公开(公告)号：CN118731748A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410763988.0

申请日：2024-06-13

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 张菁 ,  任山 ,  任丽佳

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G01D21/02 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑GRU的锂电池健康状态预测方法，包括包括以下步骤：步骤S1：获取电动汽车的锂电池寿命衰减的真实数据集，该数据集是基于特定的驾驶周期进行记录，主要特征为时间、电压、电荷量和温度，步骤S2：根据步骤1的数据集，针对锂电池寿命衰减的特征参数，建立LSTM‑GRU的神经网络模型，步骤S3：将数据集分为训练集和测试集。本发明提供一种基于LSTM‑GRU的锂电池SOH预测方法，旨在使用一种适用性强并且准确的模型，能够用其准确预测电动汽车锂电池SOH，该模型避免了高复杂性和高训练成本的问题，通过从锂电池充电的相关数据中提取有用的特征，并使用LSTM‑GRU的神经网络模型，对现有的电动汽车的锂电池SOH进行准确预。