摘要
本发明涉及电池科学技术领域,具体为基于电压内阻关联分析的换电过程电池健康实时诊断方法。具体实现步骤包括:首先捕捉电池连接与断开瞬间的高频瞬态信号,基于信号对称性评估机制对高频瞬态信号进行实时评估和纠错。接着,设计电池健康模型,模型通过AI模型部分生成非线性内阻谱,并以健康状态物理模型作为先验知识进行约束。健康状态物理模型根据内阻谱调整参数,输出初始健康状态。最后,利用元学习训练电池健康验证模型,模型输出健康状态预测值,通过误差智能融合方法得到电池健康验证模型的误差和健康状态预测值的误差的融合结果,并根据融合结果对健康状态预测值与初始电池健康状态进行加权平均确定最终电池健康状态。
技术关键词
实时诊断方法
内阻
智能融合方法
非线性
电池健康状态
电压
信号
物理
欧姆电阻
参数
贝叶斯神经网络
模型误差
电荷转移电阻
电化学工作站
纠错
动态地
数据冗余
系统为您推荐了相关专利信息
滑模控制方法
扩张状态观测器
状态空间模型
液压缸活塞杆
滑模控制器
智能融合方法
海面风场
风速
多源卫星数据
构建深度神经网络
递归滤波方法
时延
扩展卡尔曼滤波
滤波器
水下定位系统
高压电缆综合
在线监测系统
非线性
数据采集模块
动态