[发明专利]一种基于多神经网络耦合的电动叉车锂电池剩余寿命预测方法有效
| 申请号： | 202010568146.1 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111948563B | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 童水光;童哲铭;李元松;苗嘉智 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;杭叉集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/396 | 分类号： | G01R31/396;G01R31/392;G01R31/367;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天昊专利代理事务所(特殊普通合伙) 33283 | 代理人： | 何碧珩 |
| 地址： | 310000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： |
本发明是为了克服现有技术预测锂电池剩余寿命时，计算复杂耗时长，预测精度低的问题，提供一种基于多神经网络耦合的电动叉车锂电池剩余寿命预测方法，提高了预测计算精度，减少了预测模型训练时间，包括以下步骤：建立基于长短时记忆神经网络的开路电压预测模型，采用RMSprop算法和dropout正则化方法对网络进行优化，从而预测锂电池在放电循环中的开路电压值V |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 耦合 电动叉车 锂电池 剩余 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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