摘要
本发明公开了一种电动垂直起降飞行器用电池健康状态和老化模式的联合估算方法及装置,包括:计算机载电池健康状态和老化模式演变趋势;进行相关性分析和关系一致性评价,选取输入参数矩阵;归一化输入输出参数集,并采用具有瓶颈结构的残差神经网络算法构建联合估算模型并存储;在特定飞行阶段记录并存储测量数据;归一化处理记录数据并代入联合估算模型;反归一化处理得到电池健康状态和老化模式状态量。本发明综合考虑电池健康状态及老化模式,结合相关性分析及相关性关系一致性评价,将飞行器特定飞行阶段内整体测量数据作为模型输入,采用具有瓶颈结构的残差神经网络算法,具有较高的训练稳定性、收敛性和模型泛化能力。
技术关键词
电池健康状态
垂直起降飞行器
联合估算方法
瓶颈结构
残差神经网络
模式
阶段
参数
卷积模块
表达式
存储模块
训练集
残差模块
数据
关系
评价方法
批量
安时积分法
系统为您推荐了相关专利信息
寿命预测方法
智能电池
超参数
交叉验证方法
微型传感器
微光
感知特征
Reinhard色彩迁移
森林场景
数据采集装置
图像
计算机执行指令
识别方法
工程车辆
残差神经网络
焊缝缺陷检测方法
天然气管道
边缘检测设备
焊缝缺陷检测系统
注意力机制