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申请/专利权人：华东交通大学
摘要：本发明提供一种锂电池剩余寿命预测方法，包括：获取锂电池若干历史周期的放电循环原始数据；基于集合经验模态分解将放电循环原始数据拆解为电池模态序列，所述电池模态序列包括模态序列分量以及残差数据分量；计算电池模态序列的赫斯特指数，基于赫斯特指数将电池模态序列重构成多个容量序列数据；采用头脑风暴优化算法搜索各容量序列数据的最优参数；基于头脑风暴优化算法搜索到的各容量序列数据的最优参数，构建基于卷积神经网络‑双向长短期记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测模型；将容量序列数据输入至锂电池剩余使用寿命预测模型中进行预测，得到锂电池剩余寿命预测结果。本发明能够提高预测的精度。
主权项：1.一种锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取锂电池若干历史周期的放电循环原始数据；步骤S2，基于集合经验模态分解将放电循环原始数据拆解为电池模态序列，所述电池模态序列包括模态序列分量以及残差数据分量；步骤S3，计算电池模态序列的赫斯特指数，基于赫斯特指数将电池模态序列重构成多个容量序列数据；步骤S4，采用头脑风暴优化算法搜索各容量序列数据的最优参数；步骤S5，基于头脑风暴优化算法搜索到的各容量序列数据的最优参数，构建基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测模型；步骤S6，将容量序列数据输入至锂电池剩余使用寿命预测模型中进行预测，得到锂电池剩余寿命预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东交通大学 一种锂电池剩余寿命预测方法
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