發(fā)明

2024-08-03 12:26:09 發(fā)布于四川 0

摘要：本申請?zhí)峁┮环N電動汽車電池健康狀態(tài)評估方法及裝置，該方法包括：采集基礎(chǔ)鋰離子電池數(shù)據(jù)；對基礎(chǔ)鋰離子電池數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，得到第一特征矩陣；采用次成分分析算法對第一特征矩陣進(jìn)行補充，得到第二特征矩陣；對第二特征矩陣進(jìn)行特征篩選，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；基于隨機森林算法構(gòu)建原始模型，并通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對原始模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的電池健康狀態(tài)預(yù)測模型；應(yīng)用根據(jù)電池健康狀態(tài)預(yù)測模型對電動汽車的電池進(jìn)行實時健康狀態(tài)評估，得到評估結(jié)果。可見，該方法及裝置能夠?qū)崟r監(jiān)控電池的健康狀態(tài)，準(zhǔn)確性高，從而能夠及時進(jìn)行預(yù)警和處理，保障電動汽車使用的安全性和可靠性。

專利內(nèi)容

本申請?zhí)峁┮环N電動汽車電池健康狀態(tài)評估方法及裝置，該方法包括：采集基礎(chǔ)鋰離子電池數(shù)據(jù)；對基礎(chǔ)鋰離子電池數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，得到第一特征矩陣；采用次成分分析算法對第一特征矩陣進(jìn)行補充，得到第二特征矩陣；對第二特征矩陣進(jìn)行特征篩選，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；基于隨機森林算法構(gòu)建原始模型，并通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對原始模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的電池健康狀態(tài)預(yù)測模型；應(yīng)用根據(jù)電池健康狀態(tài)預(yù)測模型對電動汽車的電池進(jìn)行實時健康狀態(tài)評估，得到評估結(jié)果。可見，該方法及裝置能夠?qū)崟r監(jiān)控電池的健康狀態(tài)，準(zhǔn)確性高，從而能夠及時進(jìn)行預(yù)警和處理，保障電動汽車使用的安全性和可靠性。B60L3/00(2019.01);B60L58/10(2019.01);G01R31/367(2019.01);G01R31/00(2006.01);G01R31/392(2019.01)

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