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公开(公告)号：CN116559679A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310706419.8
申请日：2023-06-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/392 , G01R31/387
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM和高斯过程回归的锂电池剩余寿命估计方法，包括：通过实验获取锂电池的原始数据，定义健康状态SOH以及电池的剩余寿命，处理数据；基于滑动窗口法构建输入输出，划分数据集；搭建LSTM网络，在训练集上训练并优化超参数；将训练数据集最后一个窗口数据输入到训练好的LSTM模型中进行滑动预测，直至电池失效；将LSTM网络的预测结果输入高斯过程回归模型作为其均值函数，使用高斯过程回归输出电池SOH的预测值，计算电池剩余寿命。本发明通过结合LSTM网络以及高斯过程回归模型，结合LSTM的长期预测能力以及高斯过程回归输出的概率信息，提高了电池剩余寿命预测准确性，还输出了电池剩余寿命预测中的不确定性。
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