[发明专利]一种基于LOF-Pearson检测多维特征向量的电池SOH估计方法在审
| 申请号： | 202310234840.3 | 申请日： | 2023-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN116224081A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 董新伟;杜秀稳;王志超;陈智勇 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392;G01R31/382;G01R31/3832 |
| 代理公司： | 北京中仟知识产权代理事务所(普通合伙) 11825 | 代理人： | 陶哲 |
| 地址： | 221000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LOF‑Pearson检测多维特征向量的电池SOH估计方法，涉及电池技术领域，包括：获取电池的SOH数据，并对电池SOH数据进行分析，以提取得到多维特征向量；基于局部异常因子算法，对所述多维特征向量进行异常值检测；对经过异常值检测之后的所述多维特征向量进行Pearson相关性分析，并选择强相关性的多维特征向量作为电池健康因子；对所述电池健康因子进行归一化预处理，将归一化后的电池健康因子分为测试集数据和训练集数据；建立神经网络电池SOH估计模型，使用所述训练集数据进行神经网络训练，以所述测试集数据为输入量验证模型准确性。由此，剔除了弱相关性的电池特征向量，选择强相关性多维特征向量作为了电池健康因子，提高了模型预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lof pearson 检测 多维 特征向量 电池 soh 估计 方法 | ||
【主权项】：
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