發(fā)明

2024-11-02 12:31:48 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)預(yù)測方法及裝置，該方法包括：構(gòu)建基于多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原始模型；其中，原始模型至少包括多尺度池化層、通道注意力層、通道合并層、多尺度卷積層和輸出層；通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練配置數(shù)據(jù)對原始模型進行訓(xùn)練，得到電池容量預(yù)測模型；將獲取到的傳感器采樣數(shù)據(jù)輸入至電池容量預(yù)測模型進行電池健康狀態(tài)評估得到相應(yīng)結(jié)果。該方法及裝置不需要完整的充放電循環(huán)數(shù)據(jù)就能夠準確預(yù)測電池健康狀態(tài)，避免了因缺失完整充放電數(shù)據(jù)而造成的訓(xùn)練和預(yù)測困難，提升了適用性和準確性，從而更好地適應(yīng)新能源汽車實際使用中的各種充電習(xí)慣和環(huán)境條件。

專利內(nèi)容

本申請?zhí)峁┮环N電動汽車電池健康狀態(tài)預(yù)測方法及裝置，該方法包括：構(gòu)建基于多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原始模型；其中，原始模型至少包括多尺度池化層、通道注意力層、通道合并層、多尺度卷積層和輸出層；通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練配置數(shù)據(jù)對原始模型進行訓(xùn)練，得到電池容量預(yù)測模型；將獲取到的傳感器采樣數(shù)據(jù)輸入至電池容量預(yù)測模型進行電池健康狀態(tài)評估得到相應(yīng)結(jié)果。該方法及裝置不需要完整的充放電循環(huán)數(shù)據(jù)就能夠準確預(yù)測電池健康狀態(tài)，避免了因缺失完整充放電數(shù)據(jù)而造成的訓(xùn)練和預(yù)測困難，提升了適用性和準確性，從而更好地適應(yīng)新能源汽車實際使用中的各種充電習(xí)慣和環(huán)境條件。G01R31/367(2019.01);G01R31/392(2019.01);G06N3/0464(2023.01);G06N3/084(2023.01);G06N3/0985(2023.01);G06N5/04(2023.01);G06F18/213(2023.01)

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網(wǎng)址: 一種電動汽車電池健康狀態(tài)預(yù)測方法及裝置2024.pdf專利下載 http://m.u1s5d6.cn/newsview1704156.html