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    基于ARMA和Elman神經網絡聯合建模的電池健康狀態評估方法

    869   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 00:26:46
    本發明公開了一種基于ARMA和Elman神經網絡聯合建模的電池健康狀態評估方法，該方法包括：基于自回歸移動平均(ARMA)模型和Elman神經網絡建立融合模型，應用經驗模態分解對電池循環次數與剩余容量的實驗數據進行處理，對分解得到的本征模態函數IMF分量和殘余分量分別進行建模，最后疊加融合模型，生成估計的SOH序列，實現對電池健康狀態的準確預測。通過實驗驗證，本發明考慮了復雜變化對電池健康狀態的影響，完成了對鈷酸鋰的老化測試結果的預測，提高了評估的準確性。
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    聲明：
    “基于ARMA和Elman神經網絡聯合建模的電池健康狀態評估方法” 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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    加工技術
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