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申请/专利权人：金陵科技学院
摘要：本发明公开了一种基于多源片段信息的锂离子电池健康状态估计方法和系统，属于锂离子电池的技术领域，所述方法包括在锂离子电池每个充放电循环的恒流充电阶段中选择随机的片段SOC区间，获取片段SOC区间的信息，并进行增量容量分析，将对应SOC区间充电容量的方差和平均差作为电气老化特征；在锂离子电池所有充放电循环中随机选择若干个阶段，并进行EIS测试，以获取阻抗信息；使用DRT测试对阻抗信息进行分析，并将设定时间段内的豫弛函数峰值作为阻抗老化特征；构建HAMN健康状态估计模型，利用HAMN健康状态估计模型进行未知锂离子电池的电池健康状态估计；本发明能够避免信息缺失，从而提高对锂离子电池健康状态评估的精确性。
主权项：1.基于多源片段信息的锂离子电池健康状态估计方法，其特征在于，包括：基于模拟的锂离子电池实际工况，在锂离子电池每个充放电循环的恒流充电阶段中选择随机的片段SOC区间，获取片段SOC区间的电压、容量和健康状态信息；根据片段SOC区间的电压、容量和健康状态信息，对每个片段SOC区间进行增量容量分析，并将对应SOC区间充电容量的方差和平均差作为电气老化特征；基于模拟的锂离子电池实际工况，在锂离子电池所有充放电循环中随机选择若干个阶段，并进行EIS测试，以获取阻抗信息和EIS测试的频率；使用DRT测试对获取的阻抗信息进行分析，并将设定时间段内的豫弛函数峰值作为阻抗老化特征；基于电气老化特征、阻抗老化特征和健康状态信息，构建HAMN健康状态估计模型；所述HAMN健康状态估计模型基于深度神经网络，且引入了混合注意力机制；基于未知锂离子电池的电气老化特征和阻抗老化特征，利用HAMN健康状态估计模型进行未知锂离子电池的电池健康状态估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 金陵科技学院 基于多源片段信息的锂离子电池健康状态估计方法和系统
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