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基于端到端深度學(xué)習(xí)的鋰電池健康狀態(tài)估計方法

661   編輯：管理員   來源：中冶有色技術(shù)網(wǎng)  
2023-03-18 22:40:07
本發(fā)明提出了一種基于端到端深度學(xué)習(xí)的鋰電池健康狀態(tài)估計方法。該方法搭建了空洞卷積與雙向LSTM結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)模型，令模型在增大網(wǎng)絡(luò)層感受野的同時，能夠獲取更加豐富的時間序列樣本信息，有效提升了電池健康狀態(tài)的估計精度。并且使用了美國宇航局(NASA)預(yù)測卓越中心的電池預(yù)測數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行訓(xùn)練與效果驗證。首先將原始數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理后輸入三個級聯(lián)的空洞卷積模塊與一個雙向LSTM層，然后對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練并仿真驗證，保存網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)，最后將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型在測試集上進(jìn)行測試，得到電池健康狀態(tài)估計結(jié)果。
聲明：
“基于端到端深度學(xué)習(xí)的鋰電池健康狀態(tài)估計方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)
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