在超过预设电压范围的数据，则删除该采样时刻所有数据，获得清洗后数据，并判断所述清洗后数据中是否存在缺失，得到第三判断结果；

当第二判断结果表示为不存在超过预设电压范围的数据，则判断所述电池放电电压数据中是否存在缺失，得到第三判断结果；

当第三判断结果表示为存在电池放电电压数据缺失，则对所述电池放电电压数据进行处理，获得清洗后数据；

当第三判断结果表示为不存在电池放电电压数据缺失，则直接获得清洗后数据。

5.根据权利要求4所述的一种动力电池故障在线检测方法，其特征在于，所述当第三判断结果表示为存在电池放电电压数据缺失，则对所述电池放电电压数据进行处理，获得清洗后数据，具体包括：判断所述电池放电电压数据中是否存在连续1min内存在采样数据的缺失，得到第四判断结果；

当第四判断结果表示为存在连续1min内存在采样数据的缺失，则直接将缺失时间中的所有数据清除，获得清洗后数据；

当第四判断结果表示为不存在连续1min内存在采样数据的缺失，则判断是否连续出现三个单体数据缺失，得到第五判断结果；

当第五判断结果表示为连续出现三个单体数据缺失，则删除该采样时刻的所有数据，获得清洗后数据；

当第五判断结果表示为非连续缺失或仅连续缺失两个数据时，则采用相邻单体平均值插补的方法进行缺失值插补，获得清洗后数据。

6.根据权利要求5所述的一种动力电池故障在线检测方法，其特征在于，判断 是否为本征模函数IMF，具体包括：判断 中的局部极大值点和局部极小值点数目之和是否与过零点数目相等或最多相差一个，得到第七判断结果；

当第七判断结果表示为局部极大值点和局部极小值点数目之和与过零点数目相差两个及以上，则 不是本征模函数；

当第七判断结果表示为局部极大值点和局部极小值点数目之和与过零点数目相等或相差一个，则判断在任意时间点，局部最大值包络线与局部最小值包络线均值是否为零，即整个序列的波形是否是局部对称的，得到第八判断结果；

当第八判断结果表示为在某一时间点，局部最大值包络线与局部最小值包络线均值不为零，即整个序列的波形不是局部对称的，则 不是本征模函数；

当第八判断结果表示为在任一时间点，局部最大值包络线与局部最小值包络线均值都为零，即整个序列的波形是局部对称的，则 是本征模函数。

7.一种动力电池故障在线检测系统，采用权利要求1所述的方法，其特征在于，包括:第一模块:被配置为用于设置滑动窗口的长度并获取本滑动窗口内的包括有单体端电压数据Vi的电池实时数据；

第二模块: 被配置为根据所述电池实时数据确定汽车电池单体的使用状态,所述使用状态包括：充电状态和放电状态；

第三模块: 被配置为根据所述电池实时放电状态数据提取电池放电电压数据进行数据清洗，获得清洗后数据；

第四模块: 被配置为根据所述清洗后数据进行经验模态分解，提取分解后的残差值，获得分解后数据；

第五模块: 被配置为根据所述分解后数据计算香农熵权重法下各单体得分，得到电池单体得分结果；

第六模块: 被配置为根据所述电池单体得分结果确定各电池单体的单体得分结果的改进Z‑分数；

第七模块: 被配置为根据所述单体得分结果的改进Z‑分数判断是否发生故障，大于设定阈值的对应的单体编号的电池发生故障，反之，若所有单体均小于等于设定阈值则未发生故障。