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申请/专利权人：南通乐创新能源有限公司
摘要：本发明公开了一种基于SMOE模型和EIS的电池RUL预测方法，测试并采集电池EIS和RUL数据，构建基于多头注意力机制的SMOE模型，基于多头注意力机制的SMOE模型包含三个专家子模型、一个门控网络模型和三个注意力机制计算模块，训练和校验基于多头注意力机制的SMOE模型，预测电池RUL，在基于多头注意力机制的SMOE模型训练完毕之后，在基于多头注意力机制的SMOE模型效果良好的前提下部署基于多头注意力机制的SMOE模型，并使用部署好的基于多头注意力机制的SMOE模型对电池RUL进行预测。本发明能够更有效地处理电池EIS数据，提供准确、高效的RUL预测，对于电池健康管理具有重要意义。
主权项：1.一种基于SMOE模型和EIS的电池RUL预测方法，其特征在于包含以下步骤：S1、测试并采集电池EIS和RUL数据；S2、构建基于多头注意力机制的SMOE模型，基于多头注意力机制的SMOE模型包含三个专家子模型、一个门控网络模型和三个注意力机制计算模块；S3、训练和校验基于多头注意力机制的SMOE模型；S4、预测电池RUL，在基于多头注意力机制的SMOE模型训练完毕之后，在基于多头注意力机制的SMOE模型效果良好的前提下部署基于多头注意力机制的SMOE模型，并使用部署好的基于多头注意力机制的SMOE模型对电池RUL进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通乐创新能源有限公司 一种基于SMOE模型和EIS的电池RUL预测方法
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