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申请/专利权人：博睿斯数字能源(深圳)有限公司
摘要：本发明公开了一种用于电池容量的检测方法，获取电池不同环境条件下的数据，并从数据中提取电压、电流、温度的历史变化和负载条件的特征，最后将采集的特征整合为数据集，将神经网络模型部署在嵌入式系统中，对电池电量状态进行检测，并在电池电量状态检测的过程中实时评估神经网络模型性能，并根据评估的性能对模型进行自适应调整；将实时监控和预测结果显示在车辆的显示屏上，使得用户能够了解车辆的电池状态和容量。使用结构化剪枝技术、量化感知训练和自适应学习率算法，显著优化了神经网络模型的计算资源使用，解决了现有技术中高精度模型在资源受限的嵌入式系统和移动设备中面临的计算资源和功耗限制问题。
主权项：1.一种用于电池容量的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取电池不同环境条件下的数据，并从数据中提取电压、电流、温度的历史变化和负载条件的特征，最后将采集的特征整合为数据集；利用得到的数据集构建和训练多任务神经网络模型用于处理时间序列数据并对训练好的神经网络模型进行交叉验证和测试，得到训练并验证后的多任务神经网络模型；对训练并验证后的多任务神经网络模型进行结构化剪枝，移除对电池电量状态SOC预测影响小的神经元和连接并对剪枝后的神经网络模型进行重新训练，将神经网络模型参数从浮点数转换为低精度整数进行量化感知训练；利用自适应学习率算法，使神经网络模型能够在获取新的传感器数据时进行即时更新并建立增量更新机制，并监控传感器数据的变化趋势，当检测到数据分布发生显著变化时，触发神经网络模型增量更新，通过部分新数据进行微调；将优化后的神经网络模型部署在嵌入式系统中，对电池电量状态SOC进行检测，并在电池电量状态SOC检测的过程中实时评估神经网络模型性能，并根据评估的性能对模型进行自适应调整；将实时监控和预测结果显示在车辆的显示屏上，使得用户能够了解车辆的电池状态和容量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 博睿斯数字能源(深圳)有限公司 一种用于电池容量的检测方法
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