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摘 要:本发明公开了一种基于多传感器数据融合的锂电池健康状态估计方法,采集锂电池数据,运用去趋势交叉相关分析法对数据集进行特征提取并进行数据集划分;构建基STGCN和Pyraformer模型的锂电池组电池健康状态模型;通过STGCN提取由锂电池组的多维度参数数据构成的空间参数序列的局部电池容量变化特征,将获得的特征输入到Pyraformer中建立空间参数序列与全局锂电池组健康状态的变化联系;运用均匀初始化对SDO进行初始化操作,将改进后的多元学习引入到SDO中得到改进的UMSDO算法;利用UMSDO优化STGCN‑Pyraformer模型中的超参数,获取对应的最优参数,对电池健康状态进行预测,得到电池健康状态的预测结果。本发明能够被应用于锂电池健康状态预测的建模过程中,确保锂电池健康状态预测的准确性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310686242.X | 专利名称: | 一种基于多传感器数据融合的锂电池健康状态估计方法 |
申请日: | 2023-06-09 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01R31/392搜分类 传感器 状态估计搜索 |
公开/公告日: | 2024-03-26 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116774086B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |