[发明专利]一种基于AST-LSTM神经网络的锂电池SOH估计与RUL预测方法有效
| 申请号： | 201911018344.4 | 申请日： | 2019-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN110824364B | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 李鹏华;张家昌;张子健;柴毅;熊庆宇;丁宝苍;魏善碧 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于AST‑LSTM神经网络的锂电池SOH估计与RUL预测方法，属于锂电池PHM领域。该方法包括：1)集多个电池充放电周期电压、电流、温度和对应的容量值；2)构建深度AST‑LASTM模型；3)基于AST‑LSTM神经网络模型的锂电池SOH估计和RUL预测。本发明仅需待测锂电池的电压、电流、温度和时间即可获得电池容量数据，从而估算出锂电池SOH和RUL，测量过程简单，误差小精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ast lstm 神经网络 锂电池 soh 估计 rul 预测 方法 | ||
【主权项】：
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