买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司

摘要：本发明提供了一种电池SOH评估模型的构建方法及电池SOH值的评估方法，涉及电池评估技术领域，包括：获取第一训练数据集和第二训练数据集；其中，所述第一训练数据集包括多个未标注SOH标签的第一电池数据样本，所述第二训练数据集包括多个标注SOH标签的第二电池数据样本，所述第二训练数据集的样本数量远小于所述第一训练数据集的样本数量；基于所述第一训练数据集内各个所述第一电池数据样本之间的样本间隔，从所述第一训练数据集中确定多个样本对，并利用各个所述样本对对预先构建的相似度模型进行训练；根据训练得到的相似度模型和或所述第二训练数据集构建电池SOH评估模型。本发明可以有效降低电池SOH评估的难度和成本。

主权项：1.一种电池SOH评估模型的构建方法，其特征在于，包括：获取第一训练数据集和第二训练数据集；其中，所述第一训练数据集包括多个未标注SOH标签的第一电池数据样本，所述第二训练数据集包括多个标注SOH标签的第二电池数据样本，所述第二训练数据集的样本数量远小于所述第一训练数据集的样本数量；基于所述第一训练数据集内各个所述第一电池数据样本之间的样本间隔，从所述第一训练数据集中确定多个样本对，并利用各个所述样本对对预先构建的相似度模型进行训练；根据训练得到的相似度模型和或所述第二训练数据集构建电池SOH评估模型；所述基于第一训练数据集内各个所述第一电池数据样本之间的样本间隔，从所述第一训练数据集中确定多个样本对的步骤，包括：从所述第一训练数据集中随机抽取第一电池数据样本作为锚点样本；对于每个锚点样本，根据该锚点样本与所述第一训练数据集中其余第一电池数据样本之间的样本间隔，从所述第一训练数据集中确定该锚点样本分别对应的正样本和负样本；将该锚点样本与该锚点样本对应的正样本和或负样本组合成样本对；所述相似度模型包括特征映射层和第一回归层；所述利用各个所述样本对对预先构建的相似度模型进行训练的步骤，包括：通过所述特征映射层对所述样本对进行特征映射，得到所述样本对的样本距离；通过所述第一回归层根据所述样本距离确定所述样本对中各个样本之间的相似程度；根据所述相似程度和预设损失函数对相似度模型的参数进行更新；所述根据训练得到的相似度模型和或所述第二训练数据集构建电池SOH评估模型的步骤，包括：将相似度模型中的所述特征映射层与第二回归层进行链接得到第一SOH评估模型，并利用所述第二训练数据集对第一SOH评估模型进行训练；或，将所述相似度模型作为第二SOH评估模型；其中，所述电池SOH评估模型包括所述第一SOH评估模型或所述第二SOH评估模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 电池SOH评估模型的构建方法及电池SOH值的评估方法