[发明专利]基于进化注意力机制的LSTM电池健康状态估计方法有效
| 申请号： | 202110540306.6 | 申请日： | 2021-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN113376540B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 金海燕;崔宁敏;蔡磊 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/392 | 分类号： | G01R31/392;G01R31/367 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 刘娜 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于进化注意力机制的LSTM电池健康状态估计方法，具体为：首先，获取锂电池的额定容量、n条恒流充电电压曲线和当前的SOH，定义特征提取中的三个参数，对曲线进行特征提取和处理；之后定义注意力参数W，使用W来构造基于注意力机制的LSTM模型；通过非支配排序遗传算法II对参数进行优化，得到一组表现最优的个体；再选择一个MSE值最小的个体，对该个体进行解码，将老化特征划分为训练集和测试集，将测试集输入到解码后的LSTM模型中，根据测试集得出电池SOH估计结果。本发明方法，可以自适应地从电压曲线上获取合适的老化特征采样范围，提升自动化程度，同时提高SOH估计方法的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 进化 注意力 机制 lstm 电池 健康 状态 估计 方法 | ||
【主权项】：
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