[发明专利]一种基于VMD与BP神经网络的锂电池剩余寿命预测方法在审
| 申请号： | 202211168061.X | 申请日： | 2022-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN115586444A | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 许夏;梁子君;杨文静;薛瑞;王睿涵;李雨琪 | 申请（专利权）人： | 合肥学院 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥拓信专利代理事务所(普通合伙) 34251 | 代理人： | 徐海燕 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于VMD与BP神经网络的锂电池剩余寿命预测方法，属于锂电池寿命预测技术领域，包括以下步骤：提取锂电池的电池容量数据，将数据分成训练集与测试集；对训练集与测试集的电池容量数据进行变分模态分解，分解为一系列IMF函数，作为电池容量数据在不同尺度下的特征；对BP神经网络进行初始化设置，将分解后训练集的锂电池容量数据在不同尺度下的特征作为BP神经网络的输入，训练得到预测模型；利用测试集进行测试，并验证预测模型的准确性。本发明的基于VMD与BP神经网络的锂电池剩余寿命预测方法，能够有效的预测电池SOH，有较好预测效率和预测精度，有效的判断其未来的工作能力，及时发现问题，避免不必要的麻烦和损失。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 vmd bp 神经网络 锂电池 剩余 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
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