摘要
本发明公开了一种新能源汽车电池监测方法和系统,涉及新能源汽车电池监测技术领域,包括收集电池运行数据,Halton序列初始化种群,执行初步VMD分解,计算希尔伯特包络,计算包络熵,初始化麻雀搜索算法HLSSA参数与种群分类,为三个种群分别进行更新,整合更新种群,选择交叉个体对,执行拉普拉斯交叉扰动,输出最优参数组,执行最终VMD分解,输出迭代更新的模态分量,输出统计特征向量,生成Nyquist图,拟合Randles电路模型,进行特征筛选,输出EIS特征集,整合特征向量,构建SVR模型预测SOH和SOC值,使用VMD分解和包络熵特征分析,提升了特征提取的准确性,通过结合Halton序列初始化和麻雀搜索算法HLSSA优化,提高了电池健康状态预测的精度。
技术关键词
新能源汽车电池
监测方法
SVR模型
包络
搜索算法
可视化界面
拉普拉斯
皮尔逊相关系数
电池健康状态
时间域
信号
序列
参数
幅值
加速模型训练
数据
定义
阈值分割法
系统为您推荐了相关专利信息
位姿误差
误差预测
电子水平仪
机床运动部件
卡尔曼滤波算法
电源系统故障
功能模块
监测方法
监测单元
DC电源系统
语音特征
个性化语音
卷积神经网络提取
克隆方法
特征提取模块
轴承故障诊断方法
波束
故障特征频率
信号
麦克风阵列采集
编译码算法
生成多项式
编码算法
钱搜索算法
流水线结构