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动力电池剩余使用寿命的预测方法

571   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 23:32:20
本发明涉及一种动力电池剩余使用寿命的预测方法，具体为首先获取电动汽车每次行车时的动力电池状态数据，建立人工神经网络模型，将所述动力电池状态数据作为人工神经网络模型的输入，训练人工神经网络模型的训练参数；获取待测电动汽车中的动力电池状态数据，作为具有训练参数的人工神经网络的输入，根据人工神经网络的输入输出映射关系，得到人工神经网络的输出，即动力电池剩余使用寿命的预测结果。本发明引入剩余使用寿命（RUL）的概念，采集影响动力锂电池剩余使用寿命的六大影响因素，建立动力锂电池剩余使用寿命的预测方法。通过具体的实验，测试结果显示了人工神经网络模型的可靠性。
声明：
“动力电池剩余使用寿命的预测方法” 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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