一种基于稳定特征和AS-TCN模型的锂电池健康状态估计方...
公开
摘要
本发明涉及对锂电池健康状态评估方法的改进，具体为一种基于稳定特征和AS‑TCN模型的锂电池健康状态估计方法，可实现SOH进行准确高效的监测，包含以下步骤：步骤S1：选定待测锂电池进行充放电实验，实验中需要采集的技术参数包括恒流充电工况下的电压值、温度值、采集时间点及对应周期的电池容量值；步骤S2：对每一组循环充放电周期的电压和温度数据按相同时间节点进行曲线拟合和数据预处理；步骤S3：通过动态时间规整重心平均算法对采集到的数据进行聚类，其中包括动态时间规整距离算法对时间错位的情况下确定两个序列的最优比对，之后将聚类后的电压和温度序列分为用于模型预测的训练数据集和测试数据集；步骤S4：搭建注意力可分离时间卷积网络模型。
基本信息
专利标题 ：
一种基于稳定特征和AS-TCN模型的锂电池健康状态估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114578249A
申请号 ：
CN202111586407.3
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2021-12-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周丹华王斌吴红
申请人 ：
江苏省安全生产科学研究院
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区花园路9号
代理机构 ：
常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
林琳
优先权 ：
CN202111586407.3
主分类号 ：
G01R31/392
IPC分类号 ：
G01R31/392
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
G01R31/392
••确定电池老化或退化,例如健康状态
法律状态
2022-06-03 ：
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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