一种基于热-神经网络耦合模型的电池温度估计方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于热‑神经网络耦合模型的电池温度估计方法，属于电池管理技术领域。该方法为：S1：选定待测电池，收集整理该电池的规格及关键几何参数，获取电池模型建立以及温度估计所需的实验数据集；S2：考虑极耳热效应并基于切比雪夫伽辽金近似法建立电池的低阶热模型，进行参数辨识获得热模型未知参数，并结合扩展卡尔曼滤波EKF算法实时估计电池关键温度；S3：基于长短期记忆神经网络建立并训练电池数据驱动模型，确定电池产热、荷电状态SOC和环境温度与电池关键温度间的映射关系；S4：通过集成学习算法adaboost耦合物理热模型与神经网络模型，并优化二者的融合权重，进而实现准确的电池温度估计。
基本信息
专利标题 ：
一种基于热-神经网络耦合模型的电池温度估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114325404A
申请号 ：
CN202111499134.9
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
胡晓松庞晓青邓忠伟刘文学谢翌李佳承彭景辉
申请人 ：
重庆大学
申请人地址 ：
重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号
代理机构 ：
北京同恒源知识产权代理有限公司
代理人 ：
赵荣之
优先权 ：
CN202111499134.9
主分类号 ：
G01R31/367
IPC分类号 ：
G01R31/367 G01R31/3842
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01R
测量电变量；测量磁变量
G01R31/367
••其软件，例如 使用建模或查找表进行电池测试
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01R 31/367
申请日 : 20211209
申请日 : 20211209
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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