基于水母层叠记忆模型的锂离子电池健康状态估计方法

基于水母层叠记忆模型的锂离子电池健康状态估计方法，包括以下步骤：建立电池循环寿命试验的实验平台，获取电池健康状况的数据集；从数据集的循环曲线中提取四种特征，并获得特征数据；使用滑动窗口处理特征数据，并获得特征向量；将得到的特征向量送入水母层叠记忆模型并获得模型数据；将得到的模型数据通过两层全连接层进行映射和转换，并实现最终的锂离子电池健康状态估计；本发明可以更大程度上考虑电池数据各方面老化问题以及长期依赖关系，并显著提高了基于深度学习估计方法的估计性能和泛化能力。