[发明专利]基于CNN-BiLSTM-AT混合模型的锂离子电池健康状态预测方法在审
| 申请号： | 202210026201.3 | 申请日： | 2022-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN114325450A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 高德欣;刘欣;杨清;朱振宇;王现海 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学 |
| 主分类号： | G01R31/392 | 分类号： | G01R31/392 |
| 代理公司： | 青岛中天汇智知识产权代理有限公司 37241 | 代理人： | 孟琦 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及锂离子电池检测技术领域，具体公开了一种基于CNN‑BiLSTM‑AT混合模型的锂离子电池健康状态预测方法，其中，方法包括：采集锂离子电池充放电过程中的参数数据，作为输入数据；对参数数据进行数据预处理，将数据划分为训练集和测试集；将训练集输入卷积神经网络中，经过卷积和池化操作，输出深层特征矩阵；深层特征矩阵输入双向长短期记忆神经网络中，通过正向和反向对其进行双向深度分析，建立数据过去和未来之间的相关性；添加注意力机制层，增强模型对特征信息的学习，为相关性更高的特征赋予更高的权重；训练CNN‑BiLSTM‑AT混合模型，输入测试集，全连接层输出锂离子电池SOH预测值；制定CNN‑BiLSTM‑AT混合模型预测精度和锂离子电池健康状态的评价标准，用来评判模型预测SOH值的准确性，并预测该锂离子电池的健康状态。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn bilstm at 混合 模型 锂离子电池 健康 状态 预测 方法 | ||
【主权项】：
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