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    基于深度學習的鋰離子電池組健康狀態預測方法

    702   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 21:38:16
    本發明公開基于深度學習的鋰離子電池組健康狀態預測方法，包括以下步驟：S1、提取鋰離子電池組的放電特征參數，并對放電特征參數進行相關性分析；S2、根據相關性分析的結果獲取原始特征數據集，并進行特征降維；S3、構建節點退化數據預測模型；S4、將降維特征集輸入節點退化數據預測模型中，獲取鋰離子電池組的節點退化預測數據；S5、將節點退化預測數據轉化為節點狀態分布預測數據，并基于節點狀態分布預測數據獲取鋰離子電池組健康狀態預測結果。本發明能夠按照特征提取—相關性分析—特征降維—節點狀態分布預測—系統健康狀態預測的流程，實現了對鋰離子電池組健康狀態的準確預知。
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    聲明：
    “基于深度學習的鋰離子電池組健康狀態預測方法” 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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