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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及一种基于数据模拟与机器学习的锂离子电池阻抗谱等效电路参数在线辨识方法，属于电池检测技术领域。该方法包括：通过实验获得少量电池第一个循环的EIS以及对应的改良Randles等效电路模型AR‑ECM参数组，并确定AR‑ECM参数组的参数倍率矩阵；根据电池第一个循环的AR‑ECM参数组以及参数倍率矩阵，通过插值得到AR‑ECM数据集，将AR‑ECM参数集带入数学模型中生成EIS曲线，得到EIS和AR‑ECM参数综合数据库；实测一条EIS曲线，将其分割成高频部分和低频部分，并计算其与数据库中对应的EIS曲线的欧式距离，根据距离就近选取若干EIS曲线及其对应的AR‑ECM参数组，并结合各个参数的EIS特征分别训练GPR模型，再将实测EIS的数据特征输入对应GPR模型，分别估计出AR‑ECM中影响EIS的高低频参数。本发明能够稳定、准确、快速地自动识别EIS的AR‑ECM参数。
主权项：1.一种基于数据模拟与机器学习的锂离子电池阻抗谱等效电路参数在线辨识方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：S1、通过实验获得若干电池第一个循环的EIS以及对应的改良Randles等效电路模型AR-ECM参数组，并确定AR-ECM参数组的参数倍率矩阵；S2、选取若干电池第一个循环的参考AR-ECM参数组两两相互结合，并将其进行第一次线性插值后与确定的参数倍率矩阵相乘，再进行第二次线性插值得到AR-ECM数据集，将AR-ECM参数集带入数学模型中生成对应的EIS曲线，得到高低频EIS和AR-ECM参数综合数据库；S3、实测一条EIS曲线，将其分割成高频部分和低频部分，并计算其与数据库中对应的EIS曲线的欧式距离，根据距离就近选取若干EIS曲线及其对应的AR-ECM参数组，并结合各个参数的特征工程提取对应的EIS数据特征用于训练各个参数所对应的GPR模型，从实测EIS中提取参数数据特征并投入到训练好的各个GPR模型中，分别估计出AR-ECM中影响EIS曲线高频和低频的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于数据模拟与机器学习的锂离子电池阻抗谱等效电路参数在线辨识方法
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