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申请/专利权人：泉州装备制造研究所
摘要：本发明提供一种基于EIS多重相关分析的电池健康状态估计方法，属于电池健康状态预测领域，包括：获取若干第一特征和若干第二特征，并组成具有多个特征的特征集；对每个特征均分别计算相关系数，得到M个相关性列表；根据公式计算各特征的重要性分数，并根据分数进行重要性排序，获取重要性排序在前m的m个特征作为输入特征；构建基于向量加权平均算法的回声状态网络，采用输入特征作为训练数据对回声状态网络进行训练。本发明构建基于向量加权平均算法的回声状态网络作为预测网络，并选择最优的特征作为训练数据，有效提升估计准确性。
主权项：1.一种基于EIS多重相关分析的电池健康状态估计方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、构建基于EIS数据集的等效电路模型，并提取与等效电路模型的阻抗谱参数相关的若干第一特征，对EIS数据集进行DRT分析得到解码的DRT曲线，提取与DRT曲线中波峰与波谷相关的若干第二特征，由各第一特征和各第二特征组成具有多个特征的特征集；步骤S2、对于特征集中的每个特征，均分别采用M种相关性分析方法进行计算相关系数，对于每一种相关性分析方法，由所计算的相关系数形成相关性列表，得到M个相关性列表；步骤S3、根据公式计算各特征的重要性分数，并根据分数进行重要性排序，获取重要性排序在前m的m个特征作为输入特征，其中，Fix的值为当前计算的特征在第i个相关性列表中的排名，1≤i≤M；步骤S4、构建基于向量加权平均算法的回声状态网络，采用输入特征作为训练数据对回声状态网络进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 泉州装备制造研究所 一种基于EIS多重相关分析的电池健康状态估计方法
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