摘要
本发明公开了一种数据线快速充电与设备健康状态监测一体化系统,通过获取数据线快速充电相关锂电池实验的电池数据集,并对电池数据集进行预处理得到锂电池的健康数据,获取锂电池的充电模式,并根据充电模式对健康数据进行特征提取得到锂电池的健康因子,根据健康因子构建锂电池的容量估计模型,基于容量估计模型采用KPCA算法对健康因子进行特征分析得到锂电池容量退化特征FHI,根据锂电池容量退化特征FHI采用VMD信号分解算法对锂电池的健康状况SOH进行分析得到设备健康状态信息,可以选取相关性较高的健康因子,能更好地表达锂电池容量退化特征,提高了设备健康状况监测的准确性,适当充电片段长度的增加可提高SOH估计精度。
技术关键词
监测一体化系统
设备健康状态
退化特征
KPCA算法
因子
数据线
卡尔曼滤波算法
表达式
矩阵
Pearson相关系数
欧姆电阻
锂电池开路电压
变分模态分解算法
非线性
高斯径向基函数
健康状况监测
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深度学习模型
轴承故障诊断方法
加权损失函数
信号
预测误差
生物标志物
蛋白酪氨酸磷酸酶
神经丝轻链
轻度认知障碍
神经生长因子
身份认证请求
身份特征值
身份鉴别方法
设备身份认证
服务器
算法优化方法
CORDIC算法
坐标
优化装置
处理器