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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于时间分解与特征融合的锂离子电池健康状态评估方法及系统，包括获取锂离子电池老化数据，进行预处理，并提取关键特征，形成电池老化数据集；将数据进行序列化，基于时间分解将序列分为趋势项和季节项；将趋势项和季节项作为两个分量输入电池健康状态评估网络；交换序列的时间和通道维度，采用跳跃连接的方式融合时间维度信息和通道特征信息；将融合后的数据进行逆归一化后连接到单一线性层构成的投影层中，进行输入序列到输出序列的映射；使用训练好的网络预测锂离子电池的健康状态。本申请能解决电池老化过程中局部容量回升细节难以准确预测的问题，实现对锂离子电池健康状态的精准评估，保证锂离子电池的安全运行。
主权项：1.一种基于时间分解与特征融合的锂离子电池健康状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取锂离子电池老化过程的电压、电流、温度和容量数据；进行预处理，并提取关键特征，形成电池老化数据集；S2、将电池老化数据集中的数据序列化，基于时间分解将序列分为趋势项和季节项；将趋势项和季节项作为两个分量输入电池健康状态评估网络；S3、交换序列的时间和通道维度，采用跳跃连接的方式融合时间维度信息和通道特征信息；将融合后的数据进行逆归一化后连接到单一线性层构成的投影层中，进行输入序列到输出序列的映射；S4、获取锂离子电池的实时老化数据，对锂离子电池健康状态评估网络进行迭代训练，并使用训练好的网络预测锂离子电池的健康状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 基于时间分解与特征融合的锂离子电池健康状态评估方法及系统
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