[发明专利]一种动力电池剩余使用寿命的预测方法在审
| 申请号： | 201710214031.0 | 申请日： | 2017-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN107069122A | 公开（公告）日： | 2017-08-18 |
| 发明（设计）人： | 侯恩广;乔昕;刘广敏;贺冬梅;王知学;毛成勇;栾朋;刘媛 | 申请（专利权）人： | 山东省科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | H01M10/42 | 分类号： | H01M10/42;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种动力电池剩余使用寿命的预测方法，具体为首先获取电动汽车每次行车时的动力电池状态数据，建立人工神经网络模型，将所述动力电池状态数据作为人工神经网络模型的输入，训练人工神经网络模型的训练参数；获取待测电动汽车中的动力电池状态数据，作为具有训练参数的人工神经网络的输入，根据人工神经网络的输入输出映射关系，得到人工神经网络的输出，即动力电池剩余使用寿命的预测结果。本发明引入剩余使用寿命（RUL）的概念，采集影响动力锂电池剩余使用寿命的六大影响因素，建立动力锂电池剩余使用寿命的预测方法。通过具体的实验，测试结果显示了人工神经网络模型的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 动力电池 剩余 使用寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种动力电池剩余使用寿命的预测方法，其特征在于：获取电动汽车每次行车时的动力电池状态数据，建立人工神经网络模型，将所述动力电池状态数据作为人工神经网络模型的输入，训练人工神经网络模型的训练参数；获取待测电动汽车中的动力电池状态数据，作为具有训练参数的人工神经网络的输入，根据人工神经网络的输入输出映射关系，得到人工神经网络的输出，即动力电池剩余使用寿命的预测结果。
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