本發(fā)明提供了一種鋰離子電池健康估計方法,使用車載BMS存儲的歷史電池數(shù)據(jù)對編碼器?解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練,將模型預測的電池恒流充放電電壓曲線與電池循環(huán)老化試驗得到的曲線進行相似度對比,從而獲得被測鋰離子電池的SOH。本發(fā)明建立鋰離子電池的動態(tài)模型,避免了復雜的電池建模和模型參數(shù)辨識過程,利用容易獲得的電池歷史數(shù)據(jù)而非實驗數(shù)據(jù),減少SOH估計時間,能夠?qū)崿F(xiàn)鋰離子電池的SOH快速辨識,解決了電動汽車上鋰離子電池SOH狀態(tài)的估計問題。
聲明:
“鋰離子電池健康估計方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(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(shù)所有人。
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