[发明专利]基于特征筛选的锂电池寿命预测方法有效
| 申请号： | 202010579479.4 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111832221B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 袁烨;马贵君;华丰;丁汉 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学无锡研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F18/2113;G06F18/214;G06F18/27;G01R31/36;G01R31/367;G01R31/387;G01R31/392;G06F119/04 |
| 代理公司： | 无锡市大为专利商标事务所(普通合伙) 32104 | 代理人： | 曹祖良;屠志力 |
| 地址： | 214174 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于特征筛选的锂电池寿命预测方法，包括以下步骤：步骤S1，将采集的锂电池数据划分为训练集和测试集；训练集和测试集中均包括多个样本；步骤S2，对训练集和测试集中的锂电池样本的前m个充放电循环中放电SOC进行两两不重复相减；m20；步骤S3，将每个锂电池的SOC相减结果求得方差，得到每个锂电池的特征；步骤S4，将训练集中训练样本的特征和寿命输入到带有ARD的高斯过程回归模型进行模型训练；步骤S5，将所述训练的模型的稀疏特征权重进行可视化；步骤S6，将测试集中的样本的特征输入到训练模型中进行寿命预测。本发明能够自动提取高相关性特征，使得锂电池寿命预测更准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 筛选 锂电池 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
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