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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本申请属于电池安全技术领域，具体公开了硬壳电池过充内压诊断方法、诊断系统和电池管理系统。通过本申请，通过检测电池防爆阀表面的非电气量——应变参数，分别构建应变参数‑电池表面温度实测值和荷电状态SOC的近似物理模型和PINN模型，将近似物理模型中各物理参量作为待训练的参数组，通过损失函数和梯度下降法进行参数拟合，提高了诊断准确率。此外，构建的总损失函数综合PINN模型预测数据、实测数据、近似物理模型的物理信息相互之间的偏离，结合参数辨识和模型训练，将物理信息的参数辨识过程和神经网络的学习过程动态结合，提升模型学习效率。
主权项：1.一种硬壳电池过充内压诊断方法，其特征在于，所述硬壳电池具有防爆阀，所述诊断方法包括：获取待测电池防爆阀表面应变参数实测值、电池表面温度实测值和荷电状态SOC；将待测电池表面温度实测值和SOC共同输入至训练好的PINN模型，得到待测电池防爆阀表面应变参数预测值；计算待测电池防爆阀表面应变参数预测值和应变参数实测值的差值，判断该差值是否超出诊断阈值，诊断为内压异常，否则，诊断为内压正常；所述PINN模型通过以下方式训练得到：以电池表面温度，SOC作为训练样本，电池防爆阀表面应变参数实测值作为标签，输入PINN模型进行训练，使其同时学习电池防爆阀应变参数和电池表面温度与SOC的近似物理模型的物理信息和实测数据的数据特征，训练的损失函数由第一损失、第二损失和第三损失共同构成，所述第一损失表征实测数据与物理信息之间的损失值，用于衡量近似物理模型和实测数据之间的偏离度；所述第二损失表征PINN模型的预测值与物理信息之间的损失值，用于衡量近似物理模型和PINN模型预测数据之间的偏离度；所述第三损失表征PINN模型预测数据与实测数据之间的损失值，用于衡量实测数据和PINN模型预测数据之间的偏离度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 硬壳电池过充内压诊断方法、诊断系统和电池管理系统
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