本發明公開了一種基于混沌理論和非線性系統的鋰電池容量預測方法,該方法基于非線性分析方法深入挖掘鋰電池化成,分容數據的內在動態特征,構造出一個包含豐富信息的混沌相空間,為放電容量預測提供了一個優良的特征空間,由此便可以在特征空間上進行特征降維提取,將提取的降維特征填充到訓練集中,并利用填充后的訓練集訓練機器學習模型,從而建立起鋰電池的容量預測模型。本發明突破傳統方法的靜態和精度瓶頸,可動態及高精度預測鋰電池的放電容量,大幅減少分容工藝的時間和能耗。
聲明:
“基于混沌理論和非線性系統的鋰電池容量預測方法” 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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