[发明专利]锂电池寿命预测的深度学习方法、装置及系统有效
申请号: | 201910394691.0 | 申请日: | 2019-05-13 |
公开(公告)号: | CN112016237B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 任磊;赵力 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G01R31/392;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/088;G06F119/04 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 钭飒飒;刘芳 |
地址: | 100191 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供一种锂电池寿命预测的深度学习方法、装置及系统,该方法,包括:获取待检测电池数据;将所述待检测电池数据输入自编码器,输出升维特征数据;将所述升维特征数据对应的矩阵特征图作为目标电池网络模型的输入;其中,所述目标电池网络模型是指,根据所述矩阵特征图的一维特征向量和时域特征向量,对所述待检测电池数据进行寿命预测的网络;通过所述目标电池网络模型输出所述待检测电池数据对应的预测值。不仅可以提高电池寿命预测的准确度,还可以解决预测结果中的不连续问题,降低预测曲线的噪点,获得平滑、稳定的连续预测曲线。 | ||
搜索关键词: | 锂电池 寿命 预测 深度 学习方法 装置 系统 | ||
【主权项】:
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