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申请/专利权人:西安工程大学
摘要:本发明公开了基于SD‑Crossformer的锂电池健康状态预测方法,针对输入数据中存在的噪声问题,提出堆叠降噪自编码器用于重建输入数据。该模块接受损坏或者噪声较多的数据作为输入,训练自编码器来恢复原始数据,从而迫使模型学习到数据中的关键特征;其次,为了捕捉电池容量退化模型的周期性模式,设计了频率加权注意力机制,对分段嵌入的维度数据行频域转换,并结合频域信息加权计算维度间的注意力,从而识别不同维度之间的频率相关性,有效的提升锂电池健康状态SOH的预测准确性。本发明采用网格搜索法训练模型获得最佳参数,保证了模型的搜索效率和结果的可靠性。
主权项:1.基于SD-Crossformer的锂电池健康状态预测方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:步骤1:获取锂电池容量衰减数据集,对数据集进行降噪处理后将其按照比例划分训练集和测试集;步骤2:构建锂电池状态预测SD-Crossformer模型;步骤3:将训练集输入上述构建好的SD-Crossformer模型中,采用网格搜索法获取模型最佳参数;步骤4:将测试集输入到步骤3训练后的模型中,输出锂电池健康状态预测的结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 西安工程大学 基于SD-Crossformer的锂电池健康状态预测方法
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