[发明专利]基于深度神经网络的锂电池SOH在线估算方法在审
| 申请号： | 202110607933.7 | 申请日： | 2021-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN113406503A | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 杨知方;李中浩;余娟;杨燕;王博石;杜思君 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G01R31/378 | 分类号： | G01R31/378;G01R31/367;G01R31/392 |
| 代理公司： | 重庆缙云专利代理事务所(特殊普通合伙) 50237 | 代理人： | 王翔 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开基于深度神经网络的锂电池SOH在线估算方法，步骤为：1)建立基于深度神经网络的锂电池SOH估算模型；2)对所述基于深度神经网络的锂电池SOH估算模型进行训练，得到锂电池SOH估算优化模型；3)获取待评估锂电池的近全充电过程的锂电池充电片段数据，并输入到锂电池SOH估算优化模型中，完成锂电池SOH估算。本发明提出了基于深度神经网络的SOH在线估算方法，通过随机抽样、标准化等数据预处理方式对输入输出数据进行处理，并通过训练得到最终的SOH估算模型，代入验证集输入，即可得到所对应的SOH值，实现锂电池SOH在线估算，且其估算精度较基于模型的方法提高约10％，满足车企实际应用所需达到的估算精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 锂电池 soh 在线 估算 方法 | ||
【主权项】：
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