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申请/专利权人：南通乐创新能源有限公司
摘要：本发明公开一种基于SMOE模型和电池融合数据的SOH和RUL联合预测方法，包括步骤：S1.测试并采集电池数据。S2.对不同来源的数据进行融合。S3.构建SMOE模型：包括多个专家子模型和一个门控网络模型；每个子模型均是CNN‑BiLSTM模型；CNN模型提取输入数据的空间特征，BiLSTM模型提取输入数据的时序规律。S4.训练和校验SMOE模型：在Keras平台实现模型代码并训练。S5.预测电池SOH和RUL：在模型训练完毕后，部署模并预测电池SOH和RUL。本发明基于SMOE模型，对不同来源的数据进行融合，使用CNN和BiLSTM模型组合多个专家模型，提高整体模型的表达能力和预测精度。
主权项：1.一种基于SMOE模型和电池融合数据的SOH和RUL联合预测方法，其特征在于，包括如下实现步骤：步骤S1.测试并采集电池数据；所述采集的电池数据有2个来源：一是电池的电流、电压、温度和SOH数据；二是电池的电流、电阻、阻抗和RUL数据；步骤S2.对不同来源的数据进行融合；对不同来源的电池运行数据以及对应的SOH和RUL数据进行融合；通过计算不同数据集合的数量的最小公倍数，然后将每个数据集合进行重复，使得每个数据集合的数量增加至它们的最小公倍数，并将增加数量之后的数据进行纵向拼接，得到融合之后的数据；步骤S3.构建SMOE模型：SMOE模型包括多个专家子模型和一个门控网络模型；每个子模型均是CNN-BiLSTM模型；CNN模型提取输入数据的空间特征，BiLSTM模型提取输入数据的时序规律；步骤S4.训练和校验SMOE模型：在Keras平台实现SMOE模型代码并训练，训练数据按8：2的比例分成训练集合和测试集合，在训练集合上训练模型，在测试集合上校验模型；步骤S5.预测电池SOH和RUL：在SMOE模型训练完毕之后，在模型效果良好的前提下，部署SMOE模型，并使用SMOE对电池的SOH和RUL进行预测。
全文数据：
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百度查询： 南通乐创新能源有限公司 一种基于SMOE模型和电池融合数据的SOH和RUL联合预测方法
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