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申请/专利权人：上海炙云新能源科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于时频域联合特征的电池健康状态快速评估方法，包括步骤一，设计测试流程；步骤二，时频域数据获取；步骤三，联合特征提取；步骤四，构建评估模型；步骤五，部署应用；本发明通过充放电设备和炙云电芯交流阻抗分析仪分别进行调压曲线测试和电化学交流阻抗谱测试采集电池的表征内部状态的时频域数据，通过截取电池调压曲线区间的3.2‑3.3V较明显斜率变化阶段数据的电压均值、充电时长、电压方差的间接健康因子以及增量容量IC，由皮尔森相关系数方法计算与容量相关性，进一步剔除干扰因子，优化健康因子列表，并采用融合时频域特征方式构建电池残值估计模型，模型能学习到更全面的状态信息。
主权项：1.一种基于时频域联合特征的电池健康状态快速评估方法，包括步骤一，设计测试流程；步骤二，时频域数据获取；步骤三，联合特征提取；步骤四，构建评估模型；步骤五，部署应用；其特征在于：其中在上述步骤一中，根据电池类型、容量大小等参数信息，设置调压实验、静置、EIS测试实验详细内容，设计电池健康状态评估测试流程；其中在上述步骤二中，通过分容柜对电池进行20％SOC充电获取调压数据，即时域数据，通过电化学交流快速阻抗谱分析设备以宽频电流测试电池，获取EIS数据，即频域数据；其中在上述步骤三中，提取电压、EIS、DRT的间接和直接特征，构建电池预备健康因子列表，利用相关系数法剔除列表中的杂质元素，更新列表，作为模型输入的时频域联合特征；其中在上述步骤四中，采用机器学习回归估计器作为学习模型，将构建好的时频域特征作为输入学习电池老化规律，建立基于时频域联合特征的残值估计模型；其中在上述步骤五中，将构建时频域联合特征方法和容量估计算法部署在快速阻抗谱分析仪的数据分析模块中，以便利用学习好的模型快速评估电池健康状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海炙云新能源科技有限公司 一种基于时频域联合特征的电池健康状态快速评估方法
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