[发明专利]一种基于FWA优化极限学习机的锂电池SOH预测方法在审
| 申请号： | 202010864620.5 | 申请日： | 2020-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN111950205A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 周永勤;常宇佳;李然;李植 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/04 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 杨红娟 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于FWA优化极限学习机的锂电池健康状态SOH预测方法，属于动力电池SOH预测技术领域。本发明为了解决现有技术中对动力电池SOH预测过程中参数寻优困难和估算精度低的问题。本发明包括如下步骤建立基于极限学习机的锂电池SOH预测模型；采用FWA优化算法优化预测模型中的输入权值和隐含层偏置；将训练样本输入所述预测模型中对模型进行训练；输入测试样本对训练好的预测模型进行验证；本申请能够准确的对实时非线性变化的锂电池健康状态SOH进行准确的预测，预测运算速度更快且提高了健康因子与锂电池SOH之间的变化对应关系，进而提高了估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fwa 优化 极限 学习机 锂电池 soh 预测 方法 | ||
【主权项】：
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