摘要
本发明提供了一种基于小样本电池采集数据的电池寿命预测方法及装置,所述方法包括:收集包含电池充放电循环数据的多维数据集;对获取的数据进行预处理与清洗,并划分训练集和测试集;对输入模型的数据进行归一化处理,并将数据进行分块输入模型;将数据特征映射到时域、幅度、相位信息,分别对时域、幅度、相位信息进行数据掩蔽操作;使用自监督训练重构时域和频域被遮掩的数据,得到预训练模型;使用少量带标签的数据对预训练模型进行微调,在测试集验证算法经过少样本训练后在不同分类任务中的表现,得到电池寿命预测模型;使用电池寿命预测模型对电池剩余寿命进行预测输出。本发明通过小样本数据提高电池寿命预测的准确性和可靠性。
技术关键词
电池寿命预测方法
数据
预训练模型
验证算法
样本
电池寿命预测装置
带标签
重构
分块
磷酸铁锂
处理器
电压
训练集
特征值
编码器
阶段
系统为您推荐了相关专利信息
结构生成方法
非均质结构
样本
空间分布特征
编码器训练
边缘计算技术
数据中心
探针模块
服务器状态信息
节点
真实控制器
锚泊系统
仿真模型
半实物仿真系统
执行元件
搜索优化算法
掩码矩阵
修正方法
风电数据处理技术
重构模块