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申请/专利权人：中山大学

摘要：本发明公开了一种基于相对位置矩阵和残差网络的电池早期寿命预测方法，本发明利用相对位置矩阵将原始时间序列数据转换为图像矩阵，在保持了时间序列特征的情况下，突出了原始数据的细微特征，对特征信息进行了增强，同时方便后续使用图像算法或模型进一步处理；利用残差网络来自动提取不同深度的隐藏特征信息并对多通道空间特征信息融合充分探索，残差网络在保持高性能的同时，所需要的参数量如样本容量‑电压关系数据和真实寿命数据等较少，易于训练；训练好的残差网络能够准确输出电池寿命预测结果，从而有利于对电池的使用和维护做出适当的安排，保障电池的使用安全和降本增益。本发明广泛应用于电池健康检测技术领域。

主权项：1.一种基于相对位置矩阵和残差网络的电池早期寿命预测方法，其特征在于，所述基于相对位置矩阵和残差网络的电池早期寿命预测方法包括：获取残差网络；获取待预测电池的待处理容量-电压关系数据；对所述待处理容量-电压关系数据进行处理，获得双通道图像；将所述双通道图像输入到所述残差网络，获取所述残差网络输出的电池寿命预测结果；其中，所述残差网络经过以下训练过程的训练：对样本电池进行老化过程；所述老化过程包括多个循环过程；分别在至少部分所述循环过程中对所述样本电池进行检测，获得各所述循环过程各自对应的样本容量-电压关系数据；使用相对位置矩阵，将各所述样本容量-电压关系数据分别转换成各自相应的样本图像数据；以所述样本图像数据作为所述残差网络的输入数据，以所述样本电池的真实寿命数据作为所述残差网络的期望输出，对所述残差网络进行训练；所述使用相对位置矩阵，将各所述样本容量-电压关系数据分别转换成各自相应的样本图像数据，包括：对于任一所述样本容量-电压关系数据，获取所述样本容量-电压关系数据对应的样本容量时间序列和样本电压时间序列；使用所述相对位置矩阵对所述样本容量时间序列进行转换，获得所述样本图像数据；所述使用相对位置矩阵，将各所述样本容量-电压关系数据分别转换成各自相应的样本图像数据，还包括：在使用所述相对位置矩阵对所述样本容量时间序列进行转换之前，根据所述样本电压时间序列对所述样本容量时间序列进行Slinear插值处理；所述根据所述样本电压时间序列对所述样本容量时间序列进行Slinear插值处理，包括：获取所述样本容量时间序列和所述样本电压时间序列 ；其中，为目标次序为的所述循环过程检测得到的所述样本容量时间序列，为目标次序为的所述循环过程检测得到的所述样本电压时间序列，为Slinear插值处理前的序列总长；通过公式 ；进行计算；其中，为所述样本电压时间序列中的一个样本电压，为所述样本容量时间序列中与样本电压对应的样本容量最接近的右端点，为所述样本容量时间序列中与样本电压对应的样本容量最接近的左端点，为所述样本电压时间序列中与样本电压最接近的右端点，为所述样本电压时间序列中与样本电压最接近的左端点；令遍历所述样本电压时间序列中的全部样本电压，以相应的组成Slinear插值处理后的所述样本容量时间序列；其中，为Slinear插值处理后的序列总长。

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权利要求：

百度查询： 中山大学 基于相对位置矩阵和残差网络的电池早期寿命预测方法