公开(公告)号：CN115267588A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210930707.7

申请日：2022-08-04

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 彭纪昌 ,  陈凯 ,  孟锦豪 ,  刘海涛 ,  郝思鹏 ,  黄焕炀

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/388

Abstract: 本发明公开了一种基于局部容量增量特征的锂电池健康状态估计方法，包括：获取锂电池的充电数据，评估20％至80％荷电状态对应的电压范围；将每一轮电压范围划分电压区间，并对电压区间进行电压修复；将电压修复的每个电压区间划分电压子区间，计算每个子区间对应的局部电压容量增量；将局部电压容量增量输入支持向量回归模型中训练，直至均方根误差损失函数收敛，得到优化后的电压区间；实时采集当前充放电循环次数下的锂电池充电片段，根据充电片段选择对应经优化的电压区间，得到多电压区间的联合估计值，并通过卡尔曼滤波算法得出当前锂电池健康状态估计的最优估计。本发明解决了无人搬运车数据驱动模型健康状态估计困难的问题。