摘要
本发明属于锂离子电池领域,为解决目前离子电池微过充故障诊断方法难以在线应用的问题,提供一种锂离子电池微过充故障全面精准定量诊断方法及装置。锂离子电池微过充故障全面精准定量诊断方法包括依次对锂离子电池进行放电、静置、充电及静置操作,确定低频激励参数;获取确定参数的低频激励施加锂离子电池后的电压响应序列,分别基于领域知识和极小随机卷积核变换提取电压响应序列的局部增量特征和全局形态特征;基于局部增量特征和全局形态特征,结合预先训练好的深度学习网络,得到微过充预测值,进而根据微过充程度范围,得到量化的微过充程度。其易于在线应用,能够精准量化微过充程度。
技术关键词
定量诊断方法
锂离子电池
深度学习网络
形态
电压
Softmax函数
动态特征选择
交叉注意力机制
标签
参数
故障诊断方法
充放电容量
序列
融合全局
深度学习模型
特征提取模块
诊断装置
矩阵
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