一種結合數據驅動模型和經驗模型的鋰離子電池融合壽命預測模型,涉及數據挖掘,模型融合等技術,包括以下步驟:首先對云端監管平臺海量多源異構數據進行去噪處理和特征因素提取獲取行駛過程中的健康指標,作為數據驅動預測模型的一個輸入,利用極限學習機進行壽命預測,得到數據驅動壽命預測模型。通過多因素壽命衰減實驗獲取電池壽命經驗預測模型,將經驗模型和數據驅動模型進行交互融合,設置閾值,得到電池壽命融合模型,提高壽命預測精度,更適用于實際汽車工況。本發明通過將反映壽命衰減與工況因素之間關系的經驗模型和反映壽命衰減與運行狀態之間關系的數據驅動模型進行融合,可以實現復雜工況下電池壽命的精準預測,保證電池安全運行。
聲明:
“結合數據驅動模型和經驗模型的鋰離子電池融合壽命預測模型” 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)