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申请/专利权人：南通大学
摘要：本申请公开了一种基于CUR‑RBF‑PF的锂离子电池SOH估计方法，包括以下步骤：基于锂离子电池的历史老化数据，通过CUR提取锂离子电池的健康指标数据；基于RBF神经网络模型以及健康指标数据，获取锂离子电池的第一SOH估计值；通过粒子滤波器对锂离子电池的SOH值进行滤波优化，获取锂离子电池的第二SOH估计值。本申请通过CUR的方法对锂离子电池的退化数据进行特征提取，易实现，且提取到的特征数据与SOH具有较高的相关性。本申请在利用RBF实现锂离子电池SOH估计的基础上引入PF滤波算法针对其估计结果中存在的噪声问题进行了优化，利用PF优化后的SOH估计结果具有更高的精度。
主权项：1.基于CUR-RBF-PF的锂离子电池SOH估计方法，其特征在于，包括以下步骤：基于锂离子电池的历史老化数据，通过CUR提取所述锂离子电池的健康指标数据；基于RBF神经网络模型以及所述健康指标数据，获取所述锂离子电池的第一SOH估计值；通过粒子滤波器对所述锂离子电池的SOH值进行滤波优化，获取所述锂离子电池的第二SOH估计值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 基于CUR-RBF-PF的锂离子电池SOH估计方法
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