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申请/专利权人：重庆迪马工业有限责任公司
摘要：本发明提供了一种电池退化诊断方法、装置、设备及存储介质，通过获取源域电池充放数据集、目标域电池充放数据集以及当前电池充放数据集后确定源域训练样本集和目标域训练样本集，将源域训练样本集输入初始源域电池诊断模型进行训练，得到待迁移源域电池诊断模型，并确定待迁移源域电池诊断模型的模型训练参数并迁移至初始目标域电池诊断模型，根据目标域训练样本集进行训练，得到优化目标域电池诊断模型，将当前电池充放数据集输入优化目标域电池诊断模型，得到电池退化诊断结果；本方法通过对充放电压数据进行量化电池的退化模式确定，避免先验知识的基础构建，并通过迁移学习解决不同电池的退化模式量化问题，能适应更多电池退化模式量化场景。
主权项：1.一种电池退化诊断方法，其特征在于，所述电池退化诊断方法包括：获取源域电池充放数据集、目标域电池充放数据集以及当前电池充放数据集；根据所述源域电池充放数据集和目标域电池充放数据集确定源域训练样本集和目标域训练样本集；将所述源域训练样本集输入初始源域电池诊断模型进行训练，得到待迁移源域电池诊断模型，并确定待迁移源域电池诊断模型的模型训练参数，所述初始源域电池诊断模型为针对源域训练样本集构建的初始模型；将所述模型训练参数迁移至初始目标域电池诊断模型，并根据所述目标域训练样本集进行训练，得到优化目标域电池诊断模型，所述初始目标域电池诊断模型为针对目标域训练样本集构建的初始模型；将所述当前电池充放数据集输入优化目标域电池诊断模型，得到电池退化诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆迪马工业有限责任公司 一种电池退化诊断方法、装置、设备及存储介质
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