[发明专利]一种基于自动编码器的电池状态评估方法

权利要求书

1.一种基于自动编码器的电池状态评估方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1：获取电池的在线运行参数，并根据所述运行参数获得电池的电压容量曲线；

S2：根据预先设定的特征提取的电压区间，在所述电池的电压容量曲线对应电压区间中选择N个容量点作为模型的输入特征；

S3：根据电池的输入特征建立自动编码器模型，并采用电池从初始状态至当前状态的所有数据对所述自动编码器模型进行训练；

S4：根据训练后的自动编码器模型的输入和输出获得重构误差，并根据所述重构误差的大小评估电池的老化状态。

2.如权利要求1所述的电池状态评估方法，其特征在于，将电池容量快速衰减阶段的电池数据标记为异常，并将测试的电池数据划分为健康和异常两部分。

3.如权利要求2所述的电池状态评估方法，其特征在于，所述异常为电池容量快速衰减的电池寿命末期。

4.如权利要求1-3任一项所述的电池状态评估方法，其特征在于，在步骤S1中，所述在线运行参数包括电压、电流、温度和时间。

5.如权利要求1-4任一项所述的电池状态评估方法，其特征在于，预先设定容量衰减至80％额定容量时的重构误差为阈值，并根据重构误差是否到达阈值判断电池是否寿命终止。

6.如权利要求1-5任一项所述的电池状态评估方法，其特征在于，所述自动编码器模型包括编码器和解码器，编码过程为h＝f_e(Wx+b)，解码过程为

所述编码器的输入x＝[x₁,x₂,..x_m]，m为输入数据的维数，f_e为编码器的映射函数，f_d为解码器的映射函数，输入经过编码器的隐藏层输出记为h，自动编码器的优化参数为网络权重{W,b,W',b'}。

7.如权利要求1-6任一项所述的电池状态评估方法，其特征在于，所述电压容量曲线使用样条插值函数进行插值。

8.如权利要求7所述的电池状态评估方法，其特征在于，所述自动编码器模型的输入特征为插值函数中等电压间隔的容量值。

9.如权利要求1-8任一项所述的电池状态评估方法，其特征在于，所述自动编码器模型为由一维卷积神经网络构成的自动编码器。