建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型是管理、監(jiān)控和保護(hù)電動(dòng)汽車 (EV) 電池組的基礎(chǔ)?；谏疃葘W(xué)習(xí)算法的狀態(tài)估計(jì)方法的應(yīng)用可以顯著提高電池模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，但受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的巨大需求。本文通過利用基于新型深度遷移學(xué)習(xí)方法的多源數(shù)據(jù)來解決健康意識(shí)電池建模的挑戰(zhàn)。首先，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于云的電池管理框架，該框架能夠收集和處理來自各種電動(dòng)汽車的電池運(yùn)行數(shù)據(jù)，并為部署遷移學(xué)習(xí)方法提供基礎(chǔ)。收集的數(shù)據(jù)集中的電池健康狀態(tài)信息由通用感知模型標(biāo)記，它通常可用于量化不同電池組的老化狀態(tài)并促進(jìn)知識(shí)轉(zhuǎn)移過程。此外，還開發(fā)了一種深度遷移學(xué)習(xí)方法來促進(jìn)電池模型的訓(xùn)練過程，其中來自不同類型電動(dòng)汽車的運(yùn)行數(shù)據(jù)可用于建立狀態(tài)估計(jì)器。該方法通過從兩種類型的電動(dòng)巴士收集的電池運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。通過開發(fā)的健康狀態(tài)感知模型和遷移學(xué)習(xí)方法，電池模型誤差在整個(gè)生命周期內(nèi)可以控制在2.43%和1.27%。其中來自不同類型電動(dòng)汽車的運(yùn)行數(shù)據(jù)可用于建立狀態(tài)估計(jì)器。該方法通過從兩種類型的電動(dòng)巴士收集的電池運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。通過開發(fā)的健康狀態(tài)感知模型和遷移學(xué)習(xí)方法，電池模型誤差在整個(gè)生命周期內(nèi)可以控制在2.43%和1.27%。其中來自不同類型電動(dòng)汽車的運(yùn)行數(shù)據(jù)可用于建立狀態(tài)估計(jì)器。該方法通過從兩種類型的電動(dòng)巴士收集的電池運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。通過開發(fā)的健康狀態(tài)感知模型和遷移學(xué)習(xí)方法，電池模型誤差在整個(gè)生命周期內(nèi)可以控制在2.43%和1.27%。

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網(wǎng)址: 基于深度遷移學(xué)習(xí)的健康意識(shí)汽車電池狀態(tài)估計(jì),Applied Energy http://m.u1s5d6.cn/newsview561903.html