本發(fā)明提供了一種多算法融合的鋰離子電池荷電狀態(tài)(SOC)和健康狀態(tài)(SOH)聯(lián)合估算方法,針對(duì)鋰離子電池實(shí)際使用情況下,無法通過直接測(cè)量容量或內(nèi)阻的方式得到電池SOH的問題,建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型對(duì)其進(jìn)行精確估計(jì)。并在此基礎(chǔ)上,利用小波變換去噪預(yù)處理,隨后建立了粒子群優(yōu)化深度置信網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼/自適應(yīng)H∞濾波融合算法((PSO?DBN)?AEKF/AHIFF)與CNN配合來實(shí)現(xiàn)對(duì)SOC與SOH的聯(lián)合估計(jì)。通過對(duì)估計(jì)結(jié)果的驗(yàn)證,顯示該方法在高斯白噪聲條件下誤差以及在有色噪聲條件下估計(jì)誤差均能達(dá)到極低的水平,達(dá)到了現(xiàn)有技術(shù)所不具備的諸多有益效果。
聲明:
“多算法融合的鋰離子電池SOC和SOH聯(lián)合估算方法” 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(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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