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

📄 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。

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

当前第 / 件

一种基于自编码单分类模型的泥石流监测预警方法

同领域国内专利 · IPC: (G01R31_367)

G01R31_00 G01R31_01 G01R31_02 G01R31_08 G01R31_11 G01R31_12 G01R31_14 G01R31_16 G01R31_18 G01R31_24 G01R31_26 G01R31_265 G01R31_28 G01R31_317 G01R31_3177 G01R31_3185 G01R31_327 G01R31_34 G01R31_36 G01R31_364 G01R31_367 G01R31_378 G01R31_379 G01R31_382 G01R31_3835 G01R31_3842 G01R31_385 G01R31_387 G01R31_388 G01R31_389 G01R31_392 G01R31_396 G01R31_40 G01R31_42 G01R31_44 G01R31_50 G01R31_52 G01R31_54 G01R31_55 G01R31_56 G01R31_58 G01R31_62 G01R31_64 G01R31_66 G01R31_67 G01R31_68 G01R31_69 G01R31_72 覆盖48个领域

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