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申请/专利权人：南通乐创新能源有限公司
摘要：本发明公开一种基于HS‑MOE模型和EIS数据的预测电池RUL方法，包括步骤：S1测试并采集电池EIS和RUL数据。S2构建HS‑MOE模型：包含2层多专家模型和门控网络模型，每一个层级均包含多个专家子模型和一个门控网络模型；在每一专家层级，使用3个专家子模型，每个子模型均是MLP模型。S3训练和校验HS‑MOE模型：在Keras平台实现模型代码并训练，数据按8:2的比例分成训练集合和测试集合，在训练集合上训练模型，在测试集合上校验模型。S4预测电池RUL：在模型训练完毕后，部署模型并对电池的RUL进行预测。本发明提升模型的表达能力和预测精度，提高整体模型的鲁棒性和泛化能力，减少过拟合风险。
主权项：1.一种基于HS-MOE模型和EIS数据的预测电池RUL方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1.测试并采集电池EIS和RUL数据：采用专业的阻抗谱测试仪器，覆盖频率范围为10-2HZ至105HZ，在频率范围中间按一定间隔选取选取5个至60个频率值，优选60个作为样例；并且记录每个频率对应的阻抗的实部和虚部数据，以及需要预测的目标值；步骤S2.构建HS-MOE模型：HS-MOE模型包含2层多专家模型和门控网络模型，每一个层级均包含多个专家子模型和一个门控网络模型；在每一专家层级中，使用3个专家子模型，每个子模型均是MLP模型；所述MLP子专家模型包含1个输出层、2个中间层和1个输出层，其中中间层的神经元个数均为32；步骤S3.训练和校验HS-MOE模型：在Keras平台实现HS-MOE模型代码并训练，训练数据按8:2的比例分成训练集合和测试集合，在训练集合上训练模型，在测试集合上校验模型；步骤S4.预测电池RUL：在HS-MOE模型训练完毕之后，在模型效果良好的前提下，部署HS-MOE模型，并使用HS-MOE对电池的RUL进行预测。
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