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申请/专利权人：金陵科技学院
摘要：本发明公开了一种基于CMMOG模型的未知锂离子电池健康状态估计方法、系统、设备和存储介质，属于锂电池技术领域，方法包括对数据集中的所有锂离子电池均进行多次的充放电循环，收集每个锂离子电池在每次充放电循环中的电池数据和健康状态数据；根据每个锂离子电池在每个充放电循环中的电池数据，确定锂离子电池的主要老化指标和辅助老化指标；建立基于卷积神经网络和混合多门控循环单元的CMMOG健康状态估计模型；将未知锂离子电池的主要老化指标和辅助老化指标，输入至CMMOG健康状态估计模型，获得未知锂离子电池的健康状态估计值；对随机组合特征和非训练工况样本的电池健康状态能够做出高精度的估计。
主权项：1.基于CMMOG模型的未知锂离子电池健康状态估计方法，其特征在于，包括：对数据集中的所有锂离子电池均进行多次的充放电循环，收集每个锂离子电池在每次充放电循环中的电池数据和健康状态数据；充放电循环包括恒流充电阶段、恒压充电阶段和脉冲放电阶段；根据每个锂离子电池在每个充放电循环中的电池数据，确定锂离子电池的主要老化指标和辅助老化指标；基于数据集中锂离子电池的主要老化指标、辅助老化指标和健康状态数据，建立基于卷积神经网络和混合多门控循环单元的CMMOG健康状态估计模型；将未知锂离子电池的主要老化指标和辅助老化指标，输入至CMMOG健康状态估计模型，获得未知锂离子电池的健康状态估计值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 金陵科技学院 基于CMMOG模型的未知锂离子电池健康状态估计方法、系统、设备和存储介质
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