[发明专利]一种基于ARMA和Elman神经网络联合建模的电池健康状态评估方法在审
| 申请号： | 201911239291.9 | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN110941929A | 公开（公告）日： | 2020-03-31 |
| 发明（设计）人： | 夏向阳;陈彦余;周正雄;周文钊 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/392;G01R31/387;G01R31/367 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410114 湖南省长沙市*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于ARMA和Elman神经网络联合建模的电池健康状态评估方法，该方法包括：基于自回归移动平均(ARMA)模型和Elman神经网络建立融合模型，应用经验模态分解对电池循环次数与剩余容量的实验数据进行处理，对分解得到的本征模态函数IMF分量和残余分量分别进行建模，最后叠加融合模型，生成估计的SOH序列，实现对电池健康状态的准确预测。通过实验验证，本发明考虑了复杂变化对电池健康状态的影响，完成了对钴酸锂的老化测试结果的预测，提高了评估的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 arma elman 神经网络 联合 建模 电池 健康 状态 评估 方法 | ||
【主权项】：
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