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申请/专利权人：山东工商学院
摘要：本发明属于电池剩余使用寿命预测技术领域，具体涉及基于融合特征的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，步骤包括在锂离子电池的全周期老化过程中，提取每轮充放电循环的恒流充电时间和恒压充电时间作为老化数据；从老化数据中提取出能够表示锂离子电池老化状态的健康因子；从预处理后的健康因子中筛选出实现锂离子电池RUL预测的最终预测特征；搭建BiGRU网络模型作为预测模型，采用鱼鹰优化算法OOA，实现参数的自配置；基于优化后的BiGRU网络模型，得到最终的RUL预测值，实现电池RUL预测。本发明解决了电池容量难以直接测量的问题，搭建的预测模型具有良好的准确性和鲁棒性，且能够有效防止模型过拟合。
主权项：1.基于融合特征的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于包括以下步骤：S1、在锂离子电池的全周期老化过程中，提取每轮充放电循环的恒流充电时间和恒压充电时间作为老化数据；S2、从老化数据中提取出能够表示锂离子电池老化状态的健康因子，并对提取的健康因子进行预处理；S3、采用基于过滤器和包装器相结合的融合方法，从预处理后的健康因子中筛选出实现锂离子电池RUL预测的最终预测特征；S4、搭建BiGRU网络模型作为预测模型，采用鱼鹰优化算法OOA，在给定范围内对BiGRU网络模型的参数进行自动寻优，实现参数的自配置；S5、基于优化后的BiGRU网络模型，对包含多健康因子的输入特征进行非线性老化趋势捕捉，输出模型预测值，并对预测值进行反归一化处理，得到最终的RUL预测值，实现电池RUL预测，其中包含多健康因子的输入特征即为S3中获取的最终预测特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东工商学院 基于融合特征的锂离子电池剩余使用寿命预测方法
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