本申请涉及电池
电化学阻抗谱在线估计方法及装置,方法包括:调用训练好的机器学习模型;机器学习模型基于电池离线测试获得的离线弛豫电压曲线数据及对应的离线电化学阻抗谱数据训练得到;获取待估计电池的在线监测弛豫电压曲线数据;根据在线监测弛豫电压曲线数据,通过机器学习模型对待估计电池进行EIS数据在线估计,得到待估计电池的在线EIS数据。相较传统在线测量法,本发明无需集成专用测量电路,具有低成本、易使用的优势;而相较传统在线估计法,本发明的方法排除了SOC变化所带来的干扰,估计精度得到大幅提高,对于发展基于EIS的电池先进诊断技术具有重要意义。
声明:
“电池电化学阻抗谱在线估计方法及装置” 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)