[发明专利]基于可微连续映射的锂电池健康监测模型自学习方法有效
| 申请号： | 202010609011.5 | 申请日： | 2020-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN111722139B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 李鹏华;刘佳;柴毅;胡向东;程安宇;利节;侯杰;朱智勤;张亚鹏;卢楠 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G01R31/392 | 分类号： | G01R31/392;G01R31/367;G01R31/378;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于可微连续映射的锂电池健康监测模型自学习方法，属于锂电池健康监测领域，包括以下步骤：S1：根据锂电池健康状态监测的任务类型，以1d‑CNN和AST‑LSTM NN为核心模块进行组合，根据任务要求的性能指标以及网络本身的损失函数大小为约束，挑选适应任务需要的神经网络模型；S2：在获得与各类健康状态监测任务匹配的神经网络模型之后，采用可微结构的自动学习方法，对这些神经网络进行自动训练。本发明将助于缺乏ANN经验的锂电池研究人员和工程师，快速简单地使用ANN建模，降低模型训练的成本，提高锂电池健康状态监测的研发能效。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 连续 映射 锂电池 健康 监测 模型 自学习 方法 | ||
【主权项】：
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