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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种基于KL散度和保留网络的电池健康状态估计方法及装置，该方法包括：通过B样条算法，对任意时间间隔的电压‑时间数据进行拟合，得到目标B样条曲线；生成第一时间戳数据，将所述第一时间戳数据输入所述目标B样条曲线，生成电压序列数据；根据所述电压序列数据，提取KL散度的特征；将所述KL散度的特征进行组合，得到初始KL散度二维矩阵；对所述初始KL散度二维矩阵进行标准化处理，得到目标KL散度二维矩阵；将所述目标KL散度二维矩阵输入保留网络架构中，得到目标电池健康状态估计模型。本发明能够实现高精度、低训练时间成本、低训练空间成本的锂离子电池健康状态估计，能广泛应用于电池管理技术领域。
主权项：1.一种基于KL散度和保留网络的电池健康状态估计方法，其特征在于，包括：通过B样条算法，对任意时间间隔的电压-时间数据进行拟合，得到目标B样条曲线；生成第一时间戳数据，将所述第一时间戳数据输入所述目标B样条曲线，生成电压序列数据；根据所述电压序列数据，提取KL散度的特征；将所述KL散度的特征进行组合，得到初始KL散度二维矩阵；对所述初始KL散度二维矩阵进行标准化处理，得到目标KL散度二维矩阵；将所述目标KL散度二维矩阵输入保留网络架构中，得到目标电池健康状态估计模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 基于KL散度和保留网络的电池健康状态估计方法及装置
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