一种用于估计锂电池健康状态的ER-BILSTM-FM模型

本发明公开了一种用于估计锂电池健康状态的ER‑BILSTM‑FM模型，包括BiLSTM模型、特征映射层、残差融合层、全连接层；BiLSTM模型用于根据输入的电池健康因子序列，获取不同时刻的前向关联特征和反向关联特征；特征映射层用于对前向关联特征和反向关联特征分别进行特征映射处理，得到第一特征映射输出和第二特征映射输出；残差融合层用于将前向关联特征与第一特征映射输出融合得到第一融合输出，以及将反向关联特征与第二特征映射输出融合得到第二融合输出；全连接层用于根据第一融合输出和第二融合输出得到电池健康状态估计结果。该模型充分考虑了不同维度的充电数据，并减少了数据噪声，具有准确的预估结果。