1.一种新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述系统包括：电压变化分析模块采集新能源车电池单体实时电压数据，对连续时间点的电压进行记录，计算每个时间点电压与基准电压差值，根据差值计算结果提取电压变化趋势，对比正常电压模式识别异常波动，生成电池电压波动指标；

内阻微观分析模块基于所述电池电压波动指标，定期测量电池内阻值，对内阻值进行时间序列分析，运用分形理论计算分形维数，根据分形维数计算结果与设定阈值进行比对，识别电池老化损伤迹象，形成电池内阻老化特征；

电流响应监测模块根据所述电池内阻老化特征，对电池施加差异幅度的脉冲电流，实时捕捉电池对每个脉冲的电流响应数据，根据电流响应数据，结合预设响应模式，进行电池性能稳定性分析，输出电池电流稳定性分析记录；

故障诊断集成模块整合所述电池电流稳定性分析记录、电池内阻老化特征和电池电压波动指标，对电池单体进行深度性能评估，确认电池的故障类型和严重程度，输出新能源车电池故障综合检测结果；

所述分形维数的计算步骤为：

基于所述电池电压波动指标，定期测量电池原始内阻数据，分析确定两者之间的相关性，生成校正后的电池内阻值；

采用所述校正后的电池内阻值，执行时间序列分析，绘制内阻随时间变化的趋势图，捕获波动特征，获取内阻时间序列分析结果；

基于所述内阻时间序列分析结果，采用公式， ；

计算并输出分形维数 ，其中， 表示在给定尺度 下覆盖数据序列所需的最小盒子数量，表示用于分形分析中盒子的尺度，表示内阻值时间序列的变异程度；

所述电流响应数据的捕捉步骤为：

利用所述电池内阻老化特征，为电池设计差异幅度的脉冲电流实验方案，确认脉冲电流覆盖电池内阻变化全范围，生成差异化脉冲电流方案；

根据所述差异化脉冲电流方案，对电池施加对应脉冲电流，实时记录每个脉冲电流的即时响应，获取实时电流响应记录；

分析所述实时电流响应记录，提取电池对差异幅度脉冲电流的实际反应数据，得到电流脉冲响应数据。

2.根据权利要求1所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述每个时间点电压与基准电压差值的计算步骤为：在新能源车电池处安装电压传感器，实时捕获电池的电压数据，生成初始电压数据集；

从所述初始电压数据集中提取每个采样点电压值，并对应标记每个采样点的时间戳，得到时间标签的电压数据集；

定义基准电压值，结合所述时间标签的电压数据集，采用公式， ；

计算每个电压值与基准电压的差异值 ，生成每个时间点的电压差值数据，其中，代表时间点的电压值， 代表基准电压。

3.根据权利要求2所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述电池电压波动指标的获取步骤为：对所述每个时间点的电压差值数据进行趋势分析，对数据进行平滑处理，揭示电压变化的关键趋势，得到平滑后的电压趋势数据集；

基于正常电压模式，分析确定电压正常波动的范围和特征，与所述平滑后的电压趋势数据集进行比较，检测电压异常点，得到异常电压波动事件；

基于所述异常电压波动事件，采用公式， ；

计算并输出电池电压波动指标 ，其中， 代表每次异常波动的电压差值，代表异常波动的持续时间， 是观测总时间。

4.根据权利要求1所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述电池内阻老化特征的获取步骤为：基于所述分形维数，设置电池内阻老化的阈值D，进行比对，采用公式， ；

计算并生成电池老化特征指标 ，其中，F代表分形维数，D为设定阈值；

将所述电池老化特征指标与差异级别老化阈值L1和L2进行比较，采用公式，；

确定电池的老化状态，生成老化状态分类结果A，其中，a、b、c分别定义为正常、轻微老化和严重老化；

综合所述老化状态分类结果，对老化状态进行统计分析，分析每类老化状态的占比，形成电池内阻老化特征。

5.根据权利要求1所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述电池电流稳定性分析记录的获取步骤为：基于所述电流脉冲响应数据，提取关键性能指标，包括峰值电流和响应时间，对性能指标进行汇总分析，生成统计分析结果；

根据所述统计分析结果，与预设的电流响应模式进行对比分析，采用公式，；

计算每个数据点的实际观测值与预期值的总偏差 ，生成性能偏差数据，其中，代表观测值，代表预期值，代表观测数据点总数，i代表索引序列；

根据所述性能偏差数据，综合电池的使用环境和历史性能数据，对电池的稳定性进行长期评估，预测电池未来时间段内的性能变化，输出电池电流稳定性分析记录。

6.根据权利要求5所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述新能源车电池故障综合检测结果的获取步骤为：整合所述电池电流稳定性分析记录、电池内阻老化特征和电池电压波动指标，进行数据项整合，进行数据标准化处理，生成综合性能评估数据；

对所述综合性能评估数据应用多维度数据分析，识别电池性能中的关键影响因子，提取关键健康指标，得到电池健康状态评估指标；

根据所述电池健康状态评估指标，将电池健康状态评估指标与历史故障数据进行匹配，采用公式， ；

计算故障类型的概率 ，得到电池故障综合检测结果，其中，代表电池性能中的第个关键健康指标，代表自然对数的底数，表示关键健康指标总数。