本发明涉及一种基于AST‑LSTM神经网络的
锂电池SOH估计与RUL预测方法,属于锂电池PHM领域。该方法包括:1)集多个电池充放电周期电压、电流、温度和对应的容量值;2)构建深度AST‑LASTM模型;3)基于AST‑LSTM神经网络模型的锂电池SOH估计和RUL预测。本发明仅需待测锂电池的电压、电流、温度和时间即可获得电池容量数据,从而估算出锂电池SOH和RUL,测量过程简单,误差小精度高。
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“基于AST-LSTM神经网络的锂电池SOH估计与RUL预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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