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    基于多神經網絡耦合的電動叉車鋰電池剩余壽命預測方法

    693   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 20:57:26
    本發明是為了克服現有技術預測鋰電池剩余壽命時，計算復雜耗時長，預測精度低的問題，提供一種基于多神經網絡耦合的電動叉車鋰電池剩余壽命預測方法，提高了預測計算精度，減少了預測模型訓練時間，包括以下步驟：建立基于長短時記憶神經網絡的開路電壓預測模型，采用RMSprop算法和dropout正則化方法對網絡進行優化，從而預測鋰電池在放電循環中的開路電壓值VOC；把預測結果按順序劃分成多個放電循環，統計每個放電循環中從初始電壓至最小電壓間的開路電壓樣本個數NS，利用采樣時間TS相同，得到每個放電循環中放電至最小電壓的時間Tmin；建立基于人工神經網絡的容量預測模型，以預測鋰電池容量C，從而得到鋰電池剩余壽命預測值RUL。
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    聲明：
    “基于多神經網絡耦合的電動叉車鋰電池剩余壽命預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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    加工技術
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