摘要
本发明公开了一种基于多源数据分析的车用电池健康状态的检测方法及系统,涉及大数据分析技术领域,通过采集车用电池的多源数据和历史容量衰减数据,对所述多源数据进行时空关联建模,生成时空关联矩阵,基于所述时空关联矩阵,采用注意力机制提取关键特征,基于所述关键特征和历史容量衰减数据,建立容量衰减预测模型,计算当前车用电池的健康状态指标,并判断所述健康状态指标的变化率是否超过预设波动范围,若超过,则采用增量学习算法对新采集的多源数据进行实时处理并更新容量衰减预测模型的模型参数。为电池寿命预测、故障诊断和维护决策提供了可靠依据。
技术关键词
车用电池
注意力机制
增量学习算法
融合网络架构
交互注意力
指标
参数耦合关系
特征提取模块
数据收集模块
模型更新
老化特征
多层次
融合特征
多分支
空间关联分析
数据驱动方式
充放电循环次数
系统为您推荐了相关专利信息
回看方法
融合特征
多模态特征
识别特征
音频特征
深度神经网络模型
订正方法
多级特征融合
数值
层级
对话方法
服务机器人
模型库
环境状态信息
对话系统