基于時間卷積神經網絡的鋰離子電池剩余壽命預測方法屬于鋰離子電池故障預測與健康管理領域。電池設備退化過程是一個高度非線性,復雜的多維系統,時變性強,現有算法預測過程需要專家知識和先驗知識,費時費力,且預測過程困難,精度低。本方法通過神經網絡強大的時序建模能力,挖掘時間序列中的隱藏模型,自動的建立所測參數與壽命之間的非線性映射關系。由于卷積計算的并行性機制,可以使用圖形計算進行加速訓練,計算更快。本發明提出了一種參數篩選器的計算方法,無效參數和冗余參數過多時,可以自動篩選一部分參數,減少了預測工作量,提高了訓練效率。
聲明:
“基于時間卷積神經網絡的鋰離子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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