[发明专利]预测锂电池阻抗模型的参数的方法、装置及可读存储介质在审
| 申请号： | 201911101543.1 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN110794319A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 杜志勇;王鲜芳;卢亚娟 | 申请（专利权）人： | 河南工学院 |
| 主分类号： | G01R31/389 | 分类号： | G01R31/389;G01R31/396;G01R31/367;G06N20/10;G06N3/12 |
| 代理公司： | 11797 北京专赢专利代理有限公司 | 代理人： | 刘梅 |
| 地址： | 453000 *** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种预测锂电池阻抗模型的参数的方法，步骤如下：建立预测目标参数的最小二乘支持向量机模型；获取待测锂电池的电压响应值；根据最小二乘支持向量机模型和电压响应值，得到所述待测锂电池的所述目标参数;可见，根据预先建立的最小二乘支持向量机模型，以及获取的电压响应值，可以得到目标参数;避免了运用人工神经网络预计锂电池的阻抗模型的参数，且最小二乘支持向量机采用结构风险最小化原则，运用于预测问题时，在最小化样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，提高了模型的泛化能力，因此可以更加准确地预测电池阻抗模型的参数。 | ||
| 搜索关键词： | 锂电池 最小二乘支持向量机模型 电压响应 目标参数 阻抗模型 预测 最小二乘支持向量机 人工神经网络 最小化原则 电池阻抗 预测目标 预先建立 样本点 最小化 上界 | ||
【主权项】：
1.一种预测锂电池阻抗模型的参数的方法，其特征在于，步骤如下：/nS10：建立预测目标参数的最小二乘支持向量机模型；/nS20：获取待测锂电池的电压响应值；/nS30：根据所述最小二乘支持向量机模型和所述电压响应值，得到所述待测锂电池的所述目标参数。/n
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