一种基于BP神经网络的锂离子电池劣化分类方法及系统

本发明涉及锂离子电池劣化分类技术领域，具体为一种基于BP神经网络的锂离子电池劣化分类方法及系统，包括，本发明通过获取智能扫地机器人的第一数据、第二数据和第三数据，对这三种数据进行数据预处理与特征提取融合，得到第一综合特征向量；并将所述三种数据和所述第一综合特征向量输入BP神经网络模型进行模型训练和预测，依次通过所述模型的输入层、隐藏层和输出层；所述输出层用于输出最终锂离子电池劣化级别；所述劣化级别包括健康、轻度劣化、中度劣化和严重劣化四种级别；本发明通过将BP神经网络模型应用于智能扫地机器人锂离子电池劣化分类中，提升了所述智能扫地机器人锂离子电池劣化分类方法的准确性。