[发明专利]使用卷积神经网络装置从电阻抗测量结果中估计电池状态

权利要求书

1.一种估计电化学电池的电池状态的计算机实现的方法，所述方法包括：

提供(S12)电化学电池(14)的电阻抗测量结果的系列，每个电阻抗测量结果是在相应的测量频率(f_s)处被测量的，所述系列根据所述相应的测量频率(f_s)排序，

使用人工卷积神经网络装置(28)来确定(S20)所述电化学电池(14)的电池状态，所述人工卷积神经网络装置被配置为接收电阻抗值的系列作为输入，

其中，所述电阻抗值的系列被提供给所述人工卷积神经网络装置(28)，所述电阻抗值的系列对应于所提供的电阻抗测量结果的系列，

其中，所述人工卷积神经网络装置(28)接收并处理所提供的电阻抗值的系列，以从中生成表示与所述电化学电池(14)相关的电池状态(38)的至少一个输出信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

将所述电阻抗测量结果的系列的元素数量调整(S16)到预定的元素数量。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述人工卷积神经网络装置(28)接收并处理所述电阻抗值的系列，以从中生成表示所述电化学电池(14)的充电状态的至少一个输出信号。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述人工卷积神经网络装置(28)接收并处理所述电阻抗值的系列，以从中生成表示所述电化学电池(14)的健康状态的至少一个输出信号。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述人工卷积神经网络装置(28)接收并处理所述电阻抗值的系列，以从中生成表示所述电化学电池(14)的功能状态的至少一个输出信号。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述人工卷积神经网络装置(28)接收并处理所述电阻抗值的系列，以从中生成表示与所述电化学电池(14)相关的温度的至少一个输出信号。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据所述电阻抗测量结果的系列计算电阻抗梯度以生成电阻抗梯度的系列，

其中，所述人工卷积神经网络装置(28)被配置成接收所述电阻抗梯度的系列作为进一步的输入，

其中，所述人工卷积神经网络装置(28)接收并处理至少所提供的电阻抗测量值的系列和所述电阻抗梯度的系列，以从中生成表示与所述电化学电池(14)相关的电池状态(38)的至少一个输出信号。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：

在不同的测量频率(f_s)处测量(S10)所述电化学电池(14)的电阻抗，以提供所述电阻抗测量结果的系列。

9.一种用于估计电化学电池(14)的电池状态的电池状态估计系统，所述系统包括用于执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤的装置。

10.根据权利要求8所述的电池状态估计系统，所述电池状态估计系统还包括：

电阻抗测量装置(12)，所述电阻抗测量装置被配置用于在不同的测量频率(f_s)处测量电化学电池(14)的电阻抗，以提供所述电阻抗测量结果的系列。