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岳家辉; 夏向阳; 蒋戴宇; 周冠东; 徐志强; 张媛; 吕崇耿;
长沙理工大学电气与信息工程学院;
国网湖南省电力有限公司;
规模化电池储能应用技术湖南省工程研究中心;
锂离子电池; 剩余寿命; 健康状态; 电压片段数据; 混合模型;
机译:基于变体长短期记忆神经网络的锂离子电池剩余的健康状态估算和剩余的寿命预测
机译:基于同时输入和状态估计算法的锂离子电池容量的在线预测和剩余使用寿命
机译:基于改进的布谷鸟搜索粒子滤波器和新型荷电状态估计方法的锂离子电池剩余使用寿命预测
机译:使用基于模型的混合滤波和数据驱动方法预测锂离子电池的剩余使用寿命
机译:基于电化学模型的锂离子电池充电状态和健康状态估计。
机译:基于高斯过程混合的锂离子电池剩余使用寿命预测
机译:基于多特征数据和机制融合的健康诊断状态和剩余的锂离子电池的使用寿命预测
机译:基于电化学的老化模型对锂离子电池的放电终止和寿命终止预测。
机译:用于使用基于健康指标的适应性修改的剩余寿命模型来估计电池剩余寿命的设备,方法和计算机程序产品
机译:基于模型的使用寿命监控系统,特别是用于预测汽车零部件的剩余使用寿命,从而使用现有的仪器为模型计算磨损提供数据
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