发明专利已授权

基于RKHS域匹配的迁移学习预测电池SOH方法

Name: 基于RKHS域匹配的迁移学习预测电池SOH方法
Brand: 电子科技大学
SKU: 2020109952462
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010995246.2 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2020-09-21

公开号

CN112285565A

公开日

2021-01-29

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01R31_367

IPC 分类号

G01R31_367 , G01R31_392 ,

技术画像

所属领域

迁移学习迁移学习电池健康管理电池状态估计

应用场景

电池管理系统, 电动汽车, 储能系统, 锂电池寿命预测

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摘要

本发明公开了一种基于RKHS域匹配的迁移学习预测电池SOH方法，通过提取两个电池的特征，利用域匹配算法对两个特征空间进行调整，使两个特征空间的条件分布和边缘分布相匹配，从而完成一阶统计量的匹配；再将特征空间通过核函数映射到可再生希尔伯特空间，实现高阶统计量的匹配；然后通过调整样本权重使得两个空间相关的样本权重变大，不相关的样本权重变小；这样通过域匹配方式可以利用一个电池数据做训练，用普通的机器学习算法来预测另一个电池的SOH，从而具有适用性高，预测精度高，实现简单等优点。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN112285565A

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该专利的转让价格是多少？

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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

20210713

✅ 授权

20210223

?? 实质审查的生效：

20210129

📄 公开

一种基于无监督迁移学习的电池SOH预测方法

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