[发明专利]基于CNN-LSTM结合相关系数的电池故障预测方法及系统在审
| 申请号： | 202211213466.0 | 申请日： | 2022-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN115718260A | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 孙静;任松;王海洋 | 申请（专利权）人： | 山东工商学院;烟台中科网络技术研究所 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 王雪 |
| 地址： | 264026 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于电池故障预测领域，提供了一种基于CNN‑LSTM结合相关系数的电池故障预测方法及系统，包括获取当前时刻目标电池电压时间序列中的电压数据，利用预先训练好的CNN‑LSTM模型进行故障预测，得到下一时刻的电池电压预测值；将下一时刻的电池电压预测值与上一时刻的电池电压预测值连接，得到组合电池电压时间序列；利用相关系数法对组合电池电压时间序列进行相关性分析，确定电池是否出现故障。本发明可以在电池未出现故障的情况下对电池的故障与否进行预测，能够提前将故障情况告知用户，提高了电池安全性和保障了用户安全。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn lstm 结合 相关系数 电池 故障 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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