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公开(公告)号：CN117849628A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410263144.X
申请日：2024-03-08
Applicant: 河南科技学院 , 河南锂动电源有限公司 , 河南中新绿动能源有限公司
IPC: G01R31/367 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/392 , G01R31/396 , G06F123/02
Abstract: 基于时序变换记忆网络的锂离子电池健康状态估计方法，包括以下步骤：建立电池循环寿命试验的实验平台，获取电池健康状况数据集；将数据集中充电过程的电压曲线分割成等电压间隔，并提取等电压间隔之间的时间差构建特征；使用滑动窗口来处理每个特征获得时间序列数据；利用一维卷积神经模块对时间序列数据进行充分卷积处理得到特征向量；将得到的特征向量送入时序变换记忆网络；将从时序变换记忆网络得到的解码数据通过两层全连接层进行映射和转换实现最终的SoH估计。能够解决序列数据中的短期模式和长期依赖问题，加速并行处理不同层次的信息，显著提高了基于深度学习估计方法的估计性能和泛化能力。
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公开(公告)号：CN117849628B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410263144.X
申请日：2024-03-08
Applicant: 河南科技学院 , 河南锂动电源有限公司 , 河南中新绿动能源有限公司
IPC: G01R31/367 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/392 , G01R31/396 , G06F123/02
Abstract: 基于时序变换记忆网络的锂离子电池健康状态估计方法，包括以下步骤：建立电池循环寿命试验的实验平台，获取电池健康状况数据集；将数据集中充电过程的电压曲线分割成等电压间隔，并提取等电压间隔之间的时间差构建特征；使用滑动窗口来处理每个特征获得时间序列数据；利用一维卷积神经模块对时间序列数据进行充分卷积处理得到特征向量；将得到的特征向量送入时序变换记忆网络；将从时序变换记忆网络得到的解码数据通过两层全连接层进行映射和转换实现最终的SoH估计。能够解决序列数据中的短期模式和长期依赖问题，加速并行处理不同层次的信息，显著提高了基于深度学习估计方法的估计性能和泛化能力。
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