[发明专利]一种基于数据增强的混合模型锂电池健康状态监测方法在审
| 申请号： | 202211612664.4 | 申请日： | 2022-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN116106773A | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 李鹏华;李皃;单康恒;余江;高代林 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G01R31/392 | 分类号： | G01R31/392;G01R31/367;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/09;G06N3/049;G06F18/241;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 方钟苑 |
| 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数据增强的混合模型锂电池健康状态监测方法，属于电池检测技术领域。该方法以多头注意力机制和时序卷积混合模型为基础模型，并将生成对抗方法融入进混合神经网络模型中，设计针对时序数据生成的对抗模型，在传统的无监督生成对抗模块的基础上，添加嵌入和生成模块的有监督学习，混合神经网络的串并联打破传统神经网络方法中生成对抗学习的无监督性和单一模型对数据特征提取的局限性，弥补由于训练集不足而带来的信息缺失，实现基于有限数据集的高精度锂电池健康状况监测。本发明能够在少量的异常工况电池数据的情况下，通过数据增强的方式提供足够的数据，实现高精度的电池健康状态预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 增强 混合 模型 锂电池 健康 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
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