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稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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基于局部容量增量特征的鋰電池健康狀態(tài)估計方法

871 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-18 21:29:39

本發(fā)明公開了一種基于局部容量增量特征的鋰電池健康狀態(tài)估計方法，包括：獲取鋰電池的充電數(shù)據(jù)，評估20％至80％荷電狀態(tài)對應的電壓范圍；將每一輪電壓范圍劃分電壓區(qū)間，并對電壓區(qū)間進行電壓修復；將電壓修復的每個電壓區(qū)間劃分電壓子區(qū)間，計算每個子區(qū)間對應的局部電壓容量增量；將局部電壓容量增量輸入支持向量回歸模型中訓練，直至均方根誤差損失函數(shù)收斂，得到優(yōu)化后的電壓區(qū)間；實時采集當前充放電循環(huán)次數(shù)下的鋰電池充電片段，根據(jù)充電片段選擇對應經(jīng)優(yōu)化的電壓區(qū)間，得到多電壓區(qū)間的聯(lián)合估計值，并通過卡爾曼濾波算法得出當前鋰電池健康狀態(tài)估計的最優(yōu)估計。本發(fā)明解決了無人搬運車數(shù)據(jù)驅動模型健康狀態(tài)估計困難的問題。

聲明：

“基于局部容量增量特征的鋰電池健康狀態(tài)估計方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)