[发明专利]一种基于双差分曲线的动力电池健康状态估计方法在审
| 申请号： | 202011434214.1 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112611976A | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 孙京诰;张晨阳;陈佳林;苏广昊 | 申请（专利权）人： | 华东理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/392 | 分类号： | G01R31/392;G01R31/396;G01R31/385;G01K13/00;G06F30/27;G01R31/367 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200237 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于双差分曲线的动力电池健康状态估计方法。对于电池管理系统来说，准确预测电池的健康状态可以有效地确保系统的可靠性和安全性，为将来电池的合理使用提供参考。本发明设计了一种基于双差分曲线的动力电池健康状态估计方法，通过充分使用增量容量曲线和温度差分曲线的信息，得到每一周期对应的特征向量，并通过一维卷积神经网络（CNN）和改进的循环神经网络（RNN）模型对电池健康状态（SOH）进行估计，其中一维CNN用于特征提取，改进的RNN用于时间序列预测，并同时克服了传统RNN的缺点，进而得到一种充分利用过程信息且估计准确的电池健康状态估计方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双差分 曲线 动力电池 健康 状态 估计 方法 | ||
【主权项】：
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