基于多源特征融合与动态权重的动力电池健康状态监测方法及系统

本发明涉及电池容量监测领域，公开了基于多源特征融合与动态权重的动力电池健康状态监测方法及系统，方法包括，实时采集动力电池的充放电循环数据，电压序列Vt、电流序列It和温度序列Tt，对原始数据进行滑动窗口滤波和异常值剔除，得到预处理数据集；从预处理数据集中提取时域特征向量和频域特征向量，构成多源特征矩阵；构建动态权重分配模型，根据电池当前SOC值计算特征权重向量，将多源特征矩阵与特征权重向量进行哈达玛积计算，生成加权特征矩阵；将加权特征矩阵输入预训练的混合神经网络，输出健康状态参数；本申请的技术优势是：通过捕捉容量突降前的多物理场耦合征兆以及动态权重模型，能够精准预测电池容量突降过程以及其健康状态。