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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Bert架构锂离子电池健康管理预训练大模型的多任务微调方法,属于锂离子电池的健康管理领域。方法包括:收集锂离子电池电流、电压和环境温度数据;对收集到的数据进行数据预处理,确保数据的准确性和完整性;在预训练模型阶段,基于Bert模型架构,在输入层搭建全连接前馈层和位置嵌入层,同时搭建多头自注意力层、残差连接和层归一化层,以及全连接前馈层组成的Bert模块,最后输出层搭建全连接前馈层用以输出掩码电压,完成预训练模型构建;在微调阶段,根据相应任务对预训练模型进行相应微调,微调最后的全连接前馈层或者嵌入不同的全连接前馈层,获得最终相应任务的结果。
主权项:1.基于Bert架构锂离子电池健康管理预训练大模型的多任务微调方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:S1:收集属于无标签数据的锂离子电池电流、电压和环境温度数据,包括充放电时刻和静置时刻,将其作为预训练数据;收集有标签数据,包括荷电状态SOC、健康状态SOH、终点寿命EOL或剩余寿命RUL值,将其作为微调数据;S2:对收集到的数据进行数据预处理,包括处理缺失值和处理异常值操作,并随机对部分处理好的电压数据做掩码处理;S3:在预训练模型阶段,基于Bert模型架构,在输入层搭建全连接前馈层和位置嵌入层,同时搭建多头自注意力层、残差连接和层归一化层,以及全连接前馈层组成的Bert模块,最后输出层搭建全连接前馈层用以输出掩码电压,完成预训练模型构建;S4:在微调阶段,根据相应任务对预训练模型进行相应微调,微调最后的全连接前馈层或者嵌入不同的全连接前馈层,获得最终相应任务的结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 重庆大学 基于Bert架构锂离子电池健康管理预训练大模型的多任务微调方法
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