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    基于深度學習的鋰離子電池壽命遷移預測方法

    975   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 22:28:57
    本發明提出一種新的鋰離子電池壽命遷移預測方法：首先，建立同溫度同倍率不同配方電池的容量退化數據庫；其次，確定好目標電池后，通過相似性度量選擇出與目標電池容量退化規律相似的電池；最后，基于深度學習方法開展跨配方電池壽命遷移預測，實現目標電池的剩余循環壽命預測。同時，考慮經濟性目標和電池壽命退化的不可逆轉性，優化設計電池循環壽命試驗，節省電池試驗設計。該方法能夠針對鋰離子電池實現準確的剩余壽命預測，大幅度地減少研發階段壽命試驗的試驗時間和試驗量，縮短新產品研發周期，降低研發階段費用，有效提高了系統的可靠性和安全性。
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