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使用卷积神经网络装置从电阻抗测量结果中估计电池状态

摘要

本申请涉及使用卷积神经网络装置从电阻抗测量结果中估计电池状态。一种用于估计电化学电池的电池状态的计算机实现的方法和电池状态估计系统,包括:提供(S12)电化学电池(14)的电阻抗测量结果的系列,该系列根据相应测量频率(fs)排序;以及使用人工卷积神经网络装置(28)来确定(S20)电化学电池(14)的电池状态,该人工卷积神经网络装置被配置为接收电阻抗值的系列作为输入,其中该电阻抗值的系列被提供给人工卷积神经网络装置(28),该电阻抗值的系列对应于所提供的电阻抗测量结果的系列,其中该人工卷积神经网络装置(28)接收并处理所提供的电阻抗值系列,以从中生成表示与电化学电池(14)相关的电池状态(38)的至少一个输出信号。

著录项

  • 公开/公告号CN112698215A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 诺乌姆工程有限公司;

    申请/专利号CN202011140740.7

  • 发明设计人 瓦伦汀·博斯;

    申请日2020-10-22

  • 分类号G01R31/367(20190101);G01R31/3842(20190101);G01R31/389(20190101);G01R31/392(20190101);

  • 代理机构11262 北京安信方达知识产权代理有限公司;

  • 代理人艾娟;杨明钊

  • 地址 德国德累斯顿

  • 入库时间 2023-06-19 10:43:23

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