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申请/专利权人：西安交通大学
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118294837A
主分类号：G01R31/392
分类号：G01R31/392;G01R31/385;G01R31/378;G01R31/367
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：一种非完备数据下锂离子电池剩余寿命预测方法，先构建基于健康状态SOH的退化模型框架，针对碎片化数据，进行时间变量转换、坐标轴旋转；再利用函数型主成分分析对退化过程进行建模，基于转换后数据建立了关于健康状态的剩余寿命预测模型；最后利用梯度下降迭代寻优算法预测锂离子电池剩余寿命；本发明具有在数据缺失情况下，能有效实现锂离子电池剩余寿命预测的优点，克服了传统方法依赖退化时间、数据缺失情况下预测精度较低等问题。
主权项：1.一种非完备数据下锂离子电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1构建基于健康状态SOH的退化模型框架；步骤2利用函数型主成分分析对退化过程进行建模；步骤3利用梯度下降迭代寻优算法预测锂离子电池剩余寿命。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种非完备数据下锂离子电池剩余寿命预测方法
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