本發(fā)明提供了一種集合變分自編碼器與動(dòng)態(tài)規(guī)整的鋰電池異常檢測(cè)方法，包括獲取鋰電池生產(chǎn)過(guò)程中正常和異常的電池恒流充電電壓時(shí)序數(shù)據(jù)；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)劃分為模型訓(xùn)練集、閾值訓(xùn)練集和測(cè)試集；將模型訓(xùn)練集輸入至構(gòu)建的VAE?LSTM?DTW模型中進(jìn)行訓(xùn)練；所述VAE?LSTM?DTW模型包括經(jīng)LSTM改進(jìn)后的VAE網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的重構(gòu)模型和DTW評(píng)價(jià)模型；將測(cè)試集輸入至訓(xùn)練好的VAE?LSTM?DTW模型中，先經(jīng)過(guò)重構(gòu)模型得到測(cè)試集對(duì)應(yīng)的理論正常重構(gòu)數(shù)據(jù)集，后將測(cè)試集數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的理論正常重構(gòu)數(shù)據(jù)輸入DTW評(píng)價(jià)模型，得到兩者之間的重構(gòu)誤差，將重構(gòu)誤差與最優(yōu)閾值進(jìn)行比較，得到鋰電池異常檢測(cè)結(jié)果。