基于RGAN的锂离子电池健康状态估计方法及系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于RGAN的锂离子电池健康状态估计方法及系统，包括：获取锂电池的充放电电压、电流数据并进行预处理；基于锂电池的充电电压数据提取老化特征；将老化特征输入至训练好的基于回归生成对抗网络的SOH估计模型，得到锂离子电池健康状态值。本发明基于回归生成对抗网络的电池SOH估计方法能够有效检测异常老化特征，防止传感器故障、噪声等干扰SOH估计结果，避免造成SOH估计结果偏离；具有异常老化特征检测精度高、可靠性强，SOH估计精度高的优点，适用于在线SOH估计。
基本信息
专利标题 ：
基于RGAN的锂离子电池健康状态估计方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611597A
申请号 ：
CN202210224183.X
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张承慧赵光财段彬康永哲蒯宇航
申请人 ：
山东大学
申请人地址 ：
山东省济南市历下区经十路17923号
代理机构 ：
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 ：
董雪
优先权 ：
CN202210224183.X
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G01R31/392 G01R31/367
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-06-10 ：
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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