[发明专利]一种基于神经网络预测电池热失控的方法在审
| 申请号： | 202110679481.3 | 申请日： | 2021-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN114417948A | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 王贤军;张敏;陈勇;李宗华;翟钧;吴炬 | 申请（专利权）人： | 重庆长安汽车股份有限公司;重庆长安新能源汽车科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/215 |
| 代理公司： | 重庆华科专利事务所 50123 | 代理人： | 康海燕 |
| 地址： | 400023 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明的目的是建立一种基于神经网络预测电池热失控的方法，包括S1：数据准备：基于实验室和用户车辆大数据平台积累的海量数据，获取车辆电池热失控相关数据；S2：建立特征数据集，进行归一化处理；S3：使用卷积神经网络，建立电池热失控预测模型；S4：训练和验证预测模型；S5：使用模型识别电池热失控异常。本发明通过基于实验室和车辆大数据平台积累的海量数据，构建大量特征参数，使用神经网络深度学习算法，训练和学习动力电池发生热失控的规律，构建并生成可预测热失控的模型，结合大数据实时采集车辆信号数据技术，能实时预测车辆发生热失控的风险，并及时发出预警。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 预测 电池 失控 方法 | ||
【主权项】：
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