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申请/专利权人：西安交通大学

摘要：基于特征解耦和趋势保持的锂电池跨域容量估计方法，包括：分别采集在不同工况下工作的锂电池充电过程中的过程量信号，包括：电压、电流和时间；将工况一下采集的数据作为源域数据，将工况二下采集的数据作为目标域数据；建立包括公有特征提取器、私有特征提取器、解码器、预测器和域分类器的域自适应网络；输入有标签的源域数据和无标签的目标域数据对该网络进行训练；训练完成后，将无标签的目标域数据输入训练好的域自适应网络进行前向传播，训练好的域自适应网络输出容量预测结果，实现不同工况下锂电池容量估计和健康状态评估。本公开能够有效提高估计精度、减小了域间差异以及保持了锂电池退化趋势信息从而提高了鲁棒性。

主权项：1.一种基于特征解耦和趋势保持的锂电池跨域容量估计方法，包括如下步骤：S100：通过电池健康管理系统采集在不同工况下工作的锂电池充电过程的过程量信号，将所述工况一下采集的过程量信号作为源域数据，其所对应的真实容量值是已知的，将所述工况二下采集的过程量信号作为目标域数据，其所对应的容量值是未知的；S200：建立包括公有特征提取器、私有特征提取器、解码器、预测器和域分类器的域自适应网络；S300：同时输入有标签的源域数据和无标签的目标域数据对所述域自适应网络进行训练；S400：训练完成后，将无标签的目标域数据输入训练好的域自适应网络进行前向传播，所述训练好的域自适应网络用于输出容量估计结果，实现不同工况下锂电池的容量估计和健康状态评估；其中，步骤S300中，对所述域自适应网络进行训练包括以下子步骤：S301：将有标签的源域数据和无标签的目标域数据同时输入公有特征提取器和私有特征提取器中进行前向传播，提取源域数据和目标域数据的特征，记为： ， ，其中：和分别表示从源域数据提取的公有特征和私有特征；和分别表示从目标域数据提取的公有特征和私有特征；S302：将所提取的公有特征和私有特征加和之后经过解码器进行前向传播，得到解码数据，记为： ；其中：表示源域或目标域的公有特征与私有特征之和；S303：将所提取的源域数据的公有特征输入预测器进行前向传播，获得容量标签预测值，记为；S304：将所提取的源域数据和目标域数据的公有特征经域分类器进行前向传播，获得域标签预测值，记为0或1；S305：根据所述容量标签预测值、域标签预测值、解码数据，计算得到预测器、域分类器、编码器和解码器的损失函数，再结合特征之间的区分性损失函数构造目标函数，目标函数构造完成后，进行反向传播；S306：重复执行步骤S301到步骤S304，当迭代次数达到设定的最大迭代次数时，域自适应网络训练完成。

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