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基于深度學習模型的鋰離子電池健康狀態診斷方法

1080   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-18 21:02:59
本發明公開一種基于深度學習模型的鋰離子電池健康狀態診斷方法，包括：對鋰離子電池進行鋰離子電池循環老化測試；獲取每一循環過程中鋰離子電池健康狀態真實值；獲取在不同環境溫度和容量損失下的鋰離子電池的開路電壓OCV數據；對二階RC等效電路模型中的電路元件參數進行辨識，并構建鋰離子電池壽命特征參量矩陣；建立并訓練特征轉換的深度學習模型，對待估計鋰離子電池進行任意條件下的充放電測試，獲得測試數據；對阻抗參數進行辨識，構建鋰離子電池特征參量矩陣并作為輸入數據，輸入到訓練后的特征轉換的深度學習模型中，獲得計算結果，作為待估計鋰離子電池的SOH。本發明計算能力強，精度高，適應性寬。
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聲明：
“基于深度學習模型的鋰離子電池健康狀態診斷方法” 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。
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