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公开(公告)号:CN118050640B
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202311639816.4
申请日:2023-11-30
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明提供一种基于面积特征与数据驱动的锂电池RUL预测方法及系统,包括:获取在设定倍率下充电的电压数据及温度数据,计算温度和电压变化的比值得到DTV曲线,采用去噪平滑方法对DTV曲线进行预处理;在平滑的DTV曲线中选取三个特征点,包括两个波峰值点和一个波谷点,计算三个点所连接的三角形的面积S;建立基于点积注意力的BILSTM模型,利用面积S作为输入,得到电池的最大剩余容量预测值;利用得到的最大剩余容量预测值计算得到电池的RUL值。本发明引入区域三角面积的概念,并提取区域面积S作为健康因子,建立电池退化过程中的微相变与宏观信号之间的联系,引入点积注意力,增强模型的对强关联性特征的捕捉能力,提高预测精度和泛化性。
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公开(公告)号:CN118050640A
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202311639816.4
申请日:2023-11-30
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明提供一种基于面积特征与数据驱动的锂电池RUL预测方法及系统,包括:获取在设定倍率下充电的电压数据及温度数据,计算温度和电压变化的比值得到DTV曲线,采用去噪平滑方法对DTV曲线进行预处理;在平滑的DTV曲线中选取三个特征点,包括两个波峰值点和一个波谷点,计算三个点所连接的三角形的面积S;建立基于点积注意力的BILSTM模型,利用面积S作为输入,得到电池的最大剩余容量预测值;利用得到的最大剩余容量预测值计算得到电池的RUL值。本发明引入区域三角面积的概念,并提取区域面积S作为健康因子,建立电池退化过程中的微相变与宏观信号之间的联系,引入点积注意力,增强模型的对强关联性特征的捕捉能力,提高预测精度和泛化性。
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