摘要
本发明公开了一种电池内阻测试仪的校准方法,包括以下步骤:S1.在标准温度的环境下,利用电池内阻测试仪对标准电阻进行N次测量,并构建训练样本;S2.对于M个阻值不同的标准电阻,重复执行步骤S1,得到M个训练样本;S3.在不同温度的环境下,重复执行步骤S2,构建训练集;S4.基于神经网络算法构建电池内阻测试仪校准模型并进行训练;S5.在使用电池内阻测试仪进行实际测量时,对待测电池进行N次测量,然后构建待测电池内阻测试仪的特征向量,输入训练好的电池内阻测试仪校准模型中,得到偏差,并利用得到的偏差对测量结果进行补偿。本发明提供的方法能够对不同温度下的偏差进行预测和补偿,有效提高了电池内阻测试仪的精度。
技术关键词
电池内阻测试仪
校准方法
神经网络算法
待测电池
偏差
RNN神经网络
电阻
样本
构建训练集
标签
精度
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