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| 专利/申请号： | CN202210404832.4 | 专利名称： | 一种基于相关性分析与VMD-LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测方法 |
| 申请日： | 2022-04-18 | 申请/专利权人 | 安徽理工大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 安徽省淮南市山南新区泰丰大街168号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G01R31/367 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2022-07-22 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN114779087A | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 5 | 所属领域： | 锂电池管理技术 机器学习 时间序列分析专利转让搜索 |
应用场景：电动汽车电池健康监测; 储能系统寿命预测; 电子设备电池维护优化
摘 要：本发明公开了一种基于相关性分析与VMD‑LSTM的锂离子电池剩余寿命预测方法。属于锂离子电池容量检测技术领域。具体步骤如下：将锂离子电池放电功率、恒流充电时间、放电平均温度、放电截至电压以及恒流充电时间与恒压充电时间的比值作为电池容量特征参数，计算出这些特征参数与电池容量之间的相关系数，选取相关性最强的特征参数作为预测锂离子电池RUL的HI。同时利用VMD对选取出的HI进行信号分解，将其分解为全局衰减、局部再生和其他噪声三种模态分量，并将这三种模态分量作为HI进行RUL预测，有效避免了变量信息重叠，且分解过程具有较强的鲁棒性。对分解出的模态分量分别经LSTM进行RUL初步预测，最后对三种模态分量的预测结果进行累加以实现锂离子电池RUL的精准预测。
| 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） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 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 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 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 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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