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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本申请涉及锂离子电池析锂诊断方法、装置、设备和介质，方法包括：调用训练好的概率机器学习模型；概率机器学习模型基于离线测试获得的离线电池老化数据训练得到，离线电池老化数据包括锂离子电池老化过程中的容量退化轨迹数据、交流阻抗退化轨迹数据以及电池析锂的标签数据；获取待诊断锂离子电池的在线监测容量退化轨迹数据和在线监测特征阻抗退化轨迹数据；根据在线监测容量退化轨迹数据和在线监测特征阻抗退化轨迹数据，通过概率机器学习模型对待诊断锂离子电池的析锂概率进行在线估计，得到待诊断锂离子电池的析锂在线诊断结果。能大幅度提高诊断结果的准确度，同时也具有更好的易用性。
主权项：1.一种锂离子电池析锂诊断方法，其特征在于，包括步骤：调用训练好的概率机器学习模型；所述概率机器学习模型基于离线测试获得的离线电池老化数据训练得到，所述离线电池老化数据包括锂离子电池老化过程中的容量退化轨迹数据、交流阻抗退化轨迹数据以及电池析锂的标签数据；获取待诊断锂离子电池的在线监测容量退化轨迹数据和在线监测特征阻抗退化轨迹数据；根据所述在线监测容量退化轨迹数据和所述在线监测特征阻抗退化轨迹数据，通过所述概率机器学习模型对待诊断锂离子电池的析锂概率进行在线估计，得到待诊断锂离子电池的析锂在线诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 锂离子电池析锂诊断方法、装置、设备和介质
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