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2024-11-02 12:31:48 發(fā)布于四川 0

摘要：本申請?zhí)峁┮环N電動汽車電池健康狀態(tài)預測方法及裝置，該方法包括：構建基于多尺度卷積神經網絡的原始模型；其中，原始模型至少包括多尺度池化層、通道注意力層、通道合并層、多尺度卷積層和輸出層；通過訓練數據和模型訓練配置數據對原始模型進行訓練，得到電池容量預測模型；將獲取到的傳感器采樣數據輸入至電池容量預測模型進行電池健康狀態(tài)評估得到相應結果。該方法及裝置不需要完整的充放電循環(huán)數據就能夠準確預測電池健康狀態(tài)，避免了因缺失完整充放電數據而造成的訓練和預測困難，提升了適用性和準確性，從而更好地適應新能源汽車實際使用中的各種充電習慣和環(huán)境條件。

專利內容

本申請?zhí)峁┮环N電動汽車電池健康狀態(tài)預測方法及裝置，該方法包括：構建基于多尺度卷積神經網絡的原始模型；其中，原始模型至少包括多尺度池化層、通道注意力層、通道合并層、多尺度卷積層和輸出層；通過訓練數據和模型訓練配置數據對原始模型進行訓練，得到電池容量預測模型；將獲取到的傳感器采樣數據輸入至電池容量預測模型進行電池健康狀態(tài)評估得到相應結果。該方法及裝置不需要完整的充放電循環(huán)數據就能夠準確預測電池健康狀態(tài)，避免了因缺失完整充放電數據而造成的訓練和預測困難，提升了適用性和準確性，從而更好地適應新能源汽車實際使用中的各種充電習慣和環(huán)境條件。G01R31/367(2019.01);G01R31/392(2019.01);G06N3/0464(2023.01);G06N3/084(2023.01);G06N3/0985(2023.01);G06N5/04(2023.01);G06F18/213(2023.01)

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