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申请/专利权人：中国人民解放军32214部队
摘要：本发明公开了一种基于最小二乘支持向量回归机的锂离子电池SOH预测方法，包括：对锂离子电池数据集进行预处理，提取锂离子电池数据集中的锂离子电池充电数据；根据锂离子电池充电数据，计算充电容量相对于电池端电压的微分，将微分作为纵坐标，微分对应的电池端电压作为横坐标，得到容量增量曲线；根据容量增量曲线提取出特征参数，所述特征参数包括容量增量曲线中三个峰的峰值高度、峰值位置、峰右斜率以及峰面积；利用PCA算法对锂离子电池数据集进行降维处理，将特征参数扩充至降维后的锂离子电池数据集中得到样本数据，将样本数据作为输入量，锂离子电池SOH作为输出量，训练最小二乘支持向量回归机；使用训练得到的最小二乘支持向量回归机模型预测锂离子电池SOH。本发明充分挖掘的小样本特征信息，从而提高了小样本特性下SOH预测精度。
主权项：1.一种基于最小二乘支持向量回归机的锂离子电池SOH预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1对锂离子电池数据集进行预处理，提取锂离子电池数据集中的锂离子电池充电数据；2根据锂离子电池充电数据，计算充电容量相对于电池端电压的微分dQdV，将微分dQdV作为纵坐标，微分对应的电池端电压作为横坐标，得到容量增量曲线；3根据容量增量曲线提取出特征参数，所述特征参数包括容量增量曲线中三个峰的峰值高度、峰值位置、峰右斜率以及峰面积；4利用PCA算法对锂离子电池数据集进行降维处理，将特征参数扩充至降维后的锂离子电池数据集中得到样本数据，将样本数据作为输入量，锂离子电池SOH作为输出量，训练最小二乘支持向量回归机；5使用训练得到的最小二乘支持向量回归机模型预测锂离子电池SOH。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军32214部队 基于最小二乘支持向量回归机的锂离子电池SOH预测方法
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