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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：一种基于类脑计算的电池SOH在线评估方法，包括离线获取IC曲线、离线训练残差脉冲神经网络以及在线评估电池SOH；离线获取IC曲线是基于BMS采集的电压、电流数据，采用差分计算和高斯滤波平滑的预处理方式，得到不同老化状态下IC曲线；离线训练残差脉冲神经网络是采用残差脉冲神经网络构建SOH评估模型，利用离线数据对模型参数进行训练；在线评估电池SOH是将未做标签的测试数据输入到离线训练好的模型中，输出得到对应的SOH标签，实现电池在线SOH评估；本发明提升电池的安全性和使用寿命。
主权项：1.一种基于类脑计算的电池SOH在线评估方法，其特征在于，包括以下步骤：1基于BMS采集的电压、电流数据，采用差分计算和高斯滤波平滑的预处理方式，得到不同老化状态下电池IC曲线；2采用残差脉冲神经网络构建SOH评估模型，利用离线数据对模型参数进行训练；3将未做标签的测试数据输入到离线训练好的SOH评估模型中，输出得到对应的SOH标签，实现电池在线SOH评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种基于类脑计算的电池SOH在线评估方法
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