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摘要：本发明提供一种状态评估模型的训练方法、电池健康状态评估方法及装置，训练方法包括：获取电池样本在充电状态下的电化学阻抗谱样本和开路电压值样本；根据电化学阻抗谱样本，确定不同频段各自对应的阻抗特征参数样本；将所有阻抗特征参数样本和开路电压值样本输入至初始状态评估模型中，得到初始状态评估模型输出的预测电池健康状态评估结果；根据预测电池健康状态评估结果和由电池容量表征的电池健康状态，更新初始状态评估模型的模型参数，得到训练好的状态评估模型。通过采集实车数据样本（即电化学阻抗谱样本和开路电压值样本），对模型进行训练，能够得到准确性较高的状态评估模型，进而可提高待测电池对应的电池健康状态评估结果的准确性。
主权项：1.一种状态评估模型的训练方法，其特征在于，包括：获取电池样本在充电状态下的电化学阻抗谱样本和开路电压值样本；根据所述电化学阻抗谱样本，确定不同频段各自对应的阻抗特征参数样本；将所有阻抗特征参数样本和所述开路电压值样本输入至初始状态评估模型中，得到所述初始状态评估模型输出的预测电池健康状态评估结果；根据所述预测电池健康状态评估结果和由电池容量表征的电池健康状态，更新所述初始状态评估模型的模型参数，得到训练好的状态评估模型。
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百度查询： 湖南行必达网联科技有限公司 状态评估模型的训练方法、电池健康状态评估方法及装置
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