[发明专利]一种锂离子电池放电容量的预测方法

权利要求书

1.一种用前馈神经网络预测锂离子电池放电容量的方法，包括如下步骤：

(1)在待测电池中随机抽取至少20支电池，测试这些电池至少前10min 恒流放电过程的路端电压；电池至少前10min恒流放电过程的路端 电压是指恒流放电过程的至少前10min内电池放出不同电量时所 对应的一系列路端电压；并且所选用的锂离子电池为同型号的没有 经过充放电的锂离子电池；

(2)将步骤(1)得到的路端电压作为前馈神经网络的训练样本的输入， 训练前馈神经网络，输出电池放电容量；

(3)将余下部分电池的至少前10min恒流放电过程的路端电压作为输 入，用步骤(2)训练好的前馈神经网络输出电池放电容量，并将 输出值作为预测的锂离子电池放电容量。

2.根据权利要求1的方法，用电池至少前15min恒流放电过程的路端电压 作为前馈神经网络的输入。

3.根据权利要求1的方法，所述恒流放电电流为0.2～1C。

4.根据权利要求1的方法，所述前馈神经网络模型为：

隐含层神经元数为15；

隐含层神经元传递函数为tansig；

输出层神经元传递函数为logsig；

训练函数为trainlm；

训练步数10～5500；

训练目标0.005～0.02。

5.根据权利要求1的方法，所述前馈神经网络模型为：

隐含层神经元数为15；

隐含层神经元传递函数为tansig；

输出层神经元传递函数为logsig；

训练函数为trainlm；

训练步数5000；

训练目标0.01；

网络初始化net＝init(net)。