一种基于多模态信息融合的退役锂电池梯度筛选方法

本发明提供一种基于多模态信息融合的退役锂电池梯度筛选方法，属于电池筛选领域，包括：步骤S1、在退役锂电池充放电循环中，获取退役锂电池的充电电压数据；步骤S2、对充电电压数据进行降维处理得到降维电压数据，将降维电压数据转化为极坐标数据后，将极坐标数据采用格拉姆角场转换成编码图像，再将编码图像输入ViT模型以提取图像特征；步骤S3、将步骤S2中得到的降维电压数据输入LSTM模型以提取时序特征；步骤S4、将图像特征和时序特征进行融合得到融合特征后，根据融合特征，采用SVM得到锂电池类别，进而实现对退役锂电池的梯度筛选。本发明能够避免复杂的特征工程，同时弥补各自模态的局限性，实现高精度的退役锂电池梯度筛选。