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基于隐马尔可夫模型的锂电池健康状态预测方法及装置

996   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 21:47:15
本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的锂电池健康状态预测方法及装置，涉及锂电池状态预测领域，通过获取锂电池的电压、充放电时间、每次循环的最大容量和温度，得到电池容量增量曲线、平均温度时间曲线和最大容量变化曲线，并将每个曲线的极值点、斜率、均值作为特征数据；计算特征数据与SOH实际值之间的相关性系数，基于相关性系数选择最佳特征组合；建立并训练容量估计模型，容量估计模型采用隐马尔可夫模型，将最佳特征组合的特征差值输入经训练的容量估计模型，得到下一次循环的容量差值，根据当前容量值与容量差值得到容量估计值，根据容量估计值和SOH定义计算得到SOH估计值，解决现有锂电池状态预测计算量大等问题。
声明：
“基于隐马尔可夫模型的锂电池健康状态预测方法及装置” 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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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