摘要
本申请涉及电池健康管理技术领域,本申请提供一种基于多尺度特征融合提取的电池健康状态估计系统,包括:数据采集模块、特征处理模块、深度学习模型模块及结果展示模块;所述数据采集模块用于实时采集电池数据;所述特征处理模块用于提取电池数据的多尺度特征;所述深度学习模块用于构建并训练深度学习模型,输出实际SOH值;所述结果展示模块用于展示实际SOH值。本申请通过。本申请具有高精度、强鲁棒性的优点,适用于电动汽车、储能系统等场景的电池健康状态监测与估计。
技术关键词
多尺度特征融合
退化特征
数据采集模块
训练深度学习模型
长短期记忆网络
电池健康状态监测
电池健康管理
强鲁棒性
注意力机制
储能系统
滑动窗口
序列
电压
场景
动态
系统为您推荐了相关专利信息
多尺度特征融合
刀具磨损状态识别
支路
残差模块
训练样本集
管控平台
电力设备
机器学习算法
分布式存储单元
设备运行状态
交通流量预测方法
交通流量统计
历史交通数据
长短期记忆网络
引入注意力机制
决策规划方法
车辆决策模型
场景
交通
长短期记忆网络
水质预测方法
长短期记忆网络
处理单元
生物
药剂投加量