[发明专利]一种基于BP神经网络的锂离子电池劣化分类方法有效
| 申请号： | 201810612307.5 | 申请日： | 2018-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN108872869B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 谭晓军;梁永贤;范玉千 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/382;G01R31/389 |
| 代理公司： | 江门创颖专利事务所(普通合伙) 44222 | 代理人： | 郭松敬;刘晓雪 |
| 地址： | 510275 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于BP神经网络的锂离子电池劣化分类方法，通过在线采集锂离子电池的等效内阻，从而在线判断锂离子电池的劣化等级，能够实时监测锂离子电池的老化状态；通过BP神经网络模型的运算，可在不需要了解锂离子电池内部特性的情况下，仅通过锂离子电池所表现的外部特性便可进行老化状态的监测，可操作性强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 锂离子电池 化分 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP神经网络的锂离子电池劣化分类方法，其特征在于包括以下步骤：a.抽取一定样本的锂离子电池，并对这些样本的锂离子电池进行循环老化实验后进行评测，获取等效直流内阻谱与有效容量；b.根据上述样本的锂离子电池循环老化试验后的有效容量建立划分锂离子电池划分劣化等级的标准；c.对锂离子电池的构建BP神经网络模型；d.通过锂离子电池模型计算获得测锂离子电池在充电过程中的样本参数，将样本参数输入上述BP神经网络模型后运算获取待测锂离子电池的劣化等级。
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