[发明专利]一种基于卷积神经网络的电池健康状态评估方法在审
| 申请号： | 202210784827.0 | 申请日： | 2022-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN115144758A | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 王振宇;刘川;程端前;抄佩佩;张怒涛;王澎;王涵;闫文 | 申请（专利权）人： | 中国汽车工程研究院股份有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392 |
| 代理公司： | 重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙) 50217 | 代理人： | 范淑萍 |
| 地址： | 401122 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及电池健康状态评估技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的电池健康状态评估方法，包括以下步骤：步骤1：提取数个满充状态下的充电片段数据；步骤2：修正充电片段数据的SOC值；并计算每一个充电片段数据对应的SOH值；步骤3：截取各充电片段数据中相同电压区间内的单体电压数据作为输入值，并输入至初始评估模型中；所述初始评估模型为端到端的模型；步骤4：利用步骤3中的输入值，计算损失函数并进行反向传播以更新权重参数，直到迭代完成；迭代完成后获得标准评估模型；步骤5：将待评估电池的充电片段数据输入至标准评估模型中，输出得到待评估电池的SOH值。本发明能够准确评估车辆的电池健康状态，评估准确率和评估效率较高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 电池 健康 状态 评估 方法 | ||
【主权项】：
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