摘要
本发明公开了一种新能源汽车动力电池性能测试方法及系统,涉及电池检测技术领域,包括:获取电压序列、电流序列与温度序列,基于结构对比学习模型对来自不同样本域的数据进行嵌入对齐,生成统一高维语义特征空间;将统一高维语义特征空间中的特征序列构建为时序张量,输入多尺度卷积残差网络进行重建,生成重建张量;基于重建张量构建扰动特征样本,结合原始样本形成结构一致性训练数据集,并通过图神经网络对原始样本与扰动特征样本进行图谱表示嵌入;将结构一致性训练数据集输入双分支神经网络,生成健康度预测值;本发明有利于实现在无标签真实运行环境下对新能源汽车动力电池健康状态的高精度、强鲁棒性和可泛化的SOH预测。
技术关键词
新能源汽车动力电池
性能测试方法
样本
卷积残差网络
节点
分支
语义特征
编码器
输入多尺度
一维卷积神经网络
注意力
标签
序列
图谱
历史运行数据
电池检测技术
性能测试系统
时序
通道
网络结构
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持续学习方法
客户端
分类器参数
训练分类器
样本
序列
数据标签
生成对抗网络模型
数据查询系统
标记