[发明专利]一种新能源飞机锂电池健康状况的深度学习跨域预测方法在审
| 申请号： | 202310274195.8 | 申请日： | 2023-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN116298916A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 张微;朱亚菲;张业伟;李响 | 申请（专利权）人： | 沈阳航空航天大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 110136 辽宁省沈*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明设计一种新能源飞机锂电池健康状况的深度学习跨域预测方法，属于人工智能和航空技术领域；首先收集电池循环过程的放电电流数据，提取该电池所有的SOH按时间顺序进行排列，得到该电池的SOH时间序列；然后确定电池的源域和目标域；以卷积神经网络为预测模型的框架，对其进行训练，能够很好的反映不同电池类别间的差异，在优化过程中能够弥补这种差异，进而得到同时符合多种电池健康状态指标的预测模型；实现对电池跨域健康状态指标的预测；本发明技术方案具有低复杂性、强稳健性等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 新能源 飞机 锂电池 健康状况 深度 学习 预测 方法 | ||
【主权项】：
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