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基于充电电压曲线几何特征的锂电池健康状态估计方法

摘要

本发明公开了一种基于充电电压曲线几何特征的锂电池健康状态估计方法,利用锂电池充电过程的电压时间序列曲线,从中提取包含几何特征的关键点,并对所提取关键点之间的梯度、采样熵进行计算,获得老化特征;将该老化特征作为输入,运用长短记忆神经网络建立锂电池SOH估计模型,从而建立了基于大数据的锂电池SOH估计模型,实现了对锂电池SOH的准确估计。本发明无需锂电池的先验知识,能够自动地从锂电池日常工况中获取有效信息,实现锂电池的SOH估计,对于锂电池实际应用中SOH的准确获取具有重要意义。

著录项

  • 公开/公告号CN112098873B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 四川大学;

    申请/专利号CN202010826062.3

  • 申请日2020-08-17

  • 分类号G01R31/392(20190101);G01R31/367(20190101);H01M10/42(20060101);

  • 代理机构11870 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人李林合

  • 地址 610064 四川省成都市武侯区一环路南一段24号

  • 入库时间 2022-08-23 11:52:22

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