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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本申请涉及电池电化学阻抗谱在线估计方法及装置，方法包括：调用训练好的机器学习模型；机器学习模型基于电池离线测试获得的离线弛豫电压曲线数据及对应的离线电化学阻抗谱数据训练得到；获取待估计电池的在线监测弛豫电压曲线数据；根据在线监测弛豫电压曲线数据，通过机器学习模型对待估计电池进行EIS数据在线估计，得到待估计电池的在线EIS数据。相较传统在线测量法，本发明无需集成专用测量电路，具有低成本、易使用的优势；而相较传统在线估计法，本发明的方法排除了SOC变化所带来的干扰，估计精度得到大幅提高，对于发展基于EIS的电池先进诊断技术具有重要意义。
主权项：1.一种电池电化学阻抗谱在线估计方法，其特征在于，包括步骤：调用训练好的机器学习模型；所述机器学习模型基于电池离线测试获得的离线弛豫电压曲线数据及对应的离线电化学阻抗谱数据训练得到；在线获取待估计电池的在线监测弛豫电压曲线数据；根据所述在线监测弛豫电压曲线数据，通过所述机器学习模型对所述待估计电池进行EIS数据在线估计，得到所述待估计电池的在线EIS数据；其中，在线监测弛豫电压曲线数据的获取过程，包括：在所述待估计电池开始卸载电流后，采用变频采样法对所述待估计电池的在线弛豫电压信号进行采样，得到所述待估计电池的在线弛豫电压变频采样数据；根据所述在线弛豫电压变频采样数据、所述待估计电池开始卸载电流前的电池电压和电池电流进行数据预处理，得到所述在线监测弛豫电压曲线数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 电池电化学阻抗谱在线估计方法及装置
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