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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明公开一种锂电池内部老化模式预测方法、系统、设备及存储介质，涉及电池健康状态预测技术领域，该方法包括：获取锂电池的外部信号；所述外部信号包括锂电池的电压、电流、温度、以及充电时间；构建锂电池老化模式预测模型；所述锂电池老化模式预测模型包括锂离子电池的老化机理模块和锂离子电池数据驱动模块；所述锂离子电池数据驱动模块包括两层LSTM神经网络、全连接层以及注意力机制层；将锂电池的外部信号输入锂电池老化模式预测模型中，预测出锂电池内部的老化模式；使得电池老化模式识别系统能根据锂离子电池工作时的外部信号来准确预测锂离子电池内部的老化模式。
主权项：1.一种锂电池内部老化模式预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取锂电池的外部信号；所述外部信号包括锂电池的电压、电流、温度、以及充电时间；构建锂电池老化模式预测模型；所述锂电池老化模式预测模型包括锂离子电池的老化机理模块和锂离子电池数据驱动模块；所述锂离子电池数据驱动模块包括两层LSTM神经网络、全连接层以及注意力机制层；将锂电池的外部信号输入锂电池老化模式预测模型中，预测出锂电池内部的老化模式；其具体包括以下步骤：通过锂离子电池的老化机理模块建立电池外部信号与电池内部老化模式的映射关系；通过将锂电池外部信号与其内部老化模式的映射关系输入锂离子电池数据驱动模块中依次经过两层LSTM神经网络中的遗忘门、输入门和输出门，得到时序数据；通过注意力机制层对时序数据中个体特征进行整合，将整合后的关键信息通过全连接层输出，获得锂电池内部金属锂沉积电流；根据锂电池内部金属锂沉积电流来预测锂电池内部的老化模式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种锂电池内部老化模式预测方法、系统、设备及存储介质
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