一种基于特征优化的锂离子电池健康状态估计方法

本发明公布了一种基于特征优化的锂离子电池健康状态(SOH)估计方法，具体步骤如下：获取锂离子电池实验数据，提取反映电池退化的初步健康特征，并对其进行归一化处理；采用斯皮尔曼相关系数与灰色关联分析法对初步健康特征进行筛选降维，选取与SOH关联度最高的六个特征；使用改进的完全自适应噪声集合经验模态分解与样本熵方法分解重构健康特征，采用t‑SNE对样本熵特征进行变换与降维，利用k‑means++聚类分析，优化特征数据并划分为训练集和测试集；通过双向长短期记忆网络(BiLSTM)建立优化后健康特征与SOH之间的映射关系；采用融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA)优化BiLSTM参数；构建基于SCSSA‑BiLSTM的SOH估计模型，获得电池健康状态估计值。