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摘要：基于机械应力特性的锂电池SOC智能在线估算方法，包括以下步骤：获取软包电池在充放电过程中机械应力、温度、电流和电压的数据，记为原始数据；将原始数据送入第一线性层处理，从而将输入维度转换为隐藏层维度，获得转换数据；将转换数据送入残差层，残差层的输出依次经均方根归一化层、第二线性层和Sigmoid激活函数后，获得电池的SoC估算；以温度、电流、电压和机械应力测量值作为输入，通过利用BiMamba‑X神经网络模型捕捉软包锂离子电池在充放电过程中的温度变化特征、机械应力特征和电流‑电压特征，避免信息的丢失和过度压缩，使模型能够保留更多的原始信息，专注于电池工作范围内的关键状态，提高了估算精度。

主权项：1.基于机械应力特性的锂电池SOC智能在线估算方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：获取软包电池在充放电过程中机械应力、温度、电流和电压的数据，记为原始数据；具体为：步骤1.1：通过机械应力测试装置夹持软包电池，并获得机械应力测试装置与软包电池外表面之间均匀的机械应力；步骤1.2：将机械应力测试装置和软包电池一同置于恒温箱内，再通过温度传感器对软包电池负极耳处的温度进行采集；步骤1.3：通过电池测试设备对软包电池进行测试，并获得软包电池的电流和电压数据；步骤2：将原始数据送入第一线性层处理，从而将输入维度转换为隐藏层维度，获得转换数据；步骤3：将转换数据送入残差层，残差层包括第一残差模块和第二残差模块，转换数据在残差层中的处理过程包括以下步骤：步骤3.1：转换数据通过第一残差模块中的均方根归一化层和第一Mamba-X模块后，再通过残差连接将转换数据直接加到第一Mamba-X模块的输出上，并得到第一叠加数据；步骤3.2：第一叠加数据通过第二残差模块中的均方根误差归一化层和第二Mamba-X模块后，再通过残差连接将第二Mamba-X模块的输出与第一叠加数据叠加，并得到第二叠加数据；步骤4：将第二叠加数据依次经均方根归一化层、第二线性层和Sigmoid激活函数后，获得电池的SoC估算；其中，第一Mamba-X模块和第二Mamba-X模块的结构相同且均包括第一线性投影层、第二线性投影层和第三线性投影层；数据在第一Mamba-X模块和第二Mamba-X模块内的处理过程为，将输入数据分别送入第一线性投影层和第二线性投影层，第一线性投影层的输出送入第一激活函数SiLU；第二线性投影层的输出依次经卷积Conv、归一化Norm后送入第二激活函数SiLU，第一激活函数SiLU的输出和第二激活函数SiLU的输出进行相加后分别经SMM层和第三激活函数SiLU处理，SMM层的输出和第三激活函数SiLU的输出相乘结合后送入第三线性投影层，第三线性投影层的输出为第一Mamba-X模块或第二Mamba-X模块输出。

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