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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及一种基于多视角特征融合的锂电池SOH估计方法，属于新能源锂电池技术领域。该方法包括：对锂电池进行重复充放电实验，收集锂电池充电过程中，低于总充电时间50％的电压和电流数据；对电压数据和电流数据进行预处理，分解为时序单维数据和空间矩阵数据两个视角；将电压和电流数据的两个视角数据作为SOH预测模型的输入，对SOH预测模型进行训练；获取待测锂电池电压和电流的两个视角数据，并输入训练好的SOH预测模型中进行SOH预测。本发明利用多视角融合的方式处理电压、电流数据，提供更加全面的健康状态语意信息，从而进行多视角信息处理和交互，提高预测精度。
主权项：1.一种基于多视角特征融合的锂电池SOH估计方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、对锂电池进行重复充放电实验，收集锂电池充电过程中，低于总充电时间50％的电压和电流数据；S2、对电压数据和电流数据进行预处理，分解为时序单维数据和空间矩阵数据两个视角；S3、将电压和电流数据的两个视角数据作为SOH预测模型的输入，对所述SOH预测模型进行训练；其中，所述SOH预测模型包括BF-GRU模块、CapsNet模块和注意力机制模块；S4、对待测锂电池执行步骤S1和S2的操作，得到电压和电流的两个视角数据，并输入训练好的SOH预测模型中进行SOH预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于多视角特征融合的锂电池SOH估计方法
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