一种基于多特征分析的锂离子电池循环性能提升方法

本发明涉及电池管理技术领域，具体公开了一种基于多特征分析的锂离子电池循环性能提升方法，通过实时监测电池的容量、内阻、充放电效率和温度波动的关键参数，并利用动态时间规整、卡尔曼滤波、快速傅里叶变换和哈尔小波变换等先进算法计算相应的特征值，结合梯度提升决策树和支持向量机的机器学习模型，本发明能够准确评估电解液分解的风险，提供早期预警，一旦检测到潜在风险，系统自动启动PID控制器对充放电过程及温度进行精准调控，确保电池在最优条件下运行，这种综合监控与调控机制不仅有效预防了电解液分解等安全隐患，还显著延长了电池使用寿命，提高了系统的整体安全性。