本發明公開了一種基于長短期記憶網絡的鋰電池剩余壽命預測方法,包括如下步驟:1)特征提?。罕O測鋰電池的運行過程,從中提取出鋰電池充放電過程的電壓變化時間序列數據,并按照相等電壓差的原則對充放電過程中的電壓時間序列數據進行處理來生成特征;2)建立模型訓練并預測:基于LSTM算法建立模型,并將從電池運行數據中提取到的充放電過程的相等電壓差時間序列數據作為模型的輸入特征,對模型進行訓練,然后將訓練后的模型用于鋰電池RUL預測;本發明的有益效果是:本發明通過將LSTM算法引入鋰電池RUL預測領域,利用其較強的時間序列預測能力,有效提高了鋰電池RUL預測的準確度。
聲明:
“基于長短期記憶網絡的鋰電池剩余壽命預測方法” 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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