[发明专利]一种基于变分模态分解与集成深度模型的锂电池剩余寿命预测方法在审
| 申请号： | 202011216878.0 | 申请日： | 2020-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN112348185A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 王冉;石如玉;胡雄;顾邦平;周雁翔;后麒麟 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G01R31/392;G01R31/367 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201306 上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于变分模态分解(VMD)与集成深度模型的锂电池剩余寿命预测方法。将电池可放电容量作为衡量电池剩余寿命的性能指标，首先运用VMD对可放电容量数据进行多尺度分解，深层次挖掘电容数据不同尺度背后的隐含信息；然后针对不同模态分量特性分别选取长短期记忆神经网络(LSTM)和多层感知机(MLP)两种子学习器进行训练，并基于并行式框架将各子学习器的结果集成，预测出锂电池的剩余使用寿命。该方法可以有效感知电池容量中的再生和波动特性，在对锂电池剩余使用寿命预测时具有较高的预测精度和泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 变分模态 分解 集成 深度 模型 锂电池 剩余 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
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