本申請涉及鋰離子電池析鋰診斷方法、裝置、設備和介質,方法包括:調用訓練好的概率機器學習模型;概率機器學習模型基于離線測試獲得的離線電池老化數據訓練得到,離線電池老化數據包括鋰離子電池老化過程中的容量退化軌跡數據、交流阻抗退化軌跡數據以及電池析鋰的標簽數據;獲取待診斷鋰離子電池的在線監測容量退化軌跡數據和在線監測特征阻抗退化軌跡數據;根據在線監測容量退化軌跡數據和在線監測特征阻抗退化軌跡數據,通過概率機器學習模型對待診斷鋰離子電池的析鋰概率進行在線估計,得到待診斷鋰離子電池的析鋰在線診斷結果。能大幅度提高診斷結果的準確度,同時也具有更好的易用性。
聲明:
“鋰離子電池析鋰診斷方法、裝置、設備和介質” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)