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    > 基于LSTM-FFNN的電動叉車鋰離子電池健康狀態預測方法

    基于LSTM-FFNN的電動叉車鋰離子電池健康狀態預測方法

    1113   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 21:12:55
    本發明主要解決現有技術中，預測方法計算量大，預測結果精度低；提供一種基于LSTM?FFNN的電動叉車鋰離子電池健康狀態預測方法，減少了訓練模型所需的數據，提高了鋰電池健康狀態預測的精度。包括以下步驟：建立基于LSTM的時間尺度參數預測模型,以預測放電過程中時間尺度參數開路電壓V的變化；從時間尺度參數預測模型的開路電壓V中提取循環尺度參數放電至最小電壓的時間Tmin；建立基于FFNN的循環尺度參數預測模型，以預測鋰電池容量C，從而得到鋰電池健康狀態預測值SOH。結合了LSTM對長時間序列的預測能力和FFNN的算法簡單性，實現了從時間尺度參數到循環尺度參數的預測，減少了訓練模型所需的數據，提高了鋰電池健康狀態預測的精度。
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    “基于LSTM-FFNN的電動叉車鋰離子電池健康狀態預測方法” 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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