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    基于遺傳卷積神經網絡的鋰電池健康狀態估計方法

    951   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 22:10:19
    本發明公開了一種基于遺傳卷積神經網絡的鋰電池健康狀態估計方法，具體為：針對不同類型鋰電池在恒流條件下進行充放電，直到電池壽命終止結束記錄，形成鋰電池恒流充電電壓曲線；在電池每一次充電后，確定該電池的當前容量，作為CNN模型的真實值；對記錄的電壓曲線使用特征點來表征一條電壓曲線，并作為CNN模型的輸入數據；初始化網絡結構及各參數；將處理過的訓練集數據進行分組，對每個CNN網絡進行訓練；將處理過的測試集數據輸入到一組CNN網絡結構中，選擇真實值和預測值之間均方誤差最小的網絡結構作為最終的預測模型。
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    聲明：
    “基于遺傳卷積神經網絡的鋰電池健康狀態估計方法” 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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