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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于双模型的锂离子电池组电压异常故障诊断方法，属于电池安全技术领域，包括步骤1：收集电池充放电数据，包括电流、电压、温度和SOC；步骤2：建立二阶等效电路模型，用最小二乘法辨识模型参数，得到不同温度和SOC下模型各参数；步骤3：建立LSTM和Dense模型，用收集的正常的锂电池运行数据训练网络模型；步骤4：LSTM预测得到的SOC分别用于二阶等效电路模型和Dense模型输出端电压，然后结合联合两个模型输出的端电压得到一个比之前更精确的端电压；步骤5：模型端电压与实际运行的端电压生成残差，用CUSUM评价残差，若超过阈值则认为发生了故障。
主权项：1.一种基于双模型的锂离子电池组电压异常故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：收集电池充放电数据，包括电流、电压、温度和SOC；步骤2：建立二阶等效电路模型ECM，用最小二乘法辨识模型参数，得到不同温度和SOC下二阶等效电路模型ECM的各参数；步骤3：建立LSTM和全连接层Dense模型，用收集的正常的锂电池运行数据训练网络模型；步骤4：LSTM预测得到的SOC分别用于二阶等效电路模型ECM和全连接层Dense模型输出端电压，然后联合两个模型输出的端电压得到一个精确的端电压；步骤5：模型端电压与实际运行的端电压生成残差，用CUSUM评价残差，若超过阈值则认为发生了故障。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于双模型的锂离子电池组电压异常故障诊断方法
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