一种基于机器学习的电池健康监测和预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的电池健康监测和预测方法，包括S1、数据收集与预处理：从电池管理系统中收集电池运行数据；S2、根据提取的特征预测电池的健康状态和性能衰减；S3、模型训练与自适应学习：使用历史电池数据对深度神经网络模型进行训练预测电池健康状态；S4、健康状态评估与性能衰减预测：利用训练好的深度神经网络模型对当前电池的使用寿命和容量衰减速率进行评估；S5、实时监测与警报：设置阈值和警报机制，当电池状态超出预设的健康范围时，系统自动发出警报。本发明的优点在于能有效应对电池性能衰减和老化的复杂过程，特别是针对不规则使用模式和极端工作条件下的电池健康监测和预测挑战。