公开(公告)号：CN119535271A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411926935.2

申请日：2024-12-25

Applicant: 长安大学

Inventor： 耿莉敏 ,  胡循泉 ,  舒俊豪 ,  山世玉 ,  赵扬 ,  王铮 ,  陈昊

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G01R31/385 ,  G01R31/387 ,  G01R31/378

Abstract: 本发明涉及电池管理技术领域，具体涉及一种同类锂离子电池健康状态估计方法、系统、设备及存储介质；包括以下步骤：采集锂离子电池在充放电循环恒流充电阶段的电压、电流、容量和对应的采样时间数据；基于电压、电流、容量和对应的采样时间数据得到容量增量曲线和恒流充电曲线；基于分段聚合近似算法对容量增量曲线和恒流充电曲线进行降维处理，得到低维容量增量曲线和低维恒流充电曲线；将低维的容量增量曲线和低维恒流充电曲线融合，得到融合特征；本发明将低维容量增量曲线和低维恒流充电曲线融合作为评估电池健康特征，不但降低了数据维度，同时保留了反映电池健康状态的信息，从而提高了特征提取的效率与准确性。

公开(公告)号：CN118980957A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411086782.5

申请日：2024-08-08

Applicant: 长安大学

Inventor： 耿莉敏 ,  赵扬 ,  胡循泉 ,  舒俊豪 ,  山世玉 ,  赵卫艳 ,  尉小龙

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/385 ,  G01R31/387 ,  G01R31/378 ,  G01R31/367 ,  G01R31/396

Abstract: 本发明提供一种锂离子电池健康状态估计方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：采集锂离子电池在充放电循环恒流充电阶段的电压、电流、容量和对应的采样时间数据；基于所述的电压、电流、容量和对应的采样时间数据得到容量增量曲线；基于分段聚合近似算法对所述容量增量曲线进行处理，生成短序列容量增量数据曲线；基于GAF算法将所述的短序列容量增量数据曲线进行转化，生成图片数据；采用2DCNN网络从所述图片数据中提取第一维度特征，利用1DCNN网络从容量增量曲线中提取第二维度特征，基于特征融合网络将所述第一维度特征和第二维度特征进行融合，生成融合综合特征；基于LSTM模型将所述融合综合特征进行训练，输出健康状态估计结果。