摘要
本发明涉及锂电池预测技术领域,尤其涉及一种锂电池寿命预测方法,通过动态自适应贝叶斯卷积,模型可依据电池退化特征自动调整卷积核的采样范围,聚焦容量从线性衰减到非线性陡降的临界阶段,实时捕捉容量拐点,三重稀疏注意力机制协同作用,压缩注意力降低全局计算复杂度,选择注意力动态加权关键突变节点,滑窗注意力强化局部波动特征,确保对电量骤降的高灵敏度检测。动态特征剪枝通过多尺度注意力权重剔除冗余干扰,保留与容量衰减强关联的电压/容量曲线特征,适配多类型电池,在复杂工况下仍能稳定触发失效预警,有效预防因电量突降引发的设备停运或安全隐患,为电池健康管理提供高可靠性保障。
技术关键词
多模态注意力
局部波动特征
电池健康管理
三维数据结构
解码器
编码器
混合损失函数
卷积模块
融合器
动态
时序
退化特征
采样率
双线性插值
曲线特征
锂电池
注意力机制