摘要
本申请涉及电池性能测试技术领域,公开了一种锂电池电性能测试方法及系统。所述方法包括:对目标锂电池进行多模态传感数据采集和预处理,得到目标多维时序数据集;进行时空特征分解和降维处理,得到多尺度特征张量;将多尺度特征张量输入动态卷积网络进行多层卷积和池化操作,得到时变拓扑特征图;将时变拓扑特征图输入多个异构模型进行对抗训练和集成,得到自适应性能预测模型;通过自适应性能预测模型对实时拓扑特征图进行电池性能概率分布估计,得到电池性能概率分布评分;进行模糊综合计算,得到电池健康指数,并生成电池健康指数的置信区间和对应的电池管理优化建议,本申请提高了锂电池电性能测试的准确率。
技术关键词
电性能测试方法
拓扑特征
多维时序数据
锂电池电性能测试
动态卷积网络
多尺度特征
异构
能量分布特征
多模态
时间卷积网络
复杂度特征
指数
矩阵
电池性能测试技术
管理策略
节点特征
鲁棒模型
二阶特征
系统为您推荐了相关专利信息
实时监测数据
核辐射检测方法
加密数据
历史监测数据
水文
策略
网络
跨模态
样本
非暂态计算机可读存储介质
环境监测系统
智能监控模块
三维可视化引擎
RS485有线通信
故障预测模型