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申请/专利权人：浙江科技大学
申请日：2024-03-07
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118228652A
主分类号：G06F30/3308
分类号：G06F30/3308;G01R31/367;G06F17/13;G06F17/16;G06N3/04
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种基于分数阶神经网络的锂电池建模方法，包括以下步骤：步骤1：构建锂电池分数阶数学模型；步骤2：采集锂电池端电压、负载电流数据，设计锂电池分数阶数学模型的未知参数辨识规则；步骤3：结合小波基函数和块脉冲函数，对未知参数辨识规则离散化，将参数辨识规则转化为代数形式；步骤4：利用分数阶神经网络和布谷鸟搜索算法相结合辨识锂电池分数阶数学模型中未知参数。本发明提出的锂电池建模方法将未知参数数量最大限度简化，有效降低了计算复杂度，算法更简洁、有效。
主权项：1.基于分数阶神经网络的锂电池建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建锂电池分数阶数学模型；步骤2：采集锂电池端电压、负载电流数据，设计锂电池分数阶数学模型的未知参数辨识规则；步骤3：结合小波基函数和块脉冲函数，对未知参数辨识规则离散化，将参数辨识规则转化为代数形式；步骤4：利用分数阶神经网络和布谷鸟搜索算法相结合辨识锂电池分数阶数学模型中未知参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江科技大学 基于分数阶神经网络的锂电池建模方法
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