发明专利已授权

一种基于Koopman门控残差神经网络的锂电池SOH预测方法及系统

📄 申请号：CN202610529615.6 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2026-04-21

公开号

CN122063457B

公开日

2026-06-23

申请人

南京信息工程大学

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_389 , G01R31_392 , G01R31_396 , G01R31_374 , G06N3_045 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , G06N3_082 , G06F18_213 , G06F18_25 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

新能源汽车, 储能系统, 电池维护与梯次利用, 消费电子

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摘要

本发明涉及电池健康管理技术领域，公开了一种基于Koopman门控残差神经网络的锂电池SOH预测方法及系统，该方法包括获取锂电池的电化学阻抗谱数据；基于等效电路模型从电化学阻抗谱数据中拟合提取第一物理特征，并确定特征频率点，提取特征频率点下的电化学阻抗虚部值作为第二频域特征；基于所述第一物理特征，生成电池健康状态的初始先验估计值，并对初始先验估计值进行动态趋势修正，得到修正后的先验估计值；将第一物理特征、第二频域特征及修正后的先验估计值输入预先训练好的Koopman门控残差神经网络模型，通过该模型的自适应门控融合机制输出电池健康状态的最终预测值。本发明实现电池健康状态较精确、高鲁棒性在线预测。

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

基于地理坐标与物种分类双重匹配的植物数据库功能性状补全方法

当前第 / 件

一种生物炭比表面积和芳香族化合物吸附量预测方法

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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