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摘要
本发明公开了一种基于大数据的动力电池健康状态及剩余寿命预测的方法,该方法包括：1从电动车上获得大量实时行驶工况数据,对进行数据清洗,填充；2通过对放电数据的处理,提取出温度、速度、电流、里程值四个工况特征值,用以表述等效循环次数增长；3通过对充电数据的处理,得到准确的电池平均容量曲线；4基于电池充放电特性实验,得到SOH与等效循环次数的关系,并建立基于行驶工况-充电计算电池健康状态评价模型；5将特征工况作为输入,等效循环次数的差作为输出,构建集成式神经网络机器学习模型,从而实现对电池SOH的精确估计和预测。
- 单位
