摘要
本发明涉及电性能检测技术领域,尤其涉及一种用于电池组健康预测的方法及系统。该方法包括以下步骤:对电池组进行多模态传感数据采集,得到包括电压数据、电流数据、温度数据及声学振动数据,以作为原始监测数据集;对原始监测数据集进行预处理及时频域特征提取,并构建电池组运行特征矩阵;获取电池组历史运行数据;利用电池组历史运行数据及电池组运行特征矩阵构建电池组健康态势智能诊断模型。本发明通过多模态数据采集、智能诊断模型及时序分解,精确监测电池组健康状态、区分老化趋势与短期波动,并结合健康预警与预维护方案设计,提升了电池组管理的智能化水平及可靠性。
技术关键词
电池组健康状态
智能诊断模型
历史运行数据
演化特征
深度神经网络模型
频域特征提取
矩阵
异常状态
条件生成对抗网络
生成对抗网络模型
多模态数据采集
时序
多维特征向量
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