发明专利已授权

基于AdaBoost-CBP神经网络的电动汽车锂离子电池健康状态估算方法

📄 申请号：CN201910814961.9 📄 发布日：2026/07/10

著录项目信息

申请日

2019-08-30

公开号

CN110659722A

公开日

2020-01-07

申请人

江苏大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_04

IPC 分类号

G06N3_04 , G06K9_62 , G01R31_367 , G01R31_392 ,

技术画像

所属领域

锂离子电池电池状态估计机器学习神经网络锂离子电池

应用场景

电动汽车电池管理, 电池健康监测, 储能系统

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摘要

本发明提出了一种基于AdaBoost-CBP神经网络的电动汽车锂离子电池健康状态估算方法。由于放电电压、放电电流、循环充放电次数在电池使用过程中变化趋势明显，本发明采用这三种参数作为SOH估算的输入数据，并将电池容量作为输出参数。由于电池数据存在噪音并呈现非线性变化特性，采用扩展卡尔曼滤波算法进行去噪。针对BP神经网络易陷入局部最优的问题，采用分数微积分理论对其梯度下降法进行优化。最后，将分数阶BP神经网络作为弱学习器，利用AdaBoost算法的自适应加强性能增强学习器的拟合能力，并将每轮弱学习器进行集成得到强学习器，以提高学习器的多样性，实现各学习器在不同工况数据下性能的优势互补，有效提高估算精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230718

✅ 授权

20200204

?? 实质审查的生效：

20200107

📄 公开

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议价

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