摘要
本发明公开了一种电池热失控识别方法及存储介质,涉及电池安全控制技术领域,方法包括:通过多个传感器对电池关键参数进行实时采集,获得多维度的特征数据;将多维度的特征数据通过非线性组合生成复合特征;基于数据分布的自适应加权机制,通过实时计算特征变化率,更新复合特征的重要性权重;通过递归神经网络对复合特征进行时间序列预测,根据复合特征的时间序列预测结果计算电池热失控的风险分数;基于风险分数,将热失控风险划分为不同等级,触发相应的预警信号。通过多维度特征数据融合、非线性组合分析及神经网络预测相结合,实现了对电池热失控的精准评估与早期预警,显著提升了电池系统的安全性、可靠性和适应性。
技术关键词
电池热失控
递归神经网络
非线性
识别方法
记忆单元
电池关键参数
风险
内阻
逻辑
数据分布
矩阵
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